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MTS-005
Outils et méthodes numériques - 2020

Estimation et optimisation des systèmes complexes

(Algorithmes Stochastiques)

BUT :

Cette formation destinée aux ingénieurs généralistes leur permettra :
* D’acquérir les notions fondamentales sur les méthodes algorithmes stochastiques (de type Monte-Carlo, particulaires, etc.)
* De s’orienter dans le choix des méthodes les mieux adaptées au problème d’estimation ou d’optimisation considéré
* De mettre en pratique ces techniques sur des applications réalistes

DUREE ET EMPLOI DU TEMPS :

Le stage dure 4 jours (24 heures) et comporte :
* 12 h de théorie avec exemples applicatifs
* 12 h d'applications sur PC permettant aux stagiaires de mettre en pratique les méthodes enseignées pour des cas-tests issus du domaine aérospatial

ESPRIT GENERAL :

Les techniques habituelles d’estimation ou d’optimisation sont très vite dépassées pour des problèmes d’ingénierie complexes et/ou de grande dimension tels que la conception de lanceurs spatiaux, l’estimation de fiabilité d’aéronefs ou l’optimisation du positionnement de réseaux de capteurs.
Les algorithmes stochastiques dits "de Monte-Carlo", car inspirés par les jeux de hasard, offrent une alternative efficace pour estimer et optimiser des paramètres aléatoires ou calculer efficacement des intégrales. Le développement de ces algorithmes est actuellement en plein essor et de nombreuses variantes sont disponibles.
Cette formation propose donc un tour d’horizon algorithmique et applicatif des techniques stochastiques et notamment des méthodes de simulation particulaires. Une journée de formation comporte une matinée de cours pour présenter les différents algorithmes et une après-midi de travaux pratiques sur PC pour mettre en place et expérimenter ces techniques sur des problèmes concrets issus du domaine aéronautique et spatial.

PREREQUIS :

Niveau du stage : Base/Perfectionnement
Formation ingénieur ou équivalent nécessaires. Les bases statistiques sont revues rapidement en début de cours. Des connaissances élémentaires en Matlab et en Python sont nécessaires.

ANIMATEUR(S) :

Jérôme MORIO :
Maître de recherche ONERA (Département Traitement de l’information et Systèmes).

SOMMAIRE :

(En lien avec des applications du domaine aéronautique et spatial)

  • Rappels de probabilité et statistique
  • Méthode Monte-Carlo classique
  • Méthodes de réduction de la variance
  • Technique de bootstrap
  • Rappel sur les chaînes de Markov
  • Méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC)
  • Simulation multi-niveaux (subset simulation)
  • Méthodes de Monte-Carlo séquentielles
  • Filtrage particulaire (Kalman, SIS, SISR, etc.)
  • Rappels sur l’optimisation
  • Recuit simulé, algorithmes génétiques, optimisation par essaims particulaires
  • Algorithmes à recalage de lois de probabilité
    (CMA-ES, entropie croisée)
  • Traitement des contraintes, optimisation multi-objectifs

DATE(S) :

à TOULOUSE : du 5 au 8 octobre 2020

PRIX :

2 200,00 € HT (TVA 20 %)

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