Théorie de Lyapunov, commande robuste et ... - LAAS CNRS
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Quelques enjeux <strong>de</strong> l’optimisation en Automatique 24<br />
Les enjeux théoriques <strong>et</strong> numériques liés à la non convexité<br />
- Approches directes<br />
Lagrangien augmenté (pénalité [Apkarian 02], barrière [Kočvara 02])<br />
Optimisation non différentiable [Oustry 00], [Overton 03]<br />
- Approches par relaxations convexes<br />
Evaluation systématique du pessimisme <strong>de</strong>s relaxations (successives) [Nesterov 97],<br />
[Ben-Tal 00]<br />
LMI <strong>et</strong> SDP représentabilité [Ben-Tal 01], [Helton 01]<br />
Au <strong>de</strong>là <strong>de</strong> la dualité SDP <strong>et</strong> Lagrangienne [Ramana 97]<br />
Les enjeux numériques liés aux LMI <strong>de</strong> gran<strong>de</strong> taille<br />
- Conditionnement numérique <strong>de</strong>s problèmes SDP [Miller 97], [Yildrim 03]<br />
- Temps <strong>de</strong> calcul, fiabilité, exploitation <strong>de</strong> la structure [Van<strong>de</strong>nberghe 02]<br />
Démarche transversale mélant concepts <strong>et</strong> outils<br />
<strong>Théorie</strong> <strong>de</strong> <strong>Lyapunov</strong>, comman<strong>de</strong> <strong>robuste</strong> <strong>et</strong> optimisation<br />
JNMACS<br />
06/09/05
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