Displaying similar documents to “Liens entre discrépance et estimation non-paramétrique, méthodologie de sélection de points selon les données disponibles”

Sélection de modèle : de la théorie à la pratique

Pascal Massart (2008)

Journal de la société française de statistique

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Pour choisir un modèle statistique à partir des données, une méthode devenue classique depuis les travaux précurseurs d’Akaike dans les années 70 consiste à optimiser un critère empirique pénalisé, tel que la log-vraisemblance pénalisée. Dans bon nombre de problèmes de sélection de modèle tels que la sélection de variables ou la détection de ruptures multiples par exemple, il est souhaitable de laisser croitre la taille des modèles ou encore le nombre de modèles d’une dimension donnée...

Agrégation d’estimateurs et optimisation stochastique

Alexandre B. Tsybakov (2008)

Journal de la société française de statistique

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Cet article fait suite à la Conférence Lucien Le Cam que j’ai eu l’honneur de donner lors des XXXVIIèmes Journées de Statistique à Pau, en 2005. Il présente un aperçu de quelques résultats récents sur les méthodes d’agrégation d’estimateurs. Ces méthodes consistent à construire, à partir d’un ensemble de M estimateurs donnés, une combinaison linéaire ou convexe de ces estimateurs avec des poids aléatoires choisis de façon optimale. Nous mettons l’accent sur le lien entre agrégation et...

Configuration des lignes d'usinage à boîtiers multibroches : une approche mixte

Olga Guschinskaya, Alexandre Dolgui (2009)

RAIRO - Operations Research

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Ce travail porte sur l'optimisation des lignes d'usinage pour la grande série. Une telle ligne comporte plusieurs postes de travail, chacun étant équipé avec boîtiers multibroches. Un boîtier multibroche exécute plusieurs opérations en parallèle. Lors de la conception en avant-projet, il est nécessaire d'affecter toutes les opérations à des boîtiers et des postes de travail de sorte à minimiser le nombre de postes et de boîtiers utilisés. Pour ce nouveau problème d'équilibrage des...

Investigations particulaires pour l’inférence statistique et l’optimisation de plan d’expériences

Éric Parent, Billy Amzal, Philippe Girard (2008)

Journal de la société française de statistique

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Les algorithmes particulaires sont des techniques de Monte-Carlo qui associent des étapes d’échantillonnage pondéré, de rééchantillonnage bootstrap, de régénérescence markovienne et de recuit simulé. Grâce à trois exemples de complexité croissante, nous décrivons leurs implémentations pour l’estimation du maximum de vraisemblance, l’évaluation de la distribution a posteriori pour un modèle à variables latentes et la recherche du plan d’expérience optimal. Les solutions de ces exemples...

Inégalités variationnelles non convexes

Messaoud Bounkhel, Djalel Bounkhel (2005)

ESAIM: Control, Optimisation and Calculus of Variations

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Dans cet article nous proposons différents algorithmes pour résoudre une nouvelle classe de problèmes variationels non convexes. Cette classe généralise plusieurs types d’inégalités variationnelles (Cho et al. (2000), Noor (1992), Zeng (1998), Stampacchia (1964)) du cas convexe au cas non convexe. La sensibilité de cette classe de problèmes variationnels non convexes a été aussi étudiée.

État de l’art des méthodes d’«optimisation globale»

Gérard Berthiau, Patrick Siarry (2001)

RAIRO - Operations Research - Recherche Opérationnelle

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We present a review of the main “global optimization” methods. The paper comprises one introduction and two parts. In the introduction, we recall some generalities about non linear constraint-less optimization and we list some classifications which have been proposed for the global optimization methods. We then describe, in the first part, various “classical” global optimization methods, most of which available long before the appearance of Simulated Annealing (a key event in this field)....

GTES : une méthode de simulation par jeux et apprentissage pour l'analyse des systèmes d'acteurs

Y. Caseau (2009)

RAIRO - Operations Research

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Cet article décrit une approche de la modélisation d'un système d'acteurs, particulièrement adaptée à la modélisation des entreprises, fondée sur la théorie des jeux [11] et sur l'optimisation par apprentissage du comportement de ces acteurs. Cette méthode repose sur la combinaison de trois techniques : la simulation par échantillonnage (Monte-Carlo), la théorie des jeux pour ce qui concerne la recherche d'équilibre entre les stratégies, et les méthodes heuristiques d'optimisation...

Autour de nouvelles notions pour l’analyse des algorithmes d’approximation : de la structure de NPO à la structure des instances

Marc Demange, Vangelis Paschos (2002)

RAIRO - Operations Research - Recherche Opérationnelle

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Cet article est la suite de l’article «Autour de nouvelles notions pour l’analyse des algorithmes d’approximation : formalisme unifié et classes d’approximation» où nous avons présenté et discuté, dans le cadre d’un nouveau formalisme pour l’approximation polynomiale (algorithmique polynomiale à garanties de performances pour des problèmes NP-difficiles), des outils permettant d’évaluer, dans l’absolu, les proporiétés d’approximation de problèmes difficiles. Afin de répondre pleinement...

Metropolis :

Gilles Lebeau, Persi Diaconis (2006-2007)

Séminaire Équations aux dérivées partielles

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Ceci n’est pas une œuvre de fiction. Cependant, toute ressemblance avec des théorèmes connus serait purement fortuite et le fruit du hasard.