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Apr 18 2017 02:41am
Salut,

je ne sais pas trop si je trouverais une réponse ici mais je sais qu'Hubbard est pas mal calé en la matière, et pourquoi pas Stef ou quelqu'un que j'aurais oublié, qui pourrait me donner des idées. Donc voila, si vous passez par là ^^

Je bosse actuellement sur un problème d'optimisation dont l'algorithme est centralisé : par exemple si le rôle de mon algorithme est de planifier les tâches d'un CPU, toutes les tâches envoient leurs info à un aggrégateur, qui réalise la planification après avoir reçu toutes les infos. Le problème de la centralisations c'est que si on a beaucoup de tâches CPU à planifier, il va falloir beaucoup de puissance de calcul, ce dont on ne peut pas forcément se permettre lorsqu'on est dans un système embarqué par exemple.

J'aimerais décentraliser cet algorithme : faire en sorte qu'il n'y ai plus d'aggrégateur, et que je divise mon problème en plusieurs sous problèmes, qui seront résolu directement par mes tâches CPU par exemple. L'ensemble des solutions a ces sous problèmes me permettra de trouver la solution au gros problème.

Pour faire ça il y a plusieurs méthodes mathématiques, dont une particulièrement qui est l'optimisation convexe. J'ai donc convexifié mon problème d'optimisation via les conditions de Karush Kuhn Tucker, et j'y ai appliqué la décomposition duale.

Mon problème c'est que je ne trouve pas de sous problèmes, et pourtant j'ai refais le calcul plusieurs fois pour être sûr de ne pas m'être trompé. J'ai également appliqué la décomposition primale mais ça ne m'avance pas plus. Le soucis c'est que la fonction objective de mon problème d'optimisation est de la forme suivante : f(x) = max x, et je souhaite minimiser f(x), j'ai donc un truc dans le style : min max f(x).

Je crois me rappeler que la fonction de type f(x) = max x est convexe, mais je n'en suis pas sûr et j'ai un peu de mal à le prouver.

J'ai donc deux questions :

1) Quelqu'un à des infos sur la convexité de mon f(x) ?
2) Est-il possible qu'un problème convexe ne puisse pas être décomposé en sous-problème convexe ? Ca me paraît étrange si on suit la définition des ensembles convexes.

Merci !

This post was edited by Bremen on Apr 18 2017 02:41am
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Apr 18 2017 05:27am
Désolé l'optim convexe c'est pas vraiment mon domaine :(
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Apr 18 2017 05:31am
Ah ben c'est bien dommage ^^
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Apr 18 2017 06:06am
si tu veux des conseils sur l'optimisation fiscale, tu peux contacter malo
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Apr 18 2017 09:59am
Je m’appelle math et j'optimisme.

Pas plus malheureusement.


voila voila
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Apr 18 2017 12:26pm
par curiosité, c'est quoi une fonction du type f(x)=max x? jamais vu ça afaik, des suites, des variables aléatoires, des espaces vectoriels définis en fonction de max ouaip, mais des fonctions ??? à la limite f(x)= max(g(x)) j'comprends mais max x j'saisis pas l'idée ^^

ah fonctions surjectives ptet?

This post was edited by ZkarD on Apr 18 2017 12:32pm
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Apr 18 2017 02:52pm
moi je joue à des jeux vidéos en vue surjective si ça intéresse qqun, ca s'appelle le regard de haut comme jeu
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Apr 18 2017 06:09pm
Quote (ZkarD @ Apr 18 2017 08:26pm)
par curiosité, c'est quoi une fonction du type f(x)=max x? jamais vu ça afaik, des suites, des variables aléatoires, des espaces vectoriels définis en fonction de max ouaip, mais des fonctions ??? à la limite f(x)= max(g(x)) j'comprends mais max x j'saisis pas l'idée ^^

ah fonctions surjectives ptet?


x c'est juste une notation, tu met ce que tu veux après dedans. Des formes comme ça tu les retrouve dans le problème du centre de Chebyshev par exemple. Généralement c'est plutôt max(g(x)) mais bon, c'est qu'une notation.
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Apr 19 2017 03:47am
Quote (Bremen @ 19 Apr 2017 02:09)
x c'est juste une notation, tu met ce que tu veux après dedans. Des formes comme ça tu les retrouve dans le problème du centre de Chebyshev par exemple. Généralement c'est plutôt max(g(x)) mais bon, c'est qu'une notation.


J'ai joué a call of pripyat, mais pas a celui ci, il ets bien ?
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Quote (ShaY @ Apr 19 2017 11:47am)
J'ai joué a call of pripyat, mais pas a celui ci, il ets bien ?


Ca va il est pas trop dur, le gameplay est pas top par contre
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