v2.11.0 (5380)

Cours courts - MAP435 : Optimisation et Contrôle

Domaine > Mathématiques appliquées.

Descriptif

Ce cours est une introduction à l'optimisation et au contrôle de modèles dynamiques qui sont des outils indispensables à la conception et au bon fonctionnement des systèmes issus des sciences, de la technologie ou de l'industrie et des services.

La première partie du cours portera sur l'optimisation, avec ou sans contraintes, en dimension finie ou infinie. Après quelques aspects théoriques sur les conditions d'optimalité et l'existence d'optima, l'accent sera mis sur les algorithmes numériques de type gradient. Une attention particulière sera portée à certaines grandes classes de problèmes comme la programmation linéaire et la programmation quadratique séquentielle.

La seconde partie du cours étudiera le contrôle d'équations différentielles modélisant des problèmes d'évolution en temps. Les notions de contrôlabilité, d'état adjoint et le principe du minimum de Pontryaguine seront introduits.

Par delà de ces aspects techniques, le cours se veut aussi une illustration de la démarche des mathématiques appliquées, mélant modélisation, analyse mathématique et simulation numérique, qu'il est nécessaire de maîtriser dans tout processus innovant.

Enseignant responsable: Grégoire Allaire http://www.cmap.polytechnique.fr/~allaire

Autre site internet du cours: http://www.cmap.polytechnique.fr/~allaire/cours_map435.html

Polycopié: http://www.cmap.polytechnique.fr/~allaire/map435/poly435.pdf

Energistrements des cours et PC: https://enseignement.medias.polytechnique.fr/channels/#map435

Objectifs pédagogiques

Donner aux étudiants les bases théoriques et pratiques (algorithmiques) de l'optimisation et du contrôle.

30 heures en présentiel (10 blocs ou créneaux)

30 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI

Pour les élèves ayant effectué leurs études en France : aucun autre prérequis que le niveau de connaissances acquis en classes préparatoires ou en premier cycle universitaire. Pour les autres élèves : algèbre linéaire, calcul différentiel, espaces de Hilbert.

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur de l'Ecole polytechnique

Le rattrapage est autorisé
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

    Le coefficient de l'UE est : 10

    La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

    La note obtenue est classante.

    Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      Le coefficient de l'UE est : 10

      La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

      La note obtenue est classante.

      Programme détaillé

      Programme des amphis

       

      amphi 1:
      Introduction à l'optimisation, exemples, existence d'optima en dimension finie, analyse convexe.

      amphi 2:
      Existence d'optima en dimension infinie, calcul différentiel, inéquation d'Euler.

      amphi 3:
      Conditions d'optimalité avec contraintes d'égalité et d'inégalité.

      amphi 4:
      Lagrangien, point selle, théorème de Kuhn et Tucker, dualité, algorithme de gradient sans contrainte.

      amphi 5:
      Algorithmes de gradient avec contraintes (projeté, Uzawa, SQP).

      amphi 6:
      Programmation linéaire.

      amphi 7:
      Introduction au contrôle, contrôlabilité des systèmes linéaires, critère de Kalman.

      amphi 8:
      Contrôle optimal du système linéaire quadratique, état adjoint, équation de Ricatti.

      amphi 9:
      Contrôle de systèmes non-linéaires, principe du minimum de Pontryaguine.

      amphi 10:
      Preuve et applications du principe du minimum de Pontryaguine.

      Mots clés

      optimisation, conditions d'optimalité, algorithmes, gradient, Newton, dualité, Kuhn et Tucker, Lagrangien, programmation linéaire, contrôle, adjoint, critère de Kalman, Pontryaguine.

      Méthodes pédagogiques

      Leçons magistrales, transparents, vidéos, QCM, feuilles d'exercice corrigés, TP python, devoir maison, examen final.
      Veuillez patienter