====== Compte rendu réunion du 02.04.2020 ======
Présentation de Romain\\
Descriptif : Pca-Mads - Réduction de dimension dans Mads\\

L'idée du projet est de pouvoir résoudre des problèmes d'optimisation 
sans dérivées en grande dimension, sans passer par la parallélisme. On 
suppose donc que certaines variables ou combinaisons de variables ont 
plus d'influence sur l'objectif que d'autres. On cherche à concentrer 
les efforts de calcul sur ces variables ou ces sous-espaces.
On propose un algorithme basé sur Mads, que l'on a appelé Pca-Mads, 
qui applique une analyse en composante principale pour identifier des 
sous-espaces intéressants. L'algorithme alterne entre une optimisation 
d'un problème en petite dimension et une sonde en grande dimension, si 
nécessaire.

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~~DISCUSSION|Retours sur la présentation~~