Conditions préalables

Les Fondamentaux MATLAB^®. Des connaissances en algèbre linéaire et en calculs multivariés peuvent se révéler utiles.

Cette formation est enregistrée auprès de GARP et équivaut à 7 heures de crédits GARP CDP. Si vous êtes certifié FRM ou ERP, veuillez enregistrer ces heures sur votre compte à l'adresse http://www.garp.org/cpd

Techniques d'Optimisation dans MATLAB®

Cette formation d’une journée aborde comment appliquer les techniques d’optimisation dans MATLAB^®, plus particulièrement avec Optimization Toolbox^™ et Global Optimization Toolbox^™. Les sujets traités sont :

Résoudre des problèmes d'optimisation dans MATLAB
Les fonctions objectif
Définition des contraintes
Sélection des solveurs et algorithmes
Interprétation des résultats et amélioration des performances
Méthodes d'optimisation globale

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Pré-requis

Les Fondamentaux MATLAB^®. Des connaissances en algèbre linéaire et en calculs multivariés peuvent se révéler utiles.

Jour 1
Résolution de problèmes d'optimisation	Objectif: Comprendre l'approche et la méthode pour résoudre des problèmes d'optimisation efficacement. Utiliser les outils interactifs pour définir et résoudre des problèmes d'optimisation. Les différents composants d'un problème Résolution d'un problème avec Optimization Tool La méthodologie de résolution Les fonction d'optimisation
Les Fonctions Objectif	Objectif: Définir et écrire une fonction objectif. Utiliser les handles de fonction pour décrire les fonctions objectif et passer des paramètres. La fonction objectif Handles de fonction pour définir la fonction objectif Paramètres des fonctions objectif
Expression des Contraintes	Objectif: Ajouter différents types de contraintes à un problème d'optimisation dans MATLAB. Différents types de contraintes Définition des bornes Contraintes linéaires Contraintes non-linéaires
Sélection du Solveur	Objectif: Choisir le solver et l'algorithme le plus adéquat à un problème donné. Classification des objectifs Choix d'un solver Choix de l'algorithme
Interprétation des Résultats et Amélioration des Performances	Objectif: Comprendre et évaluer les résultats donnés par le solver. Améliorer la précision et la performance des résultats de l'optimisation en ajustant les options. Bilan de l'optimization Interprétation du résultat Options de convergence Utilisation des informations sur le gradient
Optimisation Globale	Objectif: Utiliser les fonctionnalités de Global Optimization Toolbox pour résoudre des problèmes d'optimisation qui ne peuvent être résolus par des méthodes classiques. Minimum global Algorithmes génétiques pour la résolution de problèmes discrets

Session garantie

Lorsque vous vous inscrivez à une de ces formations, vous pouvez compter sur le fait qu'elle ne sera pas annulée ou reportée pour une raison quelconque.

Dates et Inscription

Résultats 1 - 6 sur 6

Dates	Lieu	Langue	Prix
22 juil, 2019	Allemagne, München (Ismaning)	German	EUR 700
27 août, 2019	Chine, 北京	Chinese	CNY 3,000
26 sept, 2019	En ligne 9h00 à 17h00 - Heure avancée de l'Est des États-Unis	English	USD 750
21 oct, 2019	Corée (République), Seoul	Korean	KRW 450,000
13 déc, 2019	US, Georgia, Atlanta	English	USD 750
19 déc, 2019	Allemagne, München (Ismaning)	German	EUR 700

Résultats 1 - 6 sur 6

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