doc/fr/ref_algorithm_TabuSearch.rst

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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: TabuSearch
  25 .. _section_ref_algorithm_TabuSearch:
  26
  27 Algorithme de calcul "*TabuSearch*"
  28 -----------------------------------
  29
  30 .. ------------------------------------ ..
  31 .. include:: snippets/Header2Algo01.rst
  32
  33 Cet algorithme réalise une estimation de l'état d'un système par minimisation
  34 sans gradient d'une fonctionnelle d'écart :math:`J`, en utilisant une méthode
  35 de recherche avec liste Tabou. C'est une méthode qui n'utilise pas les dérivées
  36 de la fonctionnelle d'écart. Elle entre, par exemple, dans la même catégorie
  37 que
  38 l':ref:`section_ref_algorithm_DerivativeFreeOptimization`,
  39 l':ref:`section_ref_algorithm_ParticleSwarmOptimization` ou
  40 l':ref:`section_ref_algorithm_DifferentialEvolution`.
  41
  42 C'est une méthode d'optimisation mono-objectif permettant la recherche du
  43 minimum global d'une fonctionnelle d'erreur :math:`J` quelconque de type
  44 :math:`L^1`, :math:`L^2` ou :math:`L^{\infty}`, avec ou sans pondérations. La
  45 fonctionnelle d'erreur par défaut est celle de moindres carrés pondérés
  46 augmentés, classiquement utilisée en assimilation de données.
  47
  48 Elle fonctionne par exploration aléatoire itérative du voisinage du point
  49 courant, pour en choisir l'état qui minimise la fonctionnelle d'écart. Pour
  50 éviter de revenir dans un point déjà exploré, le mécanisme de mémoire de
  51 l'algorithme permet d'interdire (d'où le nom de *tabou*) le retour dans les
  52 derniers états explorés. Les positions déjà explorées sont conservées dans une
  53 liste de longueur finie.
  54
  55 .. ------------------------------------ ..
  56 .. include:: snippets/Header2Algo12.rst
  57
  58 .. include:: snippets/FeaturePropNonLocalOptimization.rst
  59
  60 .. include:: snippets/FeaturePropDerivativeFree.rst
  61
  62 .. ------------------------------------ ..
  63 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
  64
  65 .. include:: snippets/Background.rst
  66
  67 .. include:: snippets/BackgroundError.rst
  68
  69 .. include:: snippets/Observation.rst
  70
  71 .. include:: snippets/ObservationError.rst
  72
  73 .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
  74
  75 .. ------------------------------------ ..
  76 .. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
  77
  78 .. include:: snippets/BoundsWithNone.rst
  79
  80 .. include:: snippets/LengthOfTabuList.rst
  81
  82 .. include:: snippets/MaximumNumberOfIterations_50.rst
  83
  84 .. include:: snippets/NoiseAddingProbability.rst
  85
  86 .. include:: snippets/NoiseDistribution.rst
  87
  88 .. include:: snippets/NoiseHalfRange.rst
  89
  90 .. include:: snippets/NumberOfElementaryPerturbations.rst
  91
  92 .. include:: snippets/QualityCriterion.rst
  93
  94 .. include:: snippets/SetSeed.rst
  95
  96 .. include:: snippets/StandardDeviation.rst
  97
  98 StoreSupplementaryCalculations
  99   .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
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 101   *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires,
 102   qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
 103   l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Leur
 104   disponibilité implique, potentiellement, des calculs ou du stockage coûteux.
 105   La valeur par défaut est donc une liste vide, aucune de ces variables n'étant
 106   calculée et stockée par défaut (sauf les variables inconditionnelles). Les
 107   noms possibles pour les variables supplémentaires sont dans la liste suivante
 108   (la description détaillée de chaque variable nommée est donnée dans la suite
 109   de cette documentation par algorithme spécifique, dans la sous-partie
 110   "*Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme*") : [
 111   "Analysis",
 112   "BMA",
 113   "CostFunctionJ",
 114   "CostFunctionJb",
 115   "CostFunctionJo",
 116   "CurrentIterationNumber",
 117   "CurrentState",
 118   "Innovation",
 119   "OMA",
 120   "OMB",
 121   "SimulatedObservationAtBackground",
 122   "SimulatedObservationAtCurrentState",
 123   "SimulatedObservationAtOptimum",
 124   ].
 125
 126   Exemple :
 127   ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}``
 128
 129 .. ------------------------------------ ..
 130 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
 131
 132 .. include:: snippets/Analysis.rst
 133
 134 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
 135
 136 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
 137
 138 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
 139
 140 .. ------------------------------------ ..
 141 .. include:: snippets/Header2Algo05.rst
 142
 143 .. include:: snippets/Analysis.rst
 144
 145 .. include:: snippets/BMA.rst
 146
 147 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
 148
 149 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
 150
 151 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
 152
 153 .. include:: snippets/CurrentIterationNumber.rst
 154
 155 .. include:: snippets/CurrentState.rst
 156
 157 .. include:: snippets/Innovation.rst
 158
 159 .. include:: snippets/OMA.rst
 160
 161 .. include:: snippets/OMB.rst
 162
 163 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtBackground.rst
 164
 165 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
 166
 167 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtOptimum.rst
 168
 169 .. ------------------------------------ ..
 170 .. _section_ref_algorithm_TabuSearch_examples:
 171
 172 .. include:: snippets/Header2Algo06.rst
 173
 174 - :ref:`section_ref_algorithm_DerivativeFreeOptimization`
 175 - :ref:`section_ref_algorithm_DifferentialEvolution`
 176 - :ref:`section_ref_algorithm_ParticleSwarmOptimization`
 177
 178 .. ------------------------------------ ..
 179 .. include:: snippets/Header2Algo07.rst
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 181 - [Glover89]_
 182 - [Glover90]_
 183 - [WikipediaTS]_