Conclusion
Méthodes directes d'optimisation - Méthodes à une variable et simplex

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Conclusion
Méthodes directes d'optimisation - Méthodes à une variable et simplex

Auteur(s) : Catherine PORTE

Date de publication : 10 juillet 2017 | Read in english

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6. Conclusion

À partir de ces caractéristiques, on peut conclure que la méthode simplex, en raison de sa robustesse, est particulièrement bien adaptée aux sciences appliquées, même si elle peut être aussi appliquée pour déterminer l’optimum d’une fonction mathématique complexe, comme par exemple la relation mathématique obtenue à partir d’un plan d’expériences, c’est ce qui est d’ailleurs réalisé par le logiciel Statgraphics .

Même si la méthode résiste bien aux erreurs expérimentales, il est impératif que les facteurs dont l’influence n’est pas étudiée soient maintenus aux mêmes niveaux dans toutes les expériences.

La méthode simplex a été largement utilisée dans bien des domaines, notamment en génie analytique. Du fait de sa grande utilisation, un certain nombre d’auteurs ont proposé des modifications concernant...

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