L’axe optimisation s’intéresse aux nombreuses classes de méthodes d’optimisation utiles à la résolution des problème d’ingénierie de l’ONERA. Il peut s’agir de techniques d’optimisation locale de l’appareil classique: gradient, gradient adjoint et différentiation automatique; des techniques du second-ordre de type Newton et quasi-Newton. L’axe s’intéresse également à des techniques d’optimisation d’ordre zéro pour les problèmes « boîte noire » avec des approches locales (région de confiance) ou globales par surface de réponse, bayésienne ou des méthodes évolutionnaires. Des formulations de type « surrogate », optimisation multi-objectif, multi-niveau, multidisciplinaire, robuste (en présence d’incertitudes) ou topologique sont des thématiques à part entière de l’axe optimisation.
L’axe est naturellement en interaction avec les axes incertitude et blanc.
Les méthodes mentionnées précédemment interviennent dans de très nombreux domaines d’expertise de l’ONERA : commande en boucle fermée ; conception de systèmes ; optimisation de formes ; identification de modèles ; ingénierie des matériaux …
Responsables de l’axe : P. Apkarian (DTIS), J. Peter (DAA)
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Les séminaires de l'axe optimisation
Richard Dwight (TU Delft) Reconstruction of turbulent flows at high Reynolds number using data assimilation techniques (10 septembre 2021)
Jean-Antoine Désidéri (INRIA) Adaptation by Nash Games in gradient-based multi-objective/multi-disciplinary optimization (7 mai 2021)
Jean-Pierre Raymond (UPS/IMT) Stabilisation d'écoulements et de systèmes couplés. (30 avril 2021)
Nicolas Couellan (ENAC) Robustness issues and regularization strategies in neural networks (16 avril 2021)
Pietro Congedo (INRIA) Surrogate-Assisted Bounding-Box Approach Applied to Constrained Multi-Objective Optimisation Under Uncertainty (29 novembre 2019)
Dominik Noll (IMT) Optimisation non-différentiable pour la commande (7 juin 2019)
Pierre Vuillemin (ONERA) GENETIC une toolbox MATLAB pour l’optimisation (22 mars 2019)