Méthodes de descente

Méthodes de descente

Comme le nom explicite l’indique, les méthodes de descente, ou recherche locale, consiste à « glisser » le long de la fonction objectif jusqu’à trouver un optimum local, c’est-à-dire où la descente n’est plus possible. Il existe plusieurs sortes de méthode de descente qui nous décrirons ici.

Descente simple

À partir d’une solution initiale, l’algorithme de descente simple choisit une solution voisine meilleure que la solution courante, jusqu’à ne pas pouvoir effectuer un tel choix.

L’algorithme est le suivant :

S_O
Сделать
   S(i+1) = voisin(Sя)
   si f(S(i+1)) < f(Sя)
      accepter S(i+1)
   fin si
tant que f(S(i+1)) < f(Sя), qqsoit S(i+1) = voisin(Sя)
retourne Rнет
Descente Simple méthodes de descente

Plus grande descente

L’algorithme est principalement le même que pour la descente simple, seul un critère de sélection d’une solution voisine est modifié :

choose s' voisin de s / f(s') < f(s'') ou f(s')=f(s'') qqsoit s'' voisin de s

On choisit donc la solution voisine offrant la meilleure amélioration de la solution courant.

Descente simple - plus grande descente

Descente multi-start

La descente multi-start effectue plusieurs instances du problème de descente simple ou de plus grande descente. L’algorithme est le suivant :

iter = 1
f(Best) = infini
Сделать
   Choose a starting solution sО at random
   s 0)
   si f(s)<f(Best) alors Best tant que iter < iterMax
retourne Bes

Descente multiple

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