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Optimisation et simulation : Inférence bayésienne

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Description

Cette séance de cours couvre l'application des méthodes Markov Chain Monte Carlo, y compris Metropolis-Hastings et Gibbs, dans l'optimisation et la simulation. Il explore le problème du knapsack, l'inférence bayésienne et la prédiction à l'aide d'approches bayésiennes et fréquentistes. L'instructeur discute des défis de tirer parti des distributions complexes et du rôle critique de la simulation dans l'inférence bayésienne.

Source officielle

Concepts associés (27)

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

Les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, ou méthodes MCMC pour Markov chain Monte Carlo en anglais, sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. Ces méthodes de Monte-Carlo se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Certaines méthodes utilisent des marches aléatoires sur les chaînes de Markov (algorithme de Metropolis-Hastings, échantillonnage de Gibbs), alors que d'autres algorithmes, plus complexes, introduisent des contraintes sur les parcours pour essayer d'accélérer la convergence (Monte Carlo Hybride, Surrelaxation successive).

Simulation de phénomènes

La simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.

Jeu de simulation

vignette|FlightGear 3.0 Boeing 777-200 cockpit.png FlightGear 3.0, screenshot from cockpit view using low specs. Un jeu de simulation est un jeu (de société ou vidéo) qui reproduit une activité ou une action dans divers environnements. Les plus populaires sont les jeux économiques ou de gestion et les jeux de rôle. Lorsque la simulation porte sur une guerre ou une bataille réelle ou fictive, on parle plutôt de jeu de stratégie ou jeu de guerre dont le jeu de figurines est une forme de représentation.

Inférence bayésienne

vignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.

Optimisation combinatoire

L’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.

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Séances de cours associées (64)

Optimisation et simulation

Couvre les techniques d'optimisation et de simulation pour dessiner à partir de distributions multivariées et traiter des corrélations.

Modélisation du dilemme du prisonnier: Naive vs Optimal

Examine la modélisation du problème des 100 prisonniers et compare les approches naïves et optimales.

Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires

Explore les pièges de simulation, les nombres aléatoires, les distributions discrètes et continues, et l'intégration Monte-Carlo.

Optimisation et simulation : Intensification de l'heuristique

Explore les techniques d'optimisation et de simulation, mettant l'accent sur l'intensification de l'heuristique pour trouver des solutions efficaces.

Chaînes Markov : Simulation et optimisation

Explore les chaînes Markov, Metropolis-Hastings, et la simulation à des fins d'optimisation, soulignant l'importance de l'ergonomie dans la simulation variable efficace.

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