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ESTIMATION ET OPTIMISATION DES SYSTÈMES COMPLEXES
Objectifs
Programme
§ 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
(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
Public visé
Ingénieurs, cadres et techniciens supérieurs.
Prérequis
Formation niveau ingénieur ou équivalent (niveau Master 1). Les bases de statistiques sont revues rapidement en début de cours. Des connaissances élémentaires en Matlab et en Python sont recommandées. Le contenu est complètement adapté à des ingénieurs généralistes qui souhaitent découvrir ou redécouvrir les méthodes Monte-Carlo et l'optimisation à base de métaheuristiques.
Méthodes pédagogiques
Notions de base et outils théorique suivi d’une mise en application pratique sous forme de TP, TD ou mise en situation .
Modalités d'évaluation
Le plus souvent QCM.
Informations complémentaires
Le centre de formation EUROSAE Toulouse est implanté sur le campus de l’ISAE-SUPAERO.
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