Détail d'une fiche   Version PDF

RANDOPT (SR0855ZR)

Optimisation par algorithmes stochastiques

RANDOPT (SR0761SR) →  RANDOPT


Statut: Décision signée

Responsable : Anne Auger

Mots-clés de "A - Thèmes de recherche en Sciences du numérique - 2023" : A6.2.1. Analyse numérique des EDP et des EDO , A6.2.2. Probabilités numériques , A6.2.6. Optimisation , A8.2. Optimisation , A8.9. Evaluation de performances

Mots-clés de "B - Autres sciences et domaines d'application - 2023" : B4.3. Production d'énergie renouvelable , B5.2. Conception et fabrication

Domaine : Mathématiques appliquées, calcul et simulation
Thème : Optimisation, apprentissage et méthodes statistiques

Période : 01/01/2019 -> 31/12/2027
Dates d'évaluation : 01/12/2022

Etablissement(s) de rattachement : <sans>
Laboratoire(s) partenaire(s) : CMAP (UMR7641)

CRI : Centre Inria de Saclay
Localisation : Ecole Polytechnique - Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP)
Code structure Inria : 111081-1

Numéro RNSR : 201622221N
N° de structure Inria: SR0855ZR

Présentation

The RandOpt team at Inria's Saclay - Ile-de-France research center, joint team with the CMAP at Ecole Polytechnique, deals with the analysis, development and implementation of randomized blackbox optimization methods in the continuous domain. We are in particular focusing on CMA-ES type methods and are interested in benchmarking.
Our work covers all types of blackbox optimization scenarios such as unconstrained and constrained optimization, single- and multiobjective optimization, and medium and large-scale optimization with topics ranging from theory over algorithm design to real-world applications.


Axes de recherche


Relations industrielles et internationales