. De-toute-manière, après avoir rappelé le grand nombre d'algorithmes que le concepteur peut créer avec cette théorie (le choix des Ki possibles est immense) nous pensons, comme l'auteur du Principe du Problème Auxiliaire, "qu'il faut considérer cette théorie comme un guide général et-un ensemble de "garde-fous" à l'intérieur desquels on doit s'adapter aux problèmes concrets rencontrés

A. Benveniste, P. Bernhard, and &. G. Cohen, On the Decomposition of Stochastic Control Problems, lrst IFAC Symposium on LSSTA, 1976.

G. Cohen, Décomposition et Coordina'tion en optimisation déterministe différentiable et Don-différent jable, Thèse de Doctorat ès-Science., Mathématiques, 1984.

G. Cohen, Optimization by Decomposition and Coordination: a Uniried Approach, IEEE Trans. on Automatic Control, issue.223, pp.222-232, 1978.

&. Cohen and . Zhu, Decomposition Coordination Methods in Large-Scale Optimization

. Problems, The Nondilferentiable Case and the use of Augmented Lagrangians

E. Cruz, Advances in Large-Scale Svstems, Theorv and Applications, 1984.

G. B. Dantzig and &. P. Wolfe, The Decomposition Algorithm for Linear Programs, Econometrica, vol.29, issue.4, pp.767-778, 1961.
DOI : 10.2307/1911818

M. J. Dodu, A. Goursat, J. P. Hertz, &. M. Quadrat, and . Viot, Méthodes de gradient stochastique pour l'optimisation des investissements dans un réseau électrique, Bulletin de la Direction des Etudes et Recherches EDF, vol.1, issue.2, pp.133-164

Y. Errnoliev, Stochastic Quasigradient Methods and their Applications in Systems Optimization, 1981.

Y. Ermoliev and &. G. Leonardi, Sorne proposals for stochastic facility location Models

H. Kushner, &. D. Clark, U. D. Looze, and &. N. Sandell-jr, Stochastic approximation for constrainedDecomposition of Linear Decentralized Stochastic Control ProblemsOptimization Theorv for Large Scale Svstems, IFAC Workshop on Control and Management of Integrated Industrial Complexes L. S. Lasdon [, vol.11, issue.1, 1970.

M. Minoux and &. , 1. Y. Serreault [1], "Subgradient Optimization and Large-Scale Programming: an Application to Optimum Multicommodity Network Synthesis with Security Constraints, Revue RAIRO Recherche Opérationnelle, vol.15, issue.2, 1981.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00421750

M. D. Mesarovic, D. Macko, and &. Y. Takahara, Theorv of Hierarchical MultiJevel Systems, 1970.

&. S. Robbins and . Monro, A Stochastic Approximation Method, Ann. Math. Stat, vol.22, issue.1, pp.1-1

Y. Takahara, Multilevel Approach T,? Dynamic Organization, Syst. Res. Center, issue.1, 1964.

J. P. Références-de-la-synt-hèse and . Aubin, Analvse Hilbertienne, Cours de l'Ecole Polytechnique, 1980.

J. P. Aubin, Inc!nsjons différentielles, 1982.

I. Guikman and &. A. , Skorokhodj l]Introduction à la théorie des processus aléatoires, Edi tions du MIR, 1977.

M. Métivier, G. Creppel, A. Ruget, and . Benveniste, Outils et modèles mathématiques pour l'analvse des svstèmes, 1981.

L. Schwartz, Analvse Hilbertienne, Hermann, 1979.

L. Schwartz, Analvse : Topologie générale et Analvse fonctionnelle, 1970.

A. Références-des-chapitres-suivants and . Bensoussan, Sur les méthodes de décomposition, de décentralisation et de coordination et applications, SnI les méthQdell numériques en Sciences Physiques et Economiques, 1974.

J. P. Bertran, Optimisation Stochastique dans un Espace de Hilbert et Analvse ~, Thèse de Doctorat ès-Sciences Mathématiques

D. P. Bertsekas, Necessary and sufficient conditions for a penalty method to be exact, Mathematical Programming, vol.13, issue.4, pp.87-99
DOI : 10.1007/BF01681332

I. Ekeland and &. R. , Ternarn [1], Convex Analvsis and Variational Em.bk.w:i, North-Rolland, 1976 . .I. Céa [1], Théorie et Algôrithmes, 1971.

H. Kushner and &. D. Clark, Stochastic approximation for constrained and unconstrained svstems, Appl. Math. Sc, vol.26, issue.1, 1978.

. Ljung, Analysis of recursive stochastic algorithms, IEEE Transactions on Automatic Control, vol.22, issue.4, pp.551-575
DOI : 10.1109/TAC.1977.1101561

M. Métivier and &. P. , Applications of a Kushner and Clark lemma to general classes of stochastic algorithms, IEEE Transactions on Information Theory, vol.30, issue.2, 1983.
DOI : 10.1109/TIT.1984.1056894

W. Syski and &. A. Ruszczinsky, Stochastic Approximation Method with Gradlent Ave raging for Unconstrained Problems, IEEE trans. on Automatic Control, vol.28, issue.1 12, 1983.