Approximation de la fonction de densité de probabilité d'un processus d'optimisation - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2009

Approximation de la fonction de densité de probabilité d'un processus d'optimisation

Résumé

Ce papier traite de la prise en compte des incertitudes dans les procédures d’optimisation. La solution est cherchée sous la forme d’une approximation de sa Fonction de Densité de Probabilités (FDP). La méthode numérique proposée estime la FDP de variable à optimiser à l’aide d’une Approximation par Polynômes de Chaos (APC ). La fonctionnelle obtenue est résolue par une méthode d’approximation stochastique et validée par comparaison avec le résultat de la simulation de Monte-Carlo.
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hal-01408400 , version 1 (04-12-2016)

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Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-01408400 , version 1

Citer

Rafael Lopez, Didier Lemosse, Eduardo Souza de Cursi. Approximation de la fonction de densité de probabilité d'un processus d'optimisation. 9e Colloque national en calcul des structures, CSMA, May 2009, Giens, France. ⟨hal-01408400⟩
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