On propose dans ce cours une introduction à l'optimisation sans Contraintes, c'est à dire l'ensembles des points admissibles est l'espace R^{n} tout entier, La fonction objective est supposée différentiable.
On commence par donner les principaux outils de mathématiques nécéssaires à l'optimisation (Calcul matriciel, calculdifférentiel, Fonctions convexes , etc...).Nous énonçons et démontrons dans le deuxième Chapitre des résultats d'existence et d'unicité de la solution ainsi des conditions nécessaires et suffisantes d'optimalité du premier et deuxième ordre.
Dans le troisième chapitre on étudie quelques méthodes numériques d'optimisation sans Contraintes (Méthode Newton,
Méthode du gradient à pas optimal, Méthode du gradient conjugué,etc...)
Des séances de Travaux pratiques sont prévus afin
de programmer les algorithmes étudiés en cours implémentés par le logiciel Matlab.
- Teacher: Hiber Djahida