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C++ Discussion :

minimisation f(x1,x2,..,xn) sous contrainte xi>0


Sujet :

C++

  1. #1
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    Par défaut minimisation f(x1,x2,..,xn) sous contrainte xi>0
    Bonjour à tous,
    je cherche un code source pour trouver min(f(x1,...,xn)) sous contrainte x1>0 et x2>0 et ... et xn>0.
    J'ai entendu parlé de l'algorithme de Newton mais je n'arrive pas à le trouver.
    je précise que je suis débutant en C++.
    Pour information, dans mon problème n=60.
    D'avance merci

  2. #2
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    Bah ça dépend, ton f est linéaire?

    Si oui => simplexe
    Si non, je sais pas :p

    Sinon newton c'est pas un algo pour trouver les racines d'une fonction? (y en a peut-être plusieurs après :p)

  3. #3
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    En fait f n'est pas linéaire il a du log dedans.
    Pour essayer de minimiser f j'essaye de résoudre le système graf(f)=0
    J'ai fait un programme sous Maple mais c'est trop lent et ça plante avec 60 variables. Je voudrais essayer sur c. Les équation obtenu avec grad(f)=0 sont quadratiques, du genre x*y*z-2=0

  4. #4
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    Bonsoir,

    tu as la bibliothèque purple :
    http://www.cimne.com/purple/

  5. #5
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    Juste pour information, à propos de

    Citation Envoyé par haraelendil Voir le message
    Sinon newton c'est pas un algo pour trouver les racines d'une fonction? (y en a peut-être plusieurs après :p)
    On sait que si (x1,...,xN) minimise f(x1,...,xN) alors grad(f)(x1,...,N)=0. Par conséquent, une approche possible consiste à chercher les racines de grad(f) puis à choisir parmi ces racines celles qui minimisent effectivement grad(f). Il s'agit donc bien de la même méthode de Newton!

  6. #6
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    Merci pour vos réponses. J'ai commencé à coder en vba finalement car le solveur d'excel me semble à propos. Reste à savoir s'il va trouver une solution avec n=60.
    J'utiliserai purple sinon. Encore merci!

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