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).
Complete list of metadatas

https://hal-supelec.archives-ouvertes.fr/hal-00482518
Contributor : Julien Bect <>
Submitted on : Monday, May 10, 2010 - 4:11:28 PM
Last modification on : Thursday, March 29, 2018 - 11:06:05 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-00482518, version 1

Collections

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⟩

Share

Metrics

Record views

448