X-Git-Url: https://git.piment-noir.org/?a=blobdiff_plain;f=rapport%2FProjetOptimRO.tex;h=647de29ddf612df56e0a42ceb7dad53121194d84;hb=aa023e1c78415b240fb739c5fb34790a60650d72;hp=31657f5b30916c7b6c129d57843bfe1a8aae25fa;hpb=3d5196fd7a4c2a11701fe170155004a86259c505;p=Projet_Recherche_Operationnelle.git

diff --git a/rapport/ProjetOptimRO.tex b/rapport/ProjetOptimRO.tex
index 31657f5..647de29 100644
--- a/rapport/ProjetOptimRO.tex
+++ b/rapport/ProjetOptimRO.tex
@@ -72,11 +72,11 @@
 
  \begin{tabular}{c}
   \hline
-  ~                              \\
-  \LARGE\textbf {Programmation Séquentielle Quadratique} \\
-  \LARGE\textbf {en}             \\
+  ~                                                           \\
+  \LARGE\textbf {Programmation Séquentielle Quadratique}      \\
+  \LARGE\textbf {en}                                          \\
   \LARGE\textbf {Optimisation non linéraire sous contraintes} \\
-  ~                              \\
+  ~                                                           \\
   \hline
  \end{tabular}
 
@@ -166,27 +166,34 @@ On la considère usuellement comme une sous discipline des mathématiques de la
 
 \subsection{Définition de la problèmatique}
 
-Soient $(n, p, q) \in \mathbb{N}^3$, $x \in \mathbb{R}^n$, deux fonctions $g: \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R}^p$ et $h: \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R}^q$, une fonction $J: \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R}$;
+Soient $(n, p, q) \in \mathbb{N}^3$, $x \in \mathbb{R}^n$, une fonction $g: \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R}^p$ représentant les contraintes d'inégalités, une fonction $h: \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R}^q$ représentant les contraintes d'égalités et une fonction dite {\it objectif} $J: \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R}$.
 \newline
-On définit le problème central $ \mathcal{P} $ que ce propose de résoudre la recherche opérationnelle :
-\newline
-\begin{center}
-$
- \mathcal{P} \left \{
-              \begin{array}{r c l}
-              \displaystyle\min_{x \in \mathbb{R}^n} J(x) \\
-              g(x) \leq 0 \\
-              h(x) = 0
-              \end{array}
-             \right .
-$
-\end{center}
-
+Définissons le problème central $ \mathcal{P} $ que ce propose de résoudre la recherche opérationnelle :
+\begin{Def}
+ $
+  \mathcal{P} \left \{
+  \begin{array}{r c l}
+   \displaystyle\min_{x \in \mathbb{R}^n} J(x) \\
+   g(x) \leq 0                                 \\
+   h(x) = 0
+  \end{array}
+  \right .
+ $
+\end{Def}
+On définit $ \mathcal{C} $ l'ensemble des contraintes par :
+\begin{Def}
+ $ \mathcal{C} = \left \{ x \in \mathbb{R}^n | g(x) \leq 0, h(x) = 0 \right \} $
+\end{Def}
+Elle doit résoudre les problèmes d'existence d'une solution ($ \mathcal{C} \neq \emptyset $) ainsi que de construction d'une ou des solution(s).
 
 \section{Qu'est-ce que l'optimisation?}
 
-Dans cette section nous prenons appui sur l'ouvrage {\it Optimisation et contrôle des systèmes linéaires} \cite{Berg} de Maïtine Bergounioux \footnote{Maïtine Bergounioux, {\it Optimisation et contrôle des systèmes linéaires}, Dunod, 2001.}.
-Nous utiliserons aussi l'ouvrage de  Francis Filbet\footnote{Francis Filbet, {\it Analyse numérique - Algorithme et étude mathématique}, Dunod, 2009.}, {\it Analyse numérique - Algorithme et étude mathématique} \cite{Filb}.
+La recherche d'une solution optimale au problème $ \mathcal{P} $ est l'activité principale de l'optimisation.
+\newline
+Elle
+
+% Dans cette section nous prenons appui sur l'ouvrage {\it Optimisation et contrôle des systèmes linéaires} \cite{Berg} de Maïtine Bergounioux \footnote{Maïtine Bergounioux, {\it Optimisation et contrôle des systèmes linéaires}, Dunod, 2001.}.
+% Nous utiliserons aussi l'ouvrage de  Francis Filbet\footnote{Francis Filbet, {\it Analyse numérique - Algorithme et étude mathématique}, Dunod, 2009.}, {\it Analyse numérique - Algorithme et étude mathématique} \cite{Filb}.
 
 
 %{\it La relativité}, Que sais-je?, 4ème  édition, puf, 2000, \cite{Mavr};