Planification séquentielle pour l'estimation de probabilités de défaillance

Résumé : Cet exposé introduit les techniques de planification séquentielle d'expériences numériques ayant pour but l'estimation d'une probabilité de défaillance. Cette probabilité peut être vue comme celle d'un événement rare dès lors que le coût des simulations numériques limite fortement le nombre possible d'appels au simulateurs. Les techniques présentées, développées ces dernières années par plusieurs auteurs, sont toutes fondées sur une modélisation de la fonction inconnue par un processus gaussien. Elles sont présentées ici sous l'angle de la théorie bayésienne de la décision. Les différentes stratégies proposées dans la littérature sont comparées numériquement, en moyenne sur les trajectoires d'un processus gaussien en dimension un. Les résultats obtenus montrent la supériorité des méthodes fondées sur une anticipation à un pas du risque bayésien (one-step lookahead policies).
Type de document :
Communication dans un congrès
Atelier "événements rares" du GdR MASCOT-NUM, May 2010, Paris, France
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Contributeur : Julien Bect <>
Soumis le : lundi 10 mai 2010 - 16:11:28
Dernière modification le : jeudi 29 mars 2018 - 11:06:05

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  • HAL Id : hal-00482518, version 1

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Citation

Julien Bect, Ling Li, Emmanuel Vazquez. Planification séquentielle pour l'estimation de probabilités de défaillance. Atelier "événements rares" du GdR MASCOT-NUM, May 2010, Paris, France. 〈hal-00482518〉

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