Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Global optimizationGlobal optimization is a branch of applied mathematics and numerical analysis that attempts to find the global minima or maxima of a function or a set of functions on a given set. It is usually described as a minimization problem because the maximization of the real-valued function is equivalent to the minimization of the function . Given a possibly nonlinear and non-convex continuous function with the global minima and the set of all global minimizers in , the standard minimization problem can be given as that is, finding and a global minimizer in ; where is a (not necessarily convex) compact set defined by inequalities .
Optimisation multiobjectifL'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.
Optimisation par essaims particulairesL'optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais) est une métaheuristique d'optimisation, inventée par Russel Eberhart (ingénieur en électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en 1995. Cet algorithme s'inspire à l'origine du monde du vivant. Il s'appuie notamment sur un modèle développé par Craig Reynolds à la fin des années 1980, permettant de simuler le déplacement d'un groupe d'oiseaux. Une autre source d'inspiration, revendiquée par les auteurs, James Kennedy et Russel Eberhart, est la socio-psychologie.
Stochastic optimizationStochastic optimization (SO) methods are optimization methods that generate and use random variables. For stochastic problems, the random variables appear in the formulation of the optimization problem itself, which involves random objective functions or random constraints. Stochastic optimization methods also include methods with random iterates. Some stochastic optimization methods use random iterates to solve stochastic problems, combining both meanings of stochastic optimization.
Véhicule (transport physique)vignette|Train de conteneurs. Un véhicule est mais cet article se focalise sur ce qui concerne le transport physique, quel que soit le milieu (terre, air, mer) et les moyens mis en œuvre pour y arriver (force animale ou mécanique par exemple). Il s'agit le plus souvent d'un moyen de transport motorisé, mais sa finalité première n'est pas toujours le transport en lui-même (engins de loisirs, travaux publics, machines agricoles, engins militaires).
Three-body problemIn physics and classical mechanics, the three-body problem is the problem of taking the initial positions and velocities (or momenta) of three point masses and solving for their subsequent motion according to Newton's laws of motion and Newton's law of universal gravitation. The three-body problem is a special case of the n-body problem. Unlike two-body problems, no general closed-form solution exists, as the resulting dynamical system is chaotic for most initial conditions, and numerical methods are generally required.
Équation différentielleEn mathématiques, une équation différentielle est une équation dont la ou les « inconnue(s) » sont des fonctions ; elle se présente sous la forme d'une relation entre ces fonctions inconnues et leurs dérivées successives. C'est un cas particulier d'équation fonctionnelle. On distingue généralement deux types d'équations différentielles : les équations différentielles ordinaires (EDO) où la ou les fonctions inconnues recherchées ne dépendent que d'une seule variable ; les équations différentielles partielles, plutôt appelées équations aux dérivées partielles (EDP), où la ou les fonctions inconnues recherchées peuvent dépendre de plusieurs variables indépendantes.
End-to-end delayEnd-to-end delay or one-way delay (OWD) refers to the time taken for a packet to be transmitted across a network from source to destination. It is a common term in IP network monitoring, and differs from round-trip time (RTT) in that only path in the one direction from source to destination is measured. The ping utility measures the RTT, that is, the time to go and come back to a host. Half the RTT is often used as an approximation of OWD but this assumes that the forward and back paths are the same in terms of congestion, number of hops, or quality of service (QoS).
Délai de commutationLe délai de commutation est le temps nécessaire à un commutateur pour recevoir complètement un paquet et le retransmettre sur un système à commutation de paquets en mode différé (ou mode Store and Forward). Le délai de commutation est généralement mesuré en multiples ou en fractions de seconde. Le délai peut différer légèrement, selon l'emplacement de la paire spécifique de points de terminaison de communication.
