The Informational Approach to Global Optimization in presence of very noisy evaluation results. Application to the optimization of renewable energy integration strategies

Résumé : Nous considérons le problème de l'optimisation globale d'une fonction f à partir d'évaluations très bruitées. Nous adoptons un point de vue bayésien séquentiel : les points d'évaluation sont choisis de manière à réduire l'incertitude sur la position de l'optimum global de f , cette incertitude étant mesurée par l'entropie de la variable aléa-toire correspondante (Informational Approach to Global Optimization, Villemonteix et al., 2009). Lorsque les évaluations sont très bruitées, l'erreur d'estimation de l'entropie par simulation conditionnelle devient non négligeable par rapport à ses variations sur son domaine de définition. Nous proposons une solution à ce problème en choisissant les points d'évaluation comme si plusieurs évaluations allaient être faites en ces points. Une application à l'optimisation d'une stratégie d'insertion des énergies renouvelables dans un réseau de distribution d'électricité illustre la méthode proposée.
Type de document :
Communication dans un congrès
47èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2015), Jun 2015, Lille, France
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Contributeur : Julien Bect <>
Soumis le : dimanche 14 juin 2015 - 18:28:53
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:05
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 septembre 2015 - 10:06:36

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  • HAL Id : hal-01163565, version 1
  • ARXIV : 1506.04493

Citation

Héloïse Dutrieux, Ivana Aleksovska, Julien Bect, Emmanuel Vazquez, Delille Gauthier, et al.. The Informational Approach to Global Optimization in presence of very noisy evaluation results. Application to the optimization of renewable energy integration strategies. 47èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2015), Jun 2015, Lille, France. 〈hal-01163565〉

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