Pierre Carpentier Bücher

The focus of the present volume is stochastic optimization of dynamical systems in discrete time where - by concentrating on the role of information regarding optimization problems - it discusses the related discretization issues. There is a growing need to tackle uncertainty in applications of optimization. For example the massive introduction of renewable energies in power systems challenges traditional ways to manage them. This book lays out basic and advanced tools to handle and numerically solve such problems and thereby is building a bridge between Stochastic Programming and Stochastic Control. It is intended for graduates readers and scholars in optimization or stochastic control, as well as engineers with a background in applied mathematics.

Ce livre traite des problèmes d'optimisation à grande échelle en décomposant les problèmes globaux en sous-problèmes plus simples, chacun lié à un sous-système (décomposition), tout en visant à atteindre l'optimum global grâce à une procédure itérative (coordination). Cette approche a été explorée dans les années 70 dans le cadre de l'optimisation déterministe. Les auteurs présentent ici les principes fondamentaux et les méthodes de décomposition-coordination à travers des situations typiques, et proposent un cadre général pour développer des algorithmes efficaces et analyser leur convergence. La théorie est abordée tant dans le contexte de l'optimisation déterministe que stochastique. Ce matériel a été enseigné dans divers cours de troisième cycle et appliqué dans de nombreuses situations industrielles. Des exercices et problèmes avec corrigés sont inclus pour illustrer l'efficacité de cette méthode.