Méthode des plans sécants

Le principe de la méthode est d'ajouter des contraintes au programme linéaire pour le raffiner, et le rapprocher des solutions intégrales^[1]. Plus précisément, étant donné un ensemble de contraintes, et une solution optimale x* au problème d'optimisation linéaire, la méthode consiste à créer de nouvelles contraintes, telle que la solution entière optimale est conservée, mais x* viole l'une des nouvelles contraintes^[2].

• Séparation et évaluation
• Branch and cut

v · m Optimisation: théorie et algorithmes
Non linéaire	Méthode du nombre d'or Recherche linéaire Méthode de Nelder-Mead Critères de Wolfe Méthode de Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Algorithme à régions de confiance Pénalisation Algorithme du gradient Algorithme du gradient stochastique Méthode de Newton Algorithme de Gauss-Newton Algorithme de Levenberg-Marquardt Algorithme du lagrangien augmenté
Convexe	Optimisation complètement positive Optimisation copositive Optimisation SDP Méthode des plans sécants Algorithme de Frank-Wolfe Méthode de l'ellipsoïde Linéaire Optimisation conique Algorithme du simplexe Méthodes de points intérieurs Décomposition de Benders Génération de colonnes Quadratique Optimisation quadratique successive
Combinatoire	Algorithme d'approximation Programmation dynamique Algorithme glouton Optimisation linéaire en nombres entiers
Métaheuristique	Stratégie d'évolution Algorithme génétique Essaims Forêts aléatoires Boosting

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