Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions

Optimisation de boîtes noires à grande dimensionnalité avec PSD-MADS

Miguel Diago Martinez Polytechnique Montréal, Canada

MADS (Mesh-Adaptive Direct Search) est un algorithme d'optimisation de boîtes noires efficace sur des problèmes à faible dimensionnalité. PSD-MADS (Parallel Space Decomposition-MADS) est une extension qui permet le traitement de grands problèmes en conservant les propriétés de convergence de MADS. La procédure est axée sur la décomposition dans des problèmes a dimension réduite qui sont optimisés en parallèle avec MADS. La présentation traite l'architecture de PSD-MADS, avec des détails sur les implémentations existantes, une étude sur l'influence des paramètres sur sur une banque de problèmes analytiques, et des stratégies sur réussir une décomposition efficace des problèmes.


Du café et des biscuits seront offerts au début du séminaire.
Bienvenue à tous!