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Calcul scientifique Python Discussion :

optimisation sous contrainte


Sujet :

Calcul scientifique Python

  1. #1
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    Par défaut optimisation sous contrainte
    Bonjour à tous,

    cette discussion fait suite à celle-ci

    Je la poursuis ici car je vais l'implémenter en Python avec scipy très certainement. N'étant pas du tout spécialiste de l'optimisation sous contrainte, j'espère que mon discours sera suffisamment clair et précis.

    Je dispose :
    - de 10 matrices de probabilité. Une pour chacun de mes 10 états. Chaque matrice est de taille 1000*1000. i et j sont respectivement les indices des lignes et des colonnes de chaque matrice. Chaque cellule p_ij peut se réécrire comme un vecteur p_ij = [p_1ij, p2ij, ..., p10ij] ;
    - de 10 matrices binaires. 1 si la probabilité de l'état est la valeur maximale de p_ij et 0 sinon. Par exemple, si p_1ij est la probabilité maximale de p_ij, M_ij = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] ;
    - d'un vecteur Q de longueur 10 contenant pour chaque état la quantité attendue de cellules avec cet état. Par exemple Q = [50000, 25000, 37500, 100000, 25000, 200000, 15000, 50000, 400500, 97000]

    J'ai trouvé plusieurs documentations et tutoriels sur internet mais toutes cherchent à minimiser une fonction, hors je ne peux exprimer mes matrices de probabilités sous forme de fonction.

    Pour le moment je partirais sur une formalisation mathématique de ce type :

    Nom : optimisation01.png
Affichages : 805
Taille : 4,5 Ko
    pour chercher à minimiser les probabilités

    Nom : optimisation03.png
Affichages : 747
Taille : 4,8 Ko
    pour minimiser l'écart aux quantités attendues

    Je résultat attendu à la fin est une matrice 1000*1000 avec les états qui minimisent les deux fonctions de coût.

    J'ai plusieurs questions :
    1) Ma façon de formaliser est-elle la bonne ?
    2) Si oui, comment lier les deux fonctions de coût ? Par simple addition ?
    3) Si oui aux questions ci-dessus, comment formater mes données pour utiliser un solveur comme ceux de scipy ? Je ne vois pas du tout.

    Je vous remercie de votre aide.

  2. #2
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    Pourquoi le mot "fonction" vous gènes t il ? Tous ce que vous avez là, en argument de vos minimum, ce sont des fonctions...
    f(P) = somme_ij(-P_ij) est une fonction par exemple. Tous comme le serait f(x,y) = x+y, c'est simplement écrit différemment.

  3. #3
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    Bonjour,

    merci @lg_53 pour la remarque.

    Je ne sais pas pourquoi j'ai "bogué" sur la question de la fonction. J'ai trouvé la solution cette nuit une fois que j'ai compris le passage des arguments de la fonction minimize.

  4. #4
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    La nuit porte conseil !

    En général une fonctionnelle que l'on minimise, on appelle cela une fonction coût. Elle peut avoir des formes diverses et variées. Tant que ca prend un jeu de paramètres en entrée et que ca ressort une quantité (celle que tu dois minimiser), et bien c'est une fonction. Ca pourrait même être par exemple un programme dont tu n'as pas le code source, juste une boite noire exécutable.

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