doc/fr/ref_algorithm_DifferentialEvolution.rst

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  18    Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
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  20    See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
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  22    Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
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  24 .. index:: single: DifferentialEvolution
  25 .. _section_ref_algorithm_DifferentialEvolution:
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  27 Algorithme de calcul "*DifferentialEvolution*"
  28 ----------------------------------------------
  29
  30 .. ------------------------------------ ..
  31 .. include:: snippets/Header2Algo01.rst
  32
  33 Cet algorithme réalise une estimation de l'état d'un système par minimisation
  34 d'une fonctionnelle d'écart :math:`J` en utilisant une méthode évolutionnaire
  35 d'évolution différentielle. C'est une méthode qui n'utilise pas les dérivées de
  36 la fonctionnelle d'écart. Elle entre dans la même catégorie que
  37 l':ref:`section_ref_algorithm_DerivativeFreeOptimization`,
  38 l':ref:`section_ref_algorithm_ParticleSwarmOptimization` ou
  39 l':ref:`section_ref_algorithm_TabuSearch`.
  40
  41 C'est une méthode d'optimisation permettant la recherche du minimum global d'une
  42 fonctionnelle d'erreur :math:`J` quelconque de type :math:`L^1`, :math:`L^2` ou
  43 :math:`L^{\infty}`, avec ou sans pondérations. La fonctionnelle d'erreur par
  44 défaut est celle de moindres carrés pondérés augmentés, classiquement utilisée
  45 en assimilation de données.
  46
  47 .. ------------------------------------ ..
  48 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
  49
  50 .. include:: snippets/Background.rst
  51
  52 .. include:: snippets/BackgroundError.rst
  53
  54 .. include:: snippets/Observation.rst
  55
  56 .. include:: snippets/ObservationError.rst
  57
  58 .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
  59
  60 .. ------------------------------------ ..
  61 .. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
  62
  63 .. include:: snippets/Minimizer_DE.rst
  64
  65 .. include:: snippets/BoundsWithExtremes.rst
  66
  67 .. include:: snippets/CrossOverProbability_CR.rst
  68
  69 .. include:: snippets/MaximumNumberOfIterations.rst
  70
  71 .. include:: snippets/MaximumNumberOfFunctionEvaluations.rst
  72
  73 .. include:: snippets/MutationDifferentialWeight_F.rst
  74
  75 .. include:: snippets/PopulationSize.rst
  76
  77 .. include:: snippets/QualityCriterion.rst
  78
  79 .. include:: snippets/SetSeed.rst
  80
  81 StoreSupplementaryCalculations
  82   .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
  83
  84   *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires,
  85   qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
  86   l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Leur
  87   disponibilité implique, potentiellement, des calculs ou du stockage coûteux.
  88   La valeur par défaut est donc une liste vide, aucune de ces variables n'étant
  89   calculée et stockée par défaut (sauf les variables inconditionnelles). Les
  90   noms possibles pour les variables supplémentaires sont dans la liste suivante
  91   (la description détaillée de chaque variable nommée est donnée dans la suite
  92   de cette documentation par algorithme spécifique, dans la sous-partie
  93   "*Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme*") : [
  94   "Analysis",
  95   "BMA",
  96   "CostFunctionJ",
  97   "CostFunctionJb",
  98   "CostFunctionJo",
  99   "CostFunctionJAtCurrentOptimum",
 100   "CostFunctionJbAtCurrentOptimum",
 101   "CostFunctionJoAtCurrentOptimum",
 102   "CurrentIterationNumber",
 103   "CurrentOptimum",
 104   "CurrentState",
 105   "IndexOfOptimum",
 106   "Innovation",
 107   "InnovationAtCurrentState",
 108   "OMA",
 109   "OMB",
 110   "SimulatedObservationAtBackground",
 111   "SimulatedObservationAtCurrentOptimum",
 112   "SimulatedObservationAtCurrentState",
 113   "SimulatedObservationAtOptimum",
 114   ].
 115
 116   Exemple :
 117   ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}``
 118
 119 .. ------------------------------------ ..
 120 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
 121
 122 .. include:: snippets/Analysis.rst
 123
 124 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
 125
 126 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
 127
 128 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
 129
 130 .. include:: snippets/CurrentState.rst
 131
 132 .. ------------------------------------ ..
 133 .. include:: snippets/Header2Algo05.rst
 134
 135 .. include:: snippets/Analysis.rst
 136
 137 .. include:: snippets/BMA.rst
 138
 139 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
 140
 141 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
 142
 143 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
 144
 145 .. include:: snippets/CostFunctionJAtCurrentOptimum.rst
 146
 147 .. include:: snippets/CostFunctionJbAtCurrentOptimum.rst
 148
 149 .. include:: snippets/CostFunctionJoAtCurrentOptimum.rst
 150
 151 .. include:: snippets/CurrentIterationNumber.rst
 152
 153 .. include:: snippets/CurrentOptimum.rst
 154
 155 .. include:: snippets/CurrentState.rst
 156
 157 .. include:: snippets/IndexOfOptimum.rst
 158
 159 .. include:: snippets/Innovation.rst
 160
 161 .. include:: snippets/InnovationAtCurrentState.rst
 162
 163 .. include:: snippets/OMA.rst
 164
 165 .. include:: snippets/OMB.rst
 166
 167 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtBackground.rst
 168
 169 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentOptimum.rst
 170
 171 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
 172
 173 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtOptimum.rst
 174
 175 .. ------------------------------------ ..
 176 .. _section_ref_algorithm_DifferentialEvolution_examples:
 177
 178 .. include:: snippets/Header2Algo06.rst
 179
 180 - :ref:`section_ref_algorithm_DerivativeFreeOptimization`
 181 - :ref:`section_ref_algorithm_ParticleSwarmOptimization`
 182 - :ref:`section_ref_algorithm_TabuSearch`
 183
 184 .. ------------------------------------ ..
 185 .. include:: snippets/Header2Algo07.rst
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 187 - [Chakraborty08]_
 188 - [Das11]_
 189 - [Das16]_
 190 - [Price05]_
 191 - [Storn97]_