Il y a aussi des travaux sur l'emploi de méthodes d'optimisation « globales » pour des gros pb non–convexes. C'est de l'approximation mais ça va vite. On peut voir ça comme une descente de gradient stochastique robuste. Utile aussi pour gérer des modèles de déformation. Mots-clefs: randomized search, black-box optimization, metaheuristics.
# optim non convexe
Posté par nojhan (site web personnel, Mastodon) . En réponse à la dépêche Recalage d’images, PIV et corrélation d’images — Les bases théoriques. Évalué à 9.
Il y a aussi des travaux sur l'emploi de méthodes d'optimisation « globales » pour des gros pb non–convexes. C'est de l'approximation mais ça va vite. On peut voir ça comme une descente de gradient stochastique robuste. Utile aussi pour gérer des modèles de déformation. Mots-clefs: randomized search, black-box optimization, metaheuristics.