Optimisation complètement positive

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En optimisation mathématique, un problème d'optimisation complètement positive consiste à minimiser une fonction linéaire sur la partie de ${\displaystyle \mathbb {R} ^{n\times n}}$ formée de l'intersection du cône des matrices complètement positives et d'un sous-espace affine. Ce problème a la particularité d'être à la fois convexe et NP-ardu.

L'optimisation complètement positive est la discipline qui analyse les problèmes d'optimisation complètement positive et propose des méthodes de résolution. Cette discipline est duale de l'optimisation copositive, car le cône dual de celui des matrices copositives est le cône des matrices complètement positives.

• Matrice complètement positive
• Optimisation conique
• Optimisation copositive

v · m Optimisation mathématiques et algorithmiques
Non linéaire	Méthode du nombre d'or Recherche linéaire Méthode de Nelder-Mead Critères de Wolfe Méthode de Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Algorithme à régions de confiance Pénalisation Algorithme du gradient Algorithme du gradient stochastique Méthode de Newton Algorithme de Gauss-Newton Algorithme de Levenberg-Marquardt Algorithme du lagrangien augmenté
Convexe	Optimisation complètement positive Optimisation copositive Optimisation SDP Méthode des plans sécants Algorithme de Frank-Wolfe Méthode de l'ellipsoïde Linéaire Optimisation conique Algorithme du simplexe Méthodes de points intérieurs Décomposition de Benders Génération de colonnes quadratique Optimisation quadratique successive
Combinatoire	Algorithme d'approximation Programmation dynamique Algorithme glouton Optimisation linéaire en nombres entiers
Métaheuristique	Algorithme évolutionniste Algorithme génétique Essaims Forêts aléatoires Boosting
Liste

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