Méthode de faisceaux désagrégée avec gradients creux

Projet PROMATHL'optimisation de la production d'électricité, résolue par relaxation lagrangienne, résulte pour la phase de coordination en un problème non différentiable degrande taille. Les temps de calcul impliqués nécessitent un algorithme de coordination très performant, qui ne doit pas requérir trop de résolutions des problèmes locaux. Pour cela, on tire parti de la structure additive de la fonction duale: chaque agent local peut donner lieu à sa propre linéarisation par plans sécants, ce qui raffine l'approximati- on de la fonction duale. Le présent rapport décrit l'implémentation de cette technique dans une méthode de faisceaux récente. Les performances du code résultant sont illustrées sur divers problèmes de gestion de la production. Ce travail a fait l'objet d'un contrat entre EdF et l'Inria

An infeasible Predictor-Corrector Interior Point Method Applied to Image Denoising

Projet PROMATHImage recovery problems can be solved using optimization techniques. In this case, they often lead to the resolution of either a large scale quadratic program, or, equivalently, to a nondifferentiable minimization problem. Interior point methods are widely known for their efficiency in linear programming. Lately, they have been extended with success to the resolution of linear complementary problems, (LCP), which include convex quadratic programming. We present an infeasible predictor-corrector interior point method, in the general framework of monotone (LCP). The algorithm has polynomial complexity. We also prove it converges globally, with asymptotic quadratic rate. We apply this method to the denoising of images. In the implementation we take advantage of the underlying structure of the problem, specially its sparsity. We obtain good performances, that we assess by comparing the method with a variable-metric proximal bundle algorithm applied to the resolution of the equivalent nonsmooth problem

A Class of variable metric bundle methods

Projet PROMATHTo minimize a convex function [??], we state a class of penalty-type bundle algorithms, where the penalty uses a variable metric. This metric is updated according to quasi-Newton formulae based on Moreau-Yosida approximations of [??]. In particular, we introduce a "reversal" quasi-Newton formula, specially suited for our purpose. We consider several variants in the algorithm and discuss their respective merits. Furthermore, we accept a degenerate penalty term in the Moreau-Yosida regularization

How to Interface Fortran with Matlab

Projet PROMATHWe describe the general procedure for interfacing Fortran routines with Matlab. We explain how to write a mex-file and the associated gateway function. In particular, each different type of argument is considered in detail. We finish with an illustrative exampl

Application de la méthode de faisceaux à la gestion journalière de la production

Projet PROMATHL'optimisation de la production journalière d'électricité est un problème hétérogène de grande taille (quelque 200 groupes de production dans le réseau français). Il se prête particulièrement bien à la décomposition lagrangienne, ce qui donne lieu à un problème d'optimisation non différentiable. Le présent rapport rend compte de la résolution de ce problème par application de la méthode de faisceaux, suivant différents schémas de dualisation. Ce travail a constitué un contrat entre EdF et l'Inria

Presentación: ¿Por qué Educación y Complejidad?

oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/466Nuestro interés como equipo de investigación dedicado al análisis del enseñar y el aprender en contextos complejos, nos llevó desde nuestra concepción de hacer ciencia, a generar conocimiento como guía de la acción, a trabajar desde la escuela y con la escuela. La investigación-acción fue la estrategia más utilizada en nuestras investigaciones, entendiendo que la construcción de conocimiento, especialmente en un área como la educativa, debe estar orientada a conocer, comprender y transformar la realidad, de allí nuestros abordajes y propuestas de educación intercultural

A Family of variable metric proximal methods

An updated version of this paper has appeared in Mathematical Programming, no 68 (1995), pp. 15-47, DOI 10.1007/BF01585756Nous considérons des méthodes conceptuelles d'optimisation combinant deux idéees : La régularisation de Moreau-Yosida en analyse convexe et les approximations quasi-Newtoniennes des fonctions régulières