Conservatisme (optimisation)

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En optimisation, introduire du conservatisme dans un problème d'optimisation A consiste à introduire un problème d'optimisation B, généralement plus simple à résoudre que A, et dont la résolution permet d'obtenir une solution admissible (éventuellement sub-optimale) au problème initial A. On dit alors que B est une version conservative de A. L'absence de solution à B ne permet cependant pas de conclure sur la faisabilité du problème initial A. Pour le dire autrement, une solution admissible au problème B implique l'existence d'une solution admissible au problème A, mais la réciproque n'est pas vérifiée[1]Modèle:,[2].

Définition

Le conservatisme est une notion dont la définition formelle est souvent relative à son contexte d'utilisation. Par exemple, si

B1

et

B2

sont deux problèmes d'optimisation de même dimension cherchant à résoudre un même problème initial

A

, on dit généralement que

B1

est moins conservatif que

B2

si

sol(B1)

, l'ensemble des solutions admissibles de

B1

, occupe un volume plus grand que

sol(B2)

, l'ensemble des solutions admissibles de

B2

[2]. Formellement :

B1 est moins conservatif que B2Vol(sol(B1))Vol(sol(B2))

En particulier, cela ne signifie pas forcément que résoudre A via B1 soit toujours avantageux par rapport à B2 suivant où sont situés les ensembles sol(B1) et sol(B2). De plus, la comparaison en terme de volume n'a pas forcément de sens dans tous les contextes (par exemple ce volume est toujours nul en optimisation discrète). On compare parfois uniquement les ensembles solutions en terme d'inclusion, soit sol(B2)sol(B1). Dans ce cas, on peut dire que le problème B1 relaxe le conservatisme du problème B2.

Exemple

Modèle:ThéorèmeCe problème A est connu pour être particulièrement difficile à résoudre. Il est néanmoins possible d'introduire du conservatisme dans sa formulation afin de le résoudre à l'aide de techniques d'optimisation SDP, par exemple en trouvant un tel x solution via les problèmes B1, B2 ou B3[3]Modèle:,[4].Modèle:ThéorèmeModèle:ThéorèmeModèle:ThéorèmeTrouver une solution à un seul de ces problèmes d'optimisation fournit une solution au problème A. En général, le problème d'optimisation B3 est considéré comme moins conservatif que le problème d'optimisation B2, lui-même étant moins conservatif que le problème d'optimisation B1. Dans tous les cas, ne pas trouver de x solution aux problèmes B1, B2 et B3 n'exclut pas qu'une solution existe au problème A.

Voir aussi

Notes et références

Modèle:Références

Modèle:Portail