Contrôle Optimal

Ce répertoire est un mini-projet de contrôle optimal dans le cadre de ma formation de mathématiques appliquées.

Dans ce mini-projet, un problème de contrôle est traité mathématiquement dans le rapport (HTML et PDF), et une implémentation python est fournit à l'aide des libraires sympy, numpy et matplotlib.

Installation

Télécharger/cloner le répertoire et naviguer au répertoire.

git clone https://github.com/rand-asswad/controle_optimal.git
cd controle_optimal

Afin de lancer le code localement, il est recommandé d'installer les paquets python nécessaire dans un environnement virtuel.

# Créer un environnement virtuel
python3 -m venv venv

# Activer l'environnement virtuel
source venv/bin/activate

# Installer les paquets requis
pip install -r requirements.txt

Lancer le programme

python3 main.py

Rapport

R Markdown

Le rapport est généré à l'aide de R Markdown et hébergé sur Github Pages.

R Markdown est un outil génial de

• knitr: une librairie R pour exécuter des parties du code dans les fichiers Markdown.
• pandoc: un paquet qui permet de convertir des fichiers d'un format à un autre.

Pour plus de détails, consulter la documentation:

• R Markdown: The Definitive Guide
• bookdown

Installation

Installer les paquets R localement sur la console r

install.packages('bookdown')
install.packages('tinytex')
tinytex::install_tinytex()

Génération du rapport

# Générer book.pdf (via LaTeX)
make pdf

# Générer index.html
make html