Séance Séminaire

Soutenances de thèses

Algorithmes d'optimization de type proximal couplés avec des méthodes de pénalisation et applications en optimisation de structures

Cette thèse est un ensemble de contributions au domaine de l'Optimisation Convexe. Elle se divise en deux parties : La première partie étudie des algorithmes de type proximal avec des termes d'erreures couplés avec des schémas d'approximation tels que des méthodes de pénalisation et de barrière ou des méthodes de viscosité. On montre la convergence globale des algorithmes vers une solution de ce problème de minimisation pour différentes sortes de schémas d'approximation. On étend plusieurs résultats connus dans la littérature. Dans la deuxième partie on aborde le problème mathématique de l'optimisation structurelle. On propose un modèle stochastique pour résoudre le problème suivant : Trouver la meilleure structure capable de porter une charge donnée soumise à des perturbations aléatoires.