\usepackage{enumitem}
\usepackage{algorithm2e}
\usepackage{algorithmic}
+\usepackage{float}
%%%%%Marges & en-t\^etes
Soient $ x^\ast \in \mathbb{R}^n $, $ I = \{ 1,\ldots,p \} $ et $ J = \{ 1,\ldots,q \} $.
\newline
Les conditions nécessaires pour que $ x^\ast \in \mathcal{C}$ soit un minimum local de $ J $ sont :
- \newline
- \newline
- \centerline{$ \{ \nabla g_1(x^\ast),\ldots,\nabla g_p(x^\ast),\nabla h_1(x^\ast),\ldots,\nabla h_q(x^\ast) \} $ sont linéairement indépendants.}
- \newline
- \newline
+ \begin{center}
+ $ \{ \nabla g_1(x^\ast),\ldots,\nabla g_p(x^\ast),\nabla h_1(x^\ast),\ldots,\nabla h_q(x^\ast) \} $ sont linéairement indépendants.
+ \end{center}
et
- $$ \forall i \in I \ \exists \mu_i \in \mathbb{R}_{+} \land \forall j \in J \ \exists \lambda_j \in \mathbb{R} \ \nabla J(x^\ast) + \sum_{i \in I}\mu_i{\nabla g_i(x^\ast)} + \sum_{j \in J}\lambda_j{\nabla h_j(x^\ast)} = 0 \land \forall i \in I \ \mu_i \nabla g_i(x^\ast) = 0 $$
+ \begin{center}
+ $ \forall i \in I \ \exists \mu_i \in \mathbb{R}_{+} \land \forall j \in J \ \exists \lambda_j \in \mathbb{R} $ tels que :
+ \end{center}
+ \begin{center}
+ $ \nabla J(x^\ast) + \sum\limits_{i \in I}\mu_i{\nabla g_i(x^\ast)} + \sum\limits_{j \in J}\lambda_j{\nabla h_j(x^\ast)} = 0 \land \forall i \in I \ \mu_i \nabla g_i(x^\ast) = 0 $
+ \end{center}
+ \begin{center}
+ $ \iff \nabla L(x^\ast,\lambda,\mu) = 0 \land \forall i \in I \ \mu_i \nabla g_i(x^\ast) = 0 $ où $ \lambda = (\lambda_1,\ldots,\lambda_q) $ et $ \mu = (\mu_1,\ldots,\mu_p) $.
+ \end{center}
On appelle $ (\mu_i)_{i \in I}$ les multiplicateurs de Kuhn-Tucker et $ (\lambda_j)_{j \in J}$ les multiplicateurs de Lagrange.
\newline
On nomme également les conditions \textit{KTT} conditions nécessaires d'optimalité du premier ordre.
\hrulefill
\newline
-ALGORITHME DE DESCENTE MODÈLE.
+ALGORITHME DE DESCENTE GÉNÉRIQUE.
\newline
\textit{Entrées}: $ J : \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R} $ différentiable, $ x_0 \in \mathbb{R}^n $ point initial arbitraire.
\newline
\subsection{Critère d’arrêt}
-Soit $ x^\ast $ un minimum local de l'objectif $ J $ à optimiser. Supposons que l’on choisisse comme test d’arrêt dans l’algorithme de descente modèle, le critère idéal : "$ x_k = x^\ast $". Dans un monde idéal (i.e. en supposant tous les calculs exacts et la capacité de calcul illimitée), soit l’algorithme s’arrête après un nombre fini d’itérations, soit il construit (théoriquement) une suite infinie $ x_0,x_1,\ldots,x_k,\ldots $ de points de $ \mathbb{R}^n $ qui converge vers $ x^\ast $.
+Soit $ x^\ast $ un minimum local de l'objectif $ J $ à optimiser. Supposons que l’on choisisse comme test d’arrêt dans l’algorithme de descente générique, le critère idéal : "$ x_k = x^\ast $". Dans un monde idéal (i.e. en supposant tous les calculs exacts et la capacité de calcul illimitée), soit l’algorithme s’arrête après un nombre fini d’itérations, soit il construit (théoriquement) une suite infinie $ x_0,x_1,\ldots,x_k,\ldots $ de points de $ \mathbb{R}^n $ qui converge vers $ x^\ast $.
\newline
En pratique, un test d’arrêt devra être choisi pour garantir que l’algorithme s’arrête toujours après un nombre fini d’itérations et que le dernier point calculé soit suffisamment proche de $ x^\ast $.
$$ x_{k+1} = x_k - H[J](x_k)^{-1} \nabla J(x_k), $$
où $ d_k = -H[J](x_k)^{-1} \nabla J(x_k) $ est appelée direction de Newton. La direction $ d_k $ est également l’unique solution du problème :
$$ \underset{d \in \mathbb{R}^n}{\mathrm{argmin}} \ J(x_k) + \langle \nabla J(x_k),d \rangle + \frac{1}{2}\langle H[J](x_k)d,d \rangle $$
-Autrement dit, $ d_k $ est le point de minimum global de l’approximation de second ordre de $ J $ au voisinage du point courant $ x_k $.
+Autrement dit, $ d_k $ est le point de minimum global de l’approximation quadratique de $ J $ au voisinage du point courant $ x_k $.
À condition que la matrice $ H[J](x_k) $ soit définie positive à chaque itération, la méthode de Newton est bien une méthode de descente à pas fixe égal à $ 1 $.
\newline
Les propriétés remarquables de cet algorithme sont :
\hline
& le coût de résolution du système linéaire $ H[J](x_k )(x_{k+1} - x_k) = \nabla J(x_k) $. \\
\hline
- & l’absence de convergence si le premier itéré est trop loin de la solution, ou si la hessienne est singulière. \\
+ & l’absence de convergence si le premier itéré est trop loin de la solution, ou si la hessienne est singulière. \\
\hline
& pas de distinction entre minima, maxima et points stationnaires. \\
\hline
\right .
$$
où $$ \mathcal{Q} \in \mathcal{M}_n(\mathbb{R}) \ symétrique, c \in \mathbb{R}^n, A \in \mathcal{M}_{n,p}(\mathbb{R}), b \in \mathbb{R}^p, A^\prime \in \mathcal{M}_{n,q}(\mathbb{R}), b^\prime \in \mathbb{R}^q $$
-Or
-$$ A^{\prime^\top} x + b^\prime = 0 \iff A^{\prime^\top} x + b^\prime \leq 0 \land -A^{\prime^\top} x - b^\prime \leq 0 $$
-Donc le problème se ramène à :
+% Or
+% $$ A^{\prime^\top} x + b^\prime = 0 \iff A^{\prime^\top} x + b^\prime \leq 0 \land -A^{\prime^\top} x - b^\prime \leq 0 $$
+On peut ramener le problème à :
+$$
+ \mathcal{PQ} \left \{
+ \begin{array}{l}
+ \displaystyle\min_{x \in \mathbb{R}^n} c^\top x + \frac{1}{2} x^\top \mathcal{Q} x \\
+ A^\top x + b + z = 0 \\
+ A^{\prime^\top} x + b^\prime = 0
+ \end{array}
+ \right .
+$$
+où $$ z \in \mathbb{R}^p $$
+On peut donc ramener l'étude de ce type de problème à :
+$$
+ \mathcal{PQ} \left \{
+ \begin{array}{l}
+ \displaystyle\min_{x \in \mathbb{R}^n} c^\top x + \frac{1}{2} x^\top \mathcal{Q} x \\
+ A^\top x + b = 0 \\
+ \end{array}
+ \right .
+$$
+où $$ \mathcal{Q} \in \mathcal{M}_n(\mathbb{R}) \ symétrique, c \in \mathbb{R}^n, A \in \mathcal{M}_{n,p}(\mathbb{R}), b \in \mathbb{R}^p $$
+Conditions \textit{KKT} appliquées à $ \mathcal{PQ} $ :
+$$
+ \begin{array}{r c l}
+ \mathcal{Q} x + A \lambda^\ast & = & - c \\
+ A^\top x & = & -b \\
+ \end{array}
+$$
+On obtient donc :
+$$ \lambda^\ast = (A^\top \mathcal{Q} A)^{-1} A^\top \mathcal{Q} c $$
+En posant $ \mathcal{Q} = Id_{\mathbb{R}^n} $, on a une bonne évaluation de $ \lambda^\ast $ :
+$$ \lambda^\ast = (A^\top A)^{-1} A^\top c $$
-\subsubsection{Algorithme 1}
+\subsubsection{Méthode des points intérieurs}
-\subsubsection{Algorithme 2}
+Soit $ F_\mu $ définit par :
+$$ F_\mu(x, \lambda, s) =
+ \begin{pmatrix}
+ \mathcal{Q}x - A^\top \lambda -s -c \\
+ A x + b \\
+ XS - \mu
+ \end{pmatrix}
+$$
+où
+$$ X = diag(x) \in \mathcal{M}_n(\mathbb{R}), S = diag(s) \in \mathcal{M}_n(\mathbb{R}), s > 0 \ et \ \mu \in \mathbb{R}^n $$
+\hrulefill
+\newline
+ALGORITHME DES POINTS INTÉRIEURS.
+\newline
+\textit{Entrées}: $ F_\mu : \mathbb{R}^n \times \mathbb{R}^p \times \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathcal{M}_{n,2n+p}(\mathbb{R}) $, $ (x_0,\lambda_0,s_0) \in \mathbb{R}^n \times \mathbb{R}^p \times \mathbb{R}^n $ où $ (x_0,s_0) > 0 $ point initial arbitraire, $ \varepsilon > 0 $ précision demandée.
+\newline
+\textit{Sortie}: une approximation $ x_k $ de la solution $ x^\ast $, avec son coefficient $ \lambda_k $, du problème $ \mathcal{PQ} $.
+\begin{enumerate}
+ \item $ k := 0 $.
+ \item Tant que $ \frac{x_k^\top s_k}{n} > \varepsilon $,
+ \begin{enumerate}
+ \item Choisir $ \sigma_k \in [\sigma_{min},\sigma_{max}]$
+ \item Résoudre le sytème linéaire d'équations où $ J_{F_\mu}(x_k,\lambda_k,s_k) $ désigne la matrice jacobienne de $ F_\mu $:
+ $$ J_{F_\mu}(x_k,\lambda_k,s_k) d = -
+ \begin{pmatrix}
+ \mathcal{Q}x - A^\top \lambda -s -c \\
+ A x + b \\
+ XS - \sigma_k \mu
+ \end{pmatrix} $$
+ pour déterminer $ d_k = (d_{x_k},d_{\lambda_k},d_{s_k}) $.
+ \item Choisir $ \alpha_{max} $ la plus grande valeur $ \alpha $ tel que $ (x_k,s_k) + \alpha(d_{x_k},d_{s_k}) > 0 $.
+ \item Choisir $ \alpha_k = \min \{1, \eta_k \sigma_{max} $ tel que $ \exists \eta_k \in [0,1]\} $.
+ \item $ \mu_k = \frac{x_k^\top s_k}{n} $; $ (x_{k+1},\lambda_{k+1},s_{k+1}) := (x_k,\lambda_k,s_k) + \alpha_k d_k $; $ k := k + 1 $.
+ \end{enumerate}
+ \item Retourner $ (x_k,\lambda_k,s_k) $.
+\end{enumerate}
+
+\hrulefill
+\newline
+On note que c'est un algorithme de descente avec recherche d'un pas optimal.
+La détermination de $ \sigma_{min} $ et $ \sigma_{max} $ se fait dans l'intervalle ouvert $ ]0, 1[ $. Il existe d'autres méthodes de résolution du problème $ \mathcal{PQ} $ mais celle-ci à l'avantage de passer à l'échelle et a des vitesses de convergence efficientes. La résolution du système linéaire d'équations peut être faite soit directement, soit en utilisant une méthode itérative de résolution de problèmes d'algèbre linéaire.
\subsection{Algorithmes Newtoniens}
$$ \nabla J(x) + \sum\limits_{i=1}^{q} \lambda_i \nabla h_i(x) = 0 \iff \nabla L(x,\lambda) = 0 $$
donc $ \mathcal{P} $ devient :
$$ \begin{pmatrix}
- \nabla J(x) + \sum\limits_{i=1}^{q} \lambda_i \nabla h_i(x) \\
- h(x)
- \end {pmatrix} = 0 $$
+ \nabla J(x) + \sum\limits_{i=1}^{q} \lambda_i \nabla h_i(x) \\
+ h(x)
+ \end{pmatrix} = 0 $$
Pour résoudre ce système d’équations, utilisons la méthode de Newton dont une itération s’écrit ici :
$$ H[L](x_k,\lambda_k)\begin{pmatrix}
x_{k+1} - x_k \\
$$ g(x) \approx g(x_k) + \nabla g(x_k)^\top(x - x_k) $$
$$ h(x) \approx h(x_k) + \nabla h(x_k)^\top(x - x_k) $$
En posant $ d = x - x_k $ et $ H_k = H[L](x_k,\lambda_k,\mu_k) $, on obtient le sous problème quadratique $ \mathcal{PQ}_k $ :
-
+$$
+ \mathcal{PQ}_k \left \{
+ \begin{array}{l}
+ \displaystyle\min_{d \in \mathbb{R}^n} \nabla J(x_k)^\top d + \frac{1}{2}d^\top H_k d \\
+ g(x_k) + \nabla g(x_k)^\top d \leq 0 \\
+ h(x_k) + \nabla h(x_k)^\top d = 0
+ \end{array}
+ \right .
+$$
+Comme pour la cas précédent, on résoud alors le sous problème quadratique $ \mathcal{PQ}_k $ qui est plus simple avec une méthode vue plus haut en posant $ \mathcal{Q} = H_k = H[L](x_k,\lambda_k,\mu_k) $.
+\newpage
\hrulefill
\newline
-ALGORITHME PQS AVEC CONSTRAINTES D'ÉGALITÉ ET D'INEGALITÉ.
+ALGORITHME PQS AVEC CONSTRAINTES D'ÉGALITÉ ET D'INÉGALITÉ.
\newline
\textit{Entrées}: $ J : \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R} $, $g: \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R}^p$, $ h : \mathbb{R}^n \longrightarrow \mathbb{R}^q $ différentiables, $ x_0 \in \mathbb{R}^n $ point initial arbitraire, $ \lambda_0 \in \mathbb{R}_+^p $ et $ \mu_0 \in \mathbb{R}_+^q $ multiplicateurs initiaux, $ \varepsilon > 0 $ précision demandée.
\newline
\mathcal{PQ}_k \left \{
\begin{array}{l}
\displaystyle\min_{d \in \mathbb{R}^n} \nabla J(x_k)^\top d + \frac{1}{2}d^\top H_k d \\
- g_j(x_k) + \nabla g_j(x_k)^\top d \leq 0 \\, \ \forall j \in \{1,\ldots,p\} \\
+ g_j(x_k) + \nabla g_j(x_k)^\top d \leq 0, \ \forall j \in \{1,\ldots,p\} \\
h_i(x_k) + \nabla h_i(x_k)^\top d = 0, \ \forall i \in \{1,\ldots,q\}
\end{array}
\right .
\newline
Afin que le sous-programme quadratique $ \mathcal{PQ}_k $ admette une unique solution, la plupart des implémentations actuelles de PQS utilisent une approximation du hessien $ H_k $ du Lagrangien qui soit définie positive, en particulier celle fournie par les techniques quasi-newtonienne (BFGS) par exemple.
\newline
-Etant une méthode newtonienne, l’algorithme PQS converge localement quadratiquement pourvu que les points initiaux $ (x_0,\lambda_0 ) $ (resp. $ (x_0,\lambda_0,\mu_0) $) soient dans un voisinage d’un point stationnaire $ \overline{x} $ et de ses multiplicateurs associés $ \overline{\lambda} $ (resp. $ (\overline{\lambda},\overline{\mu}) $). Bien entendu, il est possible de globaliser l’algorithme en ajoutant une étape de recherche linéaire.
+Étant une méthode newtonienne, l’algorithme PQS converge localement quadratiquement pourvu que les points initiaux $ (x_0,\lambda_0 ) $ (resp. $ (x_0,\lambda_0,\mu_0) $) soient dans un voisinage d’un point stationnaire $ \overline{x} $ et de ses multiplicateurs associés $ \overline{\lambda} $ (resp. $ (\overline{\lambda},\overline{\mu}) $). Bien entendu, il est possible de globaliser l’algorithme en ajoutant une étape de recherche linéaire.
\subsection{Stratégie d'approximation de la hessienne}
\newline
Une stratégie commune est de calculer $ (x_{k+1},\lambda_{k+1},\mu_{k+1}) $ pour une matrice $ H_k $ donnée et faire une mise à jour de $ H_k $ de rang 1 ou 2 :
$$ H_{k+1} = H_k + U_k $$
+Les méthodes de mises à jour PSB et BFGS suivent par exemple cette stratégie.
+
+\subsubsection{Mises à jour PSB}
-\subsubsection{Mises à jour DFP et BFGS}
+$$ H_{k+1} = H_k + \frac{1}{d^\top d} ((y - H_k d)d^\top + d(y - H_k d)^\top) - \frac{(y - H_k d)^\top d}{(d^\top d)^2}d^\top d $$
+où
+$$ d = x_{k+1} - x_k $$
+$$ y = \nabla L(x_{k+1},\lambda_{k+1},\mu_{k+1}) - \nabla L(x_{k},\lambda_{k+1},\mu_{k+1}) $$
+
+\subsubsection{Mises à jour BFGS}
+
+$$ H_{k+1} = H_k + \frac{y y^\top}{y^\top d} - \frac{H_k d d^\top H_k}{d^\top H_k d}$$
+où
+$$ d = x_{k+1} - x_k $$
+$$ y = \nabla L(x_{k+1},\lambda_{k+1},\mu_{k+1}) - \nabla L(x_{k},\lambda_{k+1},\mu_{k+1}) $$
\subsection{Exemple d'utilisation de PQS}
\end{array}
\right .
$$
-où $$ (r,r_1,r_2) \in \mathbb{R}_+^3. $$
+où $$ (r,r_1,r_2) \in \mathbb{R}_+^{*^3} \land r < r_1 \land r < r_2. $$
\textit{Entrées} : $ J $ et $ g $ de classe $ \mathcal{C}^2 $, $ \varepsilon = 0.01 $ la précision, $ (x_0,y_0,z_0) = $ point initial et $ (\lambda_{0_1},\lambda_{0_2}) = $ multiplicateur initial.
\newline
Le Lagrangien $ L $ de $ \mathcal{P} $ : $$ L((x,y,z),(\lambda_1,\lambda_2)) = x^2 + y^2 + z^2 -r^2 + \lambda_1(x^2 + y^2 - r_1^2) + \lambda_2(x^2 + z^2 -r_2^2). $$
\newline
Le gradient du Lagrangien $ L $ :
$$ \nabla L((x,y,z),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x,y,z) + \lambda_1 \nabla g_1(x,y,z) + \lambda_2 \nabla g_2(x,y,z)) $$
+$$ = (2x(1 + \lambda_1 + \lambda_2),2y(1 + \lambda_1),2z(1 + \lambda_2)) $$
\newline
La matrice hessienne de $ J $ : $$ H[J](x,y,z) =
\begin{pmatrix}
\end{pmatrix} = 2Id_{\mathbb{R}^3} $$
On en déduit que $ H[J](x,y,z) $ est inversible et que $ H[J](x,y,z)^{-1} = \frac{1}{2}Id_{\mathbb{R}^3} $.
-\hrulefill
+\newpage
-\subsection{Trace d'éxécution de PQS}
+\subsection{Trace d'éxécution de l'algorithme pour la méthode de Newton}
-Utilisons le problème $ \mathcal{P} $ précédent :
+\begin{center}
+ \includegraphics[scale=0.2]{sphere2.jpg} \\
+ \footnotesize{
+ \small \it Fig : Exemple de la sphère \\
+ \vspace*{0.5cm}
+ }
+\end{center}
-$$
- \mathcal{P} \left \{
- \begin{array}{l}
- \displaystyle\min_{(x,y,z) \in \mathbb{R}^3} J(x,y,z) = x^2 + y^2 + z^2 -r^2 \\
- g(x,y,z) = (g_1(x,y,z), g_2(x,y,z)) = (x^2 + y^2 - r_1^2, x^2 + z^2 -r_2^2) \leq 0 \\
- \end{array}
- \right .
-$$
-où $$ (r,r_1,r_2) \in \mathbb{R}_+^3. $$
-\textit{Entrées} : $ J $ et $ g $ de classe $ \mathcal{C}^2 $, $ \varepsilon = (0.01,0.01,0.01) $, $ (x_0,y_0,z_0) = (80, 20 ,60)$ et $ (\lambda_{0_1},\lambda_{0_2}) = (1 , 1)$, les rayons : $r= 40$ et $r1= r2= 10$.
+En utilisant le problème $ \mathcal{P} $ précédent :
+
+\textit{Entrées} : $ J $ et $ g $ de classe $ \mathcal{C}^2 $, $ \varepsilon = 0.01 $, $ (x_0,y_0,z_0) = (100, 100 ,0)$ et $(\lambda_{0_1},\lambda_{0_2}) = (1 , 1)$, les rayons : $r = 100$ et $r_1 = r_2 = 10$.
\newline
-Le Lagrangien $ L $ de $ \mathcal{P} $ : $$ L((x,y,z),(\lambda_1,\lambda_2)) = x^2 + y^2 + z^2 -r^2 + \lambda_1(x^2 + y^2 - r_1^2) + \lambda_2(x^2 + z^2 -r_2^2). $$
+Calcul du Lagrangien $ L $ de $ \mathcal{P} $ en $(x_0,y_0,z_0)$ :
\newline
-Le Lagrangien $ L $ de $ \mathcal{P} $ avec les valeurs :
- $ L((80,20,60),(1,1)) = 80^2 + 20^2 + 60^2 -60^2 + 1 * (80^2 +20y^2 - 30^2) + \lambda_2(80^2 + 60^2 -30^2). $
- $ L((80,20,60),(1,1)) = 6400 + 400 + 3600 - 3600 + (6400 + 400 - 900) + (6400 + 3600 -900). $
- $ L((80,20,60),(1,1)) = 21800. $
+$ L((100,100,0),(1,1)) = 100^2 + 100^2 + 0^2 - 100^2 + 1 * (100^2 +100^2 - 10^2) + 1 * (100^2 + 100^2 -10^2). $
+$ L((100,100,0),(1,1)) = 1000 + 1000 - 1000 + (1000 + 1000 - 100) + (1000 + 1000 - 100). $
+$ L((100,100,0),(1,1)) = 4800. $
- \begin{algorithm}
- \caption {PQS du problème $ \mathcal{P} $}
- \begin{algorithmic}
- \REQUIRE $g(x,y,z)\leq 0$, $(x_0,y_0,z_0) = (80, 20 ,60)$
- \ENSURE $\min_{(x,y,z) \in \mathbb{R}^3} J(x,y,z) = x^2 + y^2 + z^2 -r^2$ and \newline $g(x,y,z) = (g_1(x,y,z), g_2(x,y,z)) = (x^2 + y^2 - r_1^2, x^2 + z^2 -r_2^2) \leq 0 $
- \STATE \textbf{Data :}
- \STATE $k \leftarrow 0$
- \STATE $x_k \leftarrow 80$
- \STATE $y_k \leftarrow 20$
- \STATE $z_k \leftarrow 60$
- \STATE $x_a \leftarrow 30$
- \STATE $y_a \leftarrow 10$
- \STATE $z_a \leftarrow 40$
- \STATE $r \leftarrow 40$
- \STATE $r_1 \leftarrow 10$
- \STATE $r_2 \leftarrow 10$
- \STATE $\varepsilon \leftarrow 0.01$
- \STATE $\lambda_1 = \lambda_2 = 1$
- \STATE $ H[J](x,y,z)^{-1}\leftarrow \begin{pmatrix}
- 0.5 & 0 & 0 \\
- 0 & 0.5 & 0 \\
- 0 & 0 & 0.5 \\ \end{pmatrix} $
+\newpage
+\textbf{Trace d'éxécution de l'algorithme :}
\newline
+\newfloat{algorithm}{t}
- \STATE{//Calcule du gradient de $ J $ :}
- \STATE $ \nabla J(x,y,z) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ // résultat : (160,40,120) $
-\newline
- \STATE {//calcule des deux sous partie de du gradient de $ g $: }
- \STATE $ // \nabla g(x_k,y_k,z_k) = (\nabla g_1(x_k,y_k,z_k), \nabla g_2(x_k,y_k,z_k))$
- \STATE $ \nabla g_1(x_a,y_a,z_a) = ((2x_a,2y_a,0)$ \hfill $ //résultat : (60, 20, 0)$
- \STATE $ \nabla g_2(x_a,y_a,z_a) = (2x_a,0,2z_a))$ \hfill $ //résultat : (60, 0, 80)$
-\newline
- \WHILE{$ (\norme{\nabla L(x_k,\lambda_k,\mu_k)} > \varepsilon $ or k $ < 10)$}
+\begin{algorithmic}
+ \REQUIRE $(x_0,y_0,z_0) = (100, 100 ,0), g(x_0,y_0,z_0) \leq 0$
+ \ENSURE $\displaystyle\min_{(x,y,z) \in \mathbb{R}^3} J(x,y,z) = x^2 + y^2 + z^2 -r^2$ and \newline $g(x,y,z) = (g_1(x,y,z), g_2(x,y,z)) = (x^2 + y^2 - r_1^2, x^2 + z^2 -r_2^2) \leq 0$
+ \STATE \textbf{Data :}
+ \STATE $k \leftarrow 0, (x_k, y_k, z_k) \leftarrow (100, 100, 0), r \leftarrow 100$
+ \STATE $r_1 = r_2 \leftarrow 10, \varepsilon \leftarrow 0.01$
+ \STATE $\lambda_1 = \lambda_2 \leftarrow 1$
+ \STATE $s_k \leftarrow \frac{1}{2}$
+ \STATE $ H[J](x,y,z)^{-1} \leftarrow
+ \begin{pmatrix}
+ 0.5 & 0 & 0 \\
+ 0 & 0.5 & 0 \\
+ 0 & 0 & 0.5 \\
+ \end{pmatrix} $
+ \newline
- \STATE { //première itération :}
+ \WHILE{$ (\norme{\nabla L(x_k,\lambda_k,\mu_k)} > \varepsilon $ or k $ \leq 10)$}
-\STATE {//Calcule du gradient de $ L $ : }
-\STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_a,y_a,z_a) + \lambda_2 \nabla g_2(x_a,y_a,z_a)) $ \hfill $// résultat : (280, 60, 200)$
- \STATE $ (\varepsilon ,\varepsilon ,\varepsilon ) = \nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) $
-\newline
- \STATE {//Calcule de la direction de la pente dk (méthode de Newton) : }
- \STATE $ d_k = -H[J](x,y,z)^{-1}*\nabla J(x,y,z)$ \hfill $ //résultat : (-(80,20,60))$
+ \STATE {//Première itération :}
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ J $ :}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (200,200,0) $
\newline
- \STATE {//Calcul nouvelles valeurs des coordonnées}
- \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k)+ d_k $ \hfill $ //résultat : (0,0,0)$
+ % \STATE {//Calcul des deux composantes du gradient de $ g $:}
+ % \STATE $ \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,0)$ \hfill $ //résultat : (200, 200, 0)$
+ % \STATE $ \nabla g_2(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,0,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (200, 0, 0)$
+ % \STATE $ \nabla g(x_k,y_k,z_k) = (\nabla g_1(x_k,y_k,z_k), \nabla g_2(x_k,y_k,z_k))$
+ % \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ :}
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*100, 4*100, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ % \STATE $ \nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = (x_L , y_L, z_L) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x_k,y_k,z_k)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(100,100,0))$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (50,50,0)$
+ \newline
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $}
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 $ \hfill $ //résultat : k = 1$
\newline
- \STATE {//Incrémentation de k}
- \STATE $ k \leftarrow k+1$
-
\STATE {//Deuxième itération :}
- \STATE{//Calcule du gradient de $ J $ :}
- \STATE $ \nabla J(x,y,z) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ // résultat : (0,0,0) $
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ J $ :}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (100,100,0) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ :}
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*50, 4*50, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x_k,y_k,z_k)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(50,50,0))$
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (25,25,0)$
+ \newline
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $ }
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 $ \hfill $ //résultat : k = 2$
+ \newline
-\STATE {//Calcule du gradient de $ L $ : }
-\STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_a,y_a,z_a) + \lambda_2 \nabla g_2(x_a,y_a,z_a)) $ \hfill $// résultat : (160, 20, 30)$
- \STATE $ (\varepsilon ,\varepsilon ,\varepsilon ) = \nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) $
+ \STATE {//Troisième itération :}
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ J $:}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (50,50,0) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ :}
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*25, 4*25, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x,y,z)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(25,25,0))$
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \newline
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (12.5,12.5,0)$
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $}
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 $ \hfill $ //résultat : k = 3$
+ \newline
- \STATE {//Calcule de la direction de la pente dk (méthode de Newton) : }
- \STATE $ d_k = -H[J](x,y,z)^{-1}*\nabla J(x,y,z)$ \hfill $ //résultat : (-(0,0,0))$
- \STATE {//Calcul nouvelles valeurs des coordonnées}
- \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k)+ d_k $ \hfill $ //résultat : (0,0,0)$
- \STATE {//Incrémentation de k}
- \STATE $ k \leftarrow k+1$\hfill $ //k = 1$
+ \STATE {//Quatrième itération :}
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ J $ :}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (25,25,0) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ :}
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*12.5, 4*12.5, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x_k,y_k,z_k)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(12.5,12.5,0))$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (6.25,6.25,0)$
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $}
+ \newline
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 $ \hfill $ //résultat : k = 4$
+ \newline
- \ENDWHILE
+ \STATE {//Cinquième itération :}
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ J $ :}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (12.5,12.5,0) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ :}
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*6.25, 4*6.25, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x_k,y_k,z_k)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(6.25,6.25,0))$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (3.125,3.125,0)$
+ \newline
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $}
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 $ \hfill $ //résultat : k = 5$
+ \newline
-\end{algorithmic}
-\end{algorithm}
+ \STATE {//Sixième itération :}
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ J $ :}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (6.25,6.25,0) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ :}
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*3.125, 4*3.125, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x_k,y_k,z_k)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(3.125,3.125,0))$
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \newline
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (1.5625,1.5625,0)$
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $}
+ \newline
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 $ \hfill $ //résultat : k = 6$
+ \newline
+ \STATE {//Septième itération :}
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ J $ :}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (3.125, 3.125, 0) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ : }
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*1.5625, 4*1.5625, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x_k,y_k,z_k)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(1.5625,1.5625,0))$
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \newline
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (0.78125,0.78125,0)$
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $}
+ \newline
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 $ \hfill $ //résultat : k = 7$
+ \newline
-\hrulefill
+ \STATE {//Huitième itération :}
+ \STATE{//Calcul du gradient de $ J $ :}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (1.5625, 1.5625, 0) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ : }
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*0.78125, 4*0.78125, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x_k,y_k,z_k)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(0.78125,0.78125,0))$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (0.390625,0.390625,0)$
+ \newline
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $}
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 $ \hfill $ //résulat : k = 8$
+ \newline
+
+ \STATE {//Neuvième itération :}
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ J $ :}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (0.78125, 0.78125, 0) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ :}
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*0.390625, 4*0.390625, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x_k,y_k,z_k)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(0.390625,0.390625,0))$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (0.1953125,0.1953125,0)$
+ \newline
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $}
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 \hfill //résultat : k = 9$
+ \newline
+
+ \STATE {//Dixième itération :}
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ J $ :}
+ \STATE $ \nabla J(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,2y_k,2z_k)$ \hfill $ //résultat : (0.390625, 0.390625, 0) $
+ \newline
+ \STATE {//Calcul du gradient de $ L $ :}
+ \STATE $\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2)) = \nabla J(x_k,y_k,z_k) + \lambda_1 \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) + \lambda_2 \nabla g_2(x_k,y_k,z_k)) $ \hfill $ //résultat : (6*0.1953125, 4*0.1953125, 0)$
+ \STATE $ \varepsilon_k = \norme{\nabla L((x_k,y_k,z_k),(\lambda_1,\lambda_2))}$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul de la direction de la pente $ d_k $ (méthode de Newton) :}
+ \STATE $ d_k = -H[J](x_k,y_k,z_k)^{-1} * \nabla J(x_k,y_k,z_k) $ \hfill $ //résultat : (-(0.1953125,0.1953125,0))$
+ \newline
+ \STATE {//Calcul des nouvelles valeurs des coordonnées}
+ \STATE $ (x_{k+1},y_{k+1},z_{k+1}) = (x_k,y_k,z_k) + s_k d_k $ \hfill $ //résultat : (0.097665625,0.097665625,0)$
+ \newline
+ \STATE {//Incrémentation de $ k $}
+ \STATE $ k \leftarrow k + 1 $ \hfill $ //résultat : k = 10$
+ \newline
+ \STATE {//Fin de la boucle "while" car nous avons atteint $ k = 10 $, condition mettant fin à la //boucle}
+ \newline
+
+ \ENDWHILE
+
+\end{algorithmic}
\bibliographystyle{plain}
\bibliography{stdlib_sbphilo}
repositories / Projet_Recherche_Operationnelle.git / blobdiff