Méthodes de points intérieurs et de quasi-Newton

Interior point and quasi-Newton Methods

• Auteur / Autrice : Philippe Segalat
• Direction : Christian Malivert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques et ses applications
• Date : Soutenance en 2002
• Etablissement(s) : Limoges
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Limoges. Faculté des sciences et techniques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Convergence (mathématiques)

Optimisation mathématique

Mots clés libres

Optimisation avec contraintes

Algorithmes de points intérieurs

Quasi-Newton

Recherche linéaire

Problèmes de grande taille

Fortran

Résumé

Cette thèse s' intéresse à des méthodes de ponts intérieurs et de quasi-Newton en optimisation non linéaire et à leurs mises en oeuvre. On présente le code NOPTIQ utilisant les formules de BFGS à mémoire limitée pour résoudre des problèmes de grande taille. L' originalité de cette approche est l' emploi de ces formules dans le cadre des méthodes de points intérieurs. L' espace mémoire et le coût en opérations du calcul d' une itération sont alors faibles. Le code NOPTIQ est robuste et a des performances comparables avec les codes de références 1-BFGS-B et LANCELOT. On présente aussi un algorithme non réalisable utilisant les méthodes précédentes pour résoudre un problème non linéaire avec contraintes d' inégalité et contraintes d' égalité linéaire. L' idée est de pénaliser le problème à l' aide de variables de décalage et d' une variante de la méthode big-M. La convergence q-superlinéaire des itérés internes et la convergence globale des itérés externes sont démontrées.

This thesis is interested in interior point and quasi-Newton methods in nonlinear optimization and with their implementation. One presents the code NOPTIQ using the limited memory BFGS formulas to solve large scale problems. The originality of this approach is the use of these formulas within the framework of interior point methods. The storage requirement and the computing cost of one iteration are then low. One shows that NOPTIQ is robust and that its performance are comparable with the reference codes 1-BFGS-B and LANCELOT. One presents also an infeasible algorithm using the preceding methods to solve a nonlinear problem with inequality constraints and linear equality constraints. The idea to penalize the problem using shift variables and a variant of the big-M method of linear programming. The q-superlinear convergence of the inner iterates and the global convergence of outer iterates are shown.