Méthode de direction de descente pour l’optimisation multiobjectif sans contraintes

Abstract

Ce mémoire examine la méthode de direction de descente pour l’optimisation multiobjectif sans contrainte, visant à améliorer les techniques d’optimisation pour des problèmes impliquant plusieurs objectifs simultanés. La méthode de direction de descente est explorée comme une approche pour optimiser des fonctions multiobjectifs en l’absence de contraintes. L’algorithme de descente du gradient mul- tiobjectif est au cœur de cette recherche, permettant d’ajuster les directions de descente pour atteindre les minima des fonctions objectifs. Les principaux résultats montrent que l’algorithme est capable de trouver efficacement des mi- nima en ajustant les directions de descente en fonction des objectifs multiples. L’évaluation de la convergence est réalisée en vérifiant si la norme du gradient est inférieure à un seuil epsilon. Lorsque ce seuil est atteint, il indique que l’algorithme converge vers une solution optimale. Cette approche, est détaillée dans.