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Session TA10 - Optimisation non linéaire - algorithmes / Nonlinear Optimization - Algorithms

Day Tuesday, May 05, 2009
Room Dutailier International
President Jean-Pierre Dussault

Presentations

10h30 AM-
10h55 AM
Finding Promising NLP Launch Points using Social Methods
  Laurence R. Smith, Carleton University, Systems and Computer Engineering, 1125 Colonel By Drive, Ottawa, Ontario, Canada, K1S 5B6
John W. Chinneck, Carleton University, Systems and Computer Engineering, 1125 Colonel By Drive, Ottawa, Ontario, Canada, K1S 5B6

Full NLP solutions are expensive for complex NLPs. Finding a good launch point for the solver can greatly reduce costs. We describe voting methods that enhance existing population-based methods for identifying promising launch points. The voting mechanism harvests information from the current population to identify new and better candidate points.


10h55 AM-
11h20 AM
A Penalty Active Set Algorithm for Mathematical Programs with Complementarity Constraints (MPCCs)
  Abdeslam Kadrani, Université de Sherbrooke, Informatique
Jean-Pierre Dussault, Université de Sherbrooke, Informatique, 2500 boul. de l'Université, Sherbrooke, Québec, Canada, J1K 2R1
Abdelhamid Benchakroun, Université de Shrebrooke, Informatique, 2500 boul. de l'Université, Sherbrooke, Québec, Canada, J1K 2R1

We propose a penalty elastic reformulation based on a new regularization scheme for mathematical programs with complementarity constraints (MPCCs) solved with an active set method. Global convergence results are deduced without assuming strict complementarity or linear independence constraint qualification. Under very general assumptions, the algorithm can always find some point with strong or weak stationarity. Numerical results will be presented.


11h20 AM-
11h45 AM
Présentation de nouvelles directions type Newton d'ordres supérieurs pour l'optimisation différentiable sans contraintes.
  Bilel Kchouk, Université de Sherbrooke, Mathématiques, Québec, Canada
Jean-Pierre Dussault, Université de Sherbrooke, Informatique, 2500 boul. de l'Université, Sherbrooke, Québec, Canada, J1K 2R1

En se penchant sur les méthodes célèbres type Newton d'ordre deux (Chebychev, Halley, Super Halley), on peut identifier un schéma commun concernant les directions de descentes. On s'intéresse à l'étude de nouvelles directions, d'ordres trois et éventuellement plus. En particulier, les aspects numériques et l'ordre de convergence sont les principales directions de nos recherches.


11h45 AM-
12h10 PM
Méthode des centres - aspects asymptotiques
  Jean-Pierre Dussault, Université de Sherbrooke, Informatique, 2500 boul. de l'Université, Sherbrooke, Québec, Canada, J1K 2R1

La méthode des centres et l'algorithme de barrière logarithmique sont au coeur des développements des méthodes de point intérieur. En complément aux multiples études concernant la complexité de ces algorithmes, nous présentons des résultats de convergence asymptotique dans un contexte d'optimisation non linéaire. Nous abordons les paramétrisations de la trajectoire centrale et présentons des résultats pour diverses variantes.


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