Résumé : L'optimisation de fonctions numériques f chères à évaluer repose généralement sur un modèle de substitution (ou métamodèle), construit sur la base d'un petit nombre d'évaluations de f. Les techniques d'interpolation spatiale (krigeage) issues de la géostatistique fournissent un tel métamodèle où, en chaque point x de l'espace des variables, une prédiction de f est assortie d'une variance de prédiction. La connaissance d'une incertitude sur la prédiction du métamodèle permet de concevoir des stratégies d'optimisation globale où le compromis entre exploration de nouvelles régions inconnues et exploitation de régions à bonne performance est calculé explicitement sous la forme d'un critère. Nous présentons et comparons différents critères utilisés en optimisation globale lorsque le métamodèle propose une prédiction et une incertitude de prédiction. Nous proposons ensuite un critère original dédié au choix simultané de deux évaluations. Nous concluons par une discussion sur le choix simultané de plus de deux points d'évaluation.
Type de document :
Communication dans un congrès
JOURNEE THEMATIQUE CSMA Nouvelles tendances en optimisation de structures dans un contexte multidisciplinaire, Mar 2007, Compiègne, France. 2007
https://hal-emse.ccsd.cnrs.fr/emse-00691561
Contributeur : Florent Breuil
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Soumis le : jeudi 26 avril 2012 - 15:30:42
Dernière modification le : mardi 23 octobre 2018 - 14:36:09
David Ginsbourger, Rodolphe Le Riche. Utilisation d'un méta-modèle de krigeage en optimisation. JOURNEE THEMATIQUE CSMA Nouvelles tendances en optimisation de structures dans un contexte multidisciplinaire, Mar 2007, Compiègne, France. 2007. 〈emse-00691561〉
