Optimisation stochastique

L'optimisation stochastique est un processus qui génère et utilise des variables aléatoires pour optimiser une fonction objectif spécifique. Cette méthode procède généralement de manière itérative, recherchant progressivement le minimum ou le maximum de la fonction objectif. L'optimisation stochastique est applicable dans les espaces de fonctions non convexes, où les méthodes d'optimisation déterministes traditionnelles, telles que la programmation linéaire ou quadratique, sont inefficaces. Son essence réside dans l'amélioration de l'efficacité et de la robustesse de l'optimisation grâce à l'exploration aléatoire, ce qui en fait une approche largement précieuse dans divers domaines d'application.