- Topic : Algorithmes efficaces de programmation semidéfinie pour l’optimisation stochastique.
- Projet Exploratoire Persyval-Lab funded by the French program Investissement d’avenir (ANR-11-LABX-0025-01).
- Period : January 2016 - September 2017.
- Project leader : Victor Magron.
- Participants : Victor Magron (CNRS Verimag, Grenoble), Bruno Gaujal (INRIA Mescal/CNRS Lig, Grenoble) and Panayotis Mertikopoulos (CNRS Lig, Grenoble).
Le présent projet est une collaboration entre Verimag (équipe Tempo) et le LIG (plus précisément la toute nouvelle équipe Polaris) qui vise à analyser une certaine famille de systèmes déterministes ou stochastiques et à synthétiser de nouveaux algorithmes pour les résoudre efficacement. Cette étude abordera notamment des systèmes polynomiaux non-linéaires, éventuellement stochastiques et/ou soumis à des perturbations. L’optimisation de tels systèmes est une problématique essentielle dans nombre de secteurs applicatifs (énergie, conception de réseaux sans-fil multi-antennes, environnement, transport), nécessitant la gestion des perturbations et incertitudes. Cela requiert le développement d’algorithmes spécifiques et efficaces, afin de reformuler et résoudre le problème initial à l’aide de tech- niques de programmation convexe telle que la programmation semidéfinie. Ce projet s’appuiera sur le développement pratique de librairies logicielles, qui implémenteront ces nouveaux algorithmes. De telles librairies serviront ainsi en parallèle de démonstrateurs aux contribu- tions théoriques.
