doc/fr/ref_algorithm_TabuSearch.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: TabuSearch
  25 .. _section_ref_algorithm_TabuSearch:
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  27 Algorithme de calcul "*TabuSearch*"
  28 -----------------------------------
  29
  30 .. ------------------------------------ ..
  31 .. include:: snippets/Header2Algo01.rst
  32
  33 Cet algorithme réalise une estimation d'état par minimisation d'une
  34 fonctionnelle d'écart :math:`J` sans gradient. C'est une méthode qui n'utilise
  35 pas les dérivées de la fonctionnelle d'écart. Elle entre, par exemple, dans la
  36 même catégorie que l':ref:`section_ref_algorithm_DerivativeFreeOptimization`,
  37 l':ref:`section_ref_algorithm_ParticleSwarmOptimization` ou
  38 l':ref:`section_ref_algorithm_DifferentialEvolution`.
  39
  40 C'est une méthode d'optimisation permettant la recherche du minimum global d'une
  41 fonctionnelle d'erreur :math:`J` quelconque de type :math:`L^1`, :math:`L^2` ou
  42 :math:`L^{\infty}`, avec ou sans pondérations. La fonctionnelle d'erreur par
  43 défaut est celle de moindres carrés pondérés augmentés, classiquement utilisée
  44 en assimilation de données.
  45
  46 Elle fonctionne par exploration aléatoire itérative du voisinage du point
  47 courant, pour en choisir l'état qui minimise la fonctionnelle d'écart. Pour
  48 éviter de revenir dans un point déjà exploré, le mécanisme de mémoire de
  49 l'algorithme permet d'interdire (d'où le nom de *tabou*) le retour dans les
  50 derniers états explorés. Les positions déjà explorées sont conservées dans une
  51 liste de longueur finie.
  52
  53 .. ------------------------------------ ..
  54 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
  55
  56 .. include:: snippets/Background.rst
  57
  58 .. include:: snippets/BackgroundError.rst
  59
  60 .. include:: snippets/Observation.rst
  61
  62 .. include:: snippets/ObservationError.rst
  63
  64 .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
  65
  66 .. ------------------------------------ ..
  67 .. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
  68
  69 .. include:: snippets/LengthOfTabuList.rst
  70
  71 .. include:: snippets/MaximumNumberOfSteps_50.rst
  72
  73 .. include:: snippets/NoiseAddingProbability.rst
  74
  75 .. include:: snippets/NoiseDistribution.rst
  76
  77 .. include:: snippets/NoiseHalfRange.rst
  78
  79 .. include:: snippets/NumberOfElementaryPerturbations.rst
  80
  81 .. include:: snippets/QualityCriterion.rst
  82
  83 .. include:: snippets/SetSeed.rst
  84
  85 .. include:: snippets/StandardDeviation.rst
  86
  87 StoreSupplementaryCalculations
  88   .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
  89
  90   *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires
  91   qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
  92   l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Cela
  93   implique potentiellement des calculs ou du stockage coûteux. La valeur par
  94   défaut est une liste vide, aucune de ces variables n'étant calculée et
  95   stockée par défaut sauf les variables inconditionnelles. Les noms possibles
  96   sont dans la liste suivante : [
  97   "Analysis",
  98   "BMA",
  99   "CostFunctionJ",
 100   "CostFunctionJb",
 101   "CostFunctionJo",
 102   "CurrentIterationNumber",
 103   "CurrentState",
 104   "Innovation",
 105   "OMA",
 106   "OMB",
 107   "SimulatedObservationAtBackground",
 108   "SimulatedObservationAtCurrentState",
 109   "SimulatedObservationAtOptimum",
 110   ].
 111
 112   Exemple :
 113   ``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA", "CurrentState"]}``
 114
 115 .. ------------------------------------ ..
 116 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
 117
 118 .. include:: snippets/Analysis.rst
 119
 120 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
 121
 122 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
 123
 124 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
 125
 126 .. ------------------------------------ ..
 127 .. include:: snippets/Header2Algo05.rst
 128
 129 .. include:: snippets/Analysis.rst
 130
 131 .. include:: snippets/BMA.rst
 132
 133 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
 134
 135 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
 136
 137 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
 138
 139 .. include:: snippets/CurrentIterationNumber.rst
 140
 141 .. include:: snippets/CurrentState.rst
 142
 143 .. include:: snippets/Innovation.rst
 144
 145 .. include:: snippets/OMA.rst
 146
 147 .. include:: snippets/OMB.rst
 148
 149 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtBackground.rst
 150
 151 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
 152
 153 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtOptimum.rst
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 155 .. ------------------------------------ ..
 156 .. include:: snippets/Header2Algo06.rst
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 158 - :ref:`section_ref_algorithm_DerivativeFreeOptimization`
 159 - :ref:`section_ref_algorithm_DifferentialEvolution`
 160 - :ref:`section_ref_algorithm_ParticleSwarmOptimization`
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 162 .. ------------------------------------ ..
 163 .. include:: snippets/Header2Algo07.rst
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 165 - [Glover89]_
 166 - [Glover90]_
 167 - [WikipediaTS]_