Résolution des problèmes quadratiques convexes
dc.contributor.author | Boucherit, Sara | |
dc.contributor.author | Bessaoud, Cylia | |
dc.date.accessioned | 2024-12-16T08:51:55Z | |
dc.date.available | 2024-12-16T08:51:55Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.description | 93f.:ill.;30cm | |
dc.description.abstract | La programmation quadratique est une branche d'optimisation non linéaire ou la fonction objectif a minimiser est une fonction quadratique et les contraintes définissant le domaine des solutions réalisables sont linéaire / ou quadratiques. Son importance réside dans ses propriétés théoriques, ses applications dans différents domaines scientifiques et plusieurs disciplines telles que l'économie, la finance la médecine, les télécommunications et les sciences de l'ingénieur. En effet un problème d'optimisation quadratique peut être résolu par différentes méthodes et dans ce mémoire nous nous sommes intéressés a deux méthodes : la méthode de wolf qui est une méthode classique et les méthodes de support adapté. | |
dc.identifier.citation | Mathématiques appliquées à la gestion | |
dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/25789 | |
dc.language.iso | fr | |
dc.publisher | ummto | |
dc.subject | Matrice | |
dc.subject | Diagonale | |
dc.subject | Composantes d'un vecteur X | |
dc.subject | Dérivée partielle de f | |
dc.subject | Matrice hessienne | |
dc.subject | Support des contraintes | |
dc.title | Résolution des problèmes quadratiques convexes | |
dc.type | Thesis |