rapport du TP6 - #4
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Status: |
dpo
reviewed
Aug 19, 2025
| t = 1.0 | ||
| xt = projection!(xk + t .* p, C) | ||
| errorsquare = dot(xt - xk, xt - xk) | ||
| while obj(nlp, xt) > obj(nlp, xk) - 1.0e-4 * errorsquare / t # alpha = 1.0e-4 |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
Le errorsquare dans le membre de droite doit être
| p = -grad(nlp,xk) | ||
| println("Iter\t\t\t||xk - xk(1)||\t\t\t\t objectif") | ||
| println(@sprintf("%d\t\t\t%s\t\t\t\t%.3e", | ||
| k, " - ", obj(nlp, xk))) |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
Finalement, les colonnes ne sont pas vraiment bien alignées... 😢
| C = SimpleBounds(model3.meta.lvar, model3.meta.uvar) | ||
| x3 = projected_grad(model3, C) | ||
| stats3 = ipopt(model3, print_level=0) | ||
| println("Erreur relatif d'écart entre gradient projeté est Ipopt: ", norm(x3 - stats3.solution)/norm(stats3.solution)) |
| x .= C.c .+ (C.r/nd) .* d | ||
| end | ||
| return x | ||
| end |
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| ## Explication | ||
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| - Cette méthode peut être utilisée pour le calcul du pas dans les méthodes de région de confiance, puisqu’on impose la condition d’Armijo, laquelle assure la décroissance de la fonction objectif — point essentiel. |
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| - Cette méthode peut être utilisée pour le calcul du pas dans les méthodes de région de confiance, puisqu’on impose la condition d’Armijo, laquelle assure la décroissance de la fonction objectif — point essentiel. | ||
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| - L’avantage de cette méthode est qu’elle permet de trouver un point stationnaire sous certains hypothèses du sous-problème de région de confiance à une tolérance près . À l’inverse, dans la méthode du gradient conjugué, dès qu’un itéré sort de la boule, on projette l’avant-dernier itéré sur la boule, ce qui n’est ni la solution du sous-problème de région de confiance ni même un point stationnaire. |
Contributor
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On ne le projette pas ; il est dans la boule.
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