optimisation

L’optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble.

L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l’informatique, les mathématiques et l’économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l’industrie et l’ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Aujourd’hui, tous les systèmes susceptibles d’être décrits par un modèle mathématique sont optimisés. La qualité des résultats et des prédictions dépend de la pertinence du modèle, de l’efficacité de l’algorithme et des moyens pour le traitement numérique.

via Optimisation (mathématiques) — Wikipédia

On optimise beaucoup en ce moment pour gagner du temps, car le temps c’est de l’argent, et que l’on veut tout, tout de suite.
Les algorithmes pour le temps réel utilisent toute une série de techniques qui n’ont pas de rigueur mathématique.
La nécessité d’obtenir un résultat rapidement passe par des « feintes », des techniques empiriques qui portent en elles une subjectivité.
Quand on écrit, qu’on dessine, on passe souvent aussi par une phase de stratégie, pour essayer de faire ce que l’on pense juste (au sens de justesse).
Si on est obligé de préciser l’usage que l’on fait de chaque mot, c’est illisible.

Actuellement, quand on n’a pas accès à un code source, on a du mal à savoir quels compromis ont été faits.

C’est un domaine assez particulier, l’optimisation, dans le rapport au vivant, à l’environnement, à la pratique artistique.
Ça met dans un état d’inconfort, un lieu malsain entre cohérence et contingence.
Optimiser son temps, on apprend ça très tôt.

https://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_tabou

Heuristiques et métaheuristiques

Pour résoudre des problèmes difficiles (par exemple ceux qui présentent de nombreux extrema locaux pauvres), des techniques ont été conçues pour déterminer des points qui ne sont pas rigoureusement optimaux, mais qui s’en approchent. Ces méthodes se basent généralement sur des phénomènes physiques, biologiques, socio-psychologiques ou font appel au hasard. Les domaines d’application sont vastes et s’étendent souvent bien au-delà des problèmes pour lesquels elles ont été initialement conçues.

La Catégorie:Métaheuristique présente une liste et donne accès à ces méthodes.

preaucourrecreationmarelle

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