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$$$$ OPTIMISE NOTICE  SP204843  26/05/06    21:15:07     12542          
                                             DATE     26/05/06

    Procedure OPTIMISE
    __________________

    TAB2  = OPTIMISE TAB1 ;


    Objet :
    _______

    La procedure OPTIMISE recherche un jeu de parametres minimisant
    l'ecart entre une simulation et des valeurs objectifs.

    Les parametres sont passes a la simulation sous forme d'un LISTREEL,
    de meme que la liste des valeurs auxquelles sa solution est evaluee
    (abscisses).  La simulation renvoie un vecteur solution egalement
    sous forme d'un LISTREEL (ordonnees). La simulation est realisee
    par une procedure Gibiane.

    La procedure OPTIMISE comporte quelques options de controle du
    processus d'optimisation. Dexu methodes sont disponibles :
        - l'algorithme de Levenberg-Marquardt ;
        - la methode des moindre carres.



    Commentaires :
    ______________


    TAB1 est une table dont les indices sont :

    Entrees :
    _________


    'SIMULATION'           = MOT, nom de la procedure de simulation.

    'PARAMETRES_INITIAUX'  = LISTREEL, valeurs initiales des parametres.

    'POINTS_DE_MESURE'     = LISTREEL, valeurs auxquelles la simulation
                             est evaluee (abscisses de la fonction).

    'VALEURS_OBJECTIF'     = LISTREEL, valeurs a atteindre par la simulation.


    Options :
    _________

    'METHODE_OPTIMISATION' = MOT, 'LEVENBERG_MARQUARDT' ou 'MOINDRE_CARRES'
                             (LEVENBERG_MARQUART par defaut).

    'POIDS'                = LISTREEL, liste de poids a appliquer aux valeurs
                             objectif (de meme dimension que VALEURS_OBJECTIF).

    'BORNES_INF'           = LISTREEL, bornes inferieure des valeurs des
                             parametres (0,5 fois les valeurs initiales
                             par defaut).

    'BORNES_SUP'           = LISTREEL, bornes superieure des valeurs des
                             parametres (1.5 fois les valeurs initiales
                             par defaut).

    'PRECISION'            = FLOTTANT, seuil de convergence du processus
                             de minimisation (1.E-2 par defaut).

    'NITER_MAX'            = ENTIER, nombre maximal d'iterations de la
                             boucle de minimisation (100 par defaut).

    'LAMBDA'               = FLOTTANT, valeur initiale du parametre lambda
                             de l'algorithme de Levenberg-Marquardt.

    'DESSIN_EVOL'          = LOGIQUE, VRAI pour afficher l'evolution des
                             ecarts relatifs aux valeurs objectifs au cours
                             des iterations (FAUX par defaut).

    'ECHO_SIMU'            = LOGIQUE, VRAI pour afficher l'execution
                             de la simulation (FAUX par defaut).


    TAB2 contient en sortie les indices de TAB1, ainsi que les suivants :

    Sorties :
    _________

    'PARAMETRES_FINAUX'    = LISTREEL, valeurs finales des parametres.

    'VALEURS_SOLUTION'     = LISTREEL, valeurs atteintes par la simulation
                             avec le jeu de parametres resultat.

    'VALEUR_CRITERE'       = FLOTTANT, valeur finale du critere de conver-
                             -gence (voir remarque).
                              


    Remarque :  Cette procedure minimise une fonction cout egale a la somme
    __________  des carres des ecarts de la simulation aux valeurs objectifs,
                ponderes par 1/2. La convergence est atteinte lorsqu'une
                norme des ecarts relatifs a ces valeurs est inferieure a la
                precision donnee.