Présentation Guillaume
Descriptif : Sondes locales intensives lors de l’exécution de l’algorithme MADS dans un environnement parallèle
Résumé :
L'algorithme MADS est une méthode de recherche directe qui, lors de son étape de sonde, construit un ensemble générateur positif dans l'espace des variables d'entrée du problème pour évaluer la fonction objectif et les contraintes suivant les directions de cet ensemble autour du meilleur point connu lors de l'itération courante.
Initialement, l'algorithme a été implémenté dans NOMAD pour la résolution de problèmes dont une évaluation est coûteuse en temps ou en ressources de calcul. Cela justifiait le choix d'une base positive (donc ensemble générateur positif de cardinalité minimale) pour sonder l'espace.
Cependant, avec des infrastructures de calcul comme CASIR utilisé pour résoudre des problèmes avec peu de variables d'entrée, une fraction des ressources reste inutilisée.
Nous étudions donc l'effet sur l'optimisation d'intensifier l'étape de sonde en utilisant un plus grand nombre de directions de sonde.
Lien pour la présentation (vendredi 24 juillet)