Présentation par Miguel Diago Martinez
Descriptif : Recherche de stratégies pour la formation de sous-problèmes pour PSD-MADS
Résumé :
PSD-MADS est une implémentation de MADS pour l'optimisation de problèmes en boîte noire à très grand nombre de variables. Le problème de base est décomposé en des sous-problèmes de petite dimension qui sont résolus en parallèle par des instances “standard” de MADS. La formation aléatoire de sous-problèmes demeure la méthode la plus effective pour assurer la convergence de PSD-MADS. Cette présentation discute les méthodes essayées à date pour la création de sous-problèmes et veut ouvrir une discussion pour la découverte de nouvelles stratégies.