Complétion du numéro 2 du devoir.#4
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joey-van-melle wants to merge 1 commit intodpo-mth8408:mainfrom
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Conversation
|
Status: |
dpo
reviewed
May 27, 2025
| # Insérez votre code ici | ||
| Pkg.add("ADNLPModels") | ||
| Pkg.add("NLPModelsIpopt") | ||
| using ADNLPModels, NLPModelsIpopt |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
Ok, mais on ne veut pas voir la sortie de ces commandes.
| x = stats.solution | ||
| println(c(x) - ucon) | ||
| println(c(x) <= ucon) | ||
| println("On en déduit que les contraintes ne sont pas satisfaites.") |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
D'accord, mais elles sont satisfaites dans les limites de l'arithmétique flottante, étant données les tolérances par défaut d'IPOPT.
| # - Satisfaction des contraintes : 3.725290298461914e-9 | ||
| # - Norme du gradient du lagrangien du problème : 0.0 | ||
| # Solution finale identifiée : x* =6.103515625e-5 | ||
| # Note : Ces valeurs ont été obtenues avec la version 1.6 de Julia. Toutefois, la version 1.10 est nécessaire pour utiliser Quarto. |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
Chacune de ces lignes est un titre de section. Ce n'est sans doute pas ce que tu voulais faire.
| # Note : Ces valeurs ont été obtenues avec la version 1.6 de Julia. Toutefois, la version 1.10 est nécessaire pour utiliser Quarto. | ||
| # Commentaires sur le problème : | ||
| La contrainte du problème aurait pu être linéarisée en posant x = 0 plutôt que x^2 = 0. Puisque la fonction objectif est aussi linéaire, on aurait obtenu un problème d'optimisation linéaire résolvable via la méthode du simplexe par exemple. En réalité, le domaine réalisable est en fait un seul point. Il y a donc qu'une seule solution, qui est la solution optimale (x* = 0). Notons que l'algorithme utilisé a pris 14 itérations pour converger vers | ||
| une valeur qui ne respecte pas les contraintes du problème. On en déduit qu'il existe des problèmes non-linéaire très simple qui sont difficile à résoudre numériquement à partir d'algorithme. Il faut donc toujours vérifier s'il y a un moyen de simplifier des contraintes et/ou la fonction objectif avant d'utiliser des algorithmes numériques. No newline at end of file |
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