-
- Label UNT : Unisciel
-
- Date de réalisation : 28 Février 2018
- Durée du programme : 43 min
- Classification Dewey : Computer science; computer programming, programs, data; special computer methods
-
- Catégorie : Conférences
- Niveau : Formation continue
- Disciplines : Informatique, Informatique
- Collections : Science Info Lycée Profs : conférences de formation des professeurs du secondaire en science informatique.
- ficheLom : Voir la fiche LOM
-
- Auteur(s) : GAUJAL Bruno
- Editeur : INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique) , Académie de Grenoble
-
- Langue : Français
- Mots-clés : optimisation de systèmes incertains, stratégie optimale, optimalité de Bellman, programmation dynamique
- Conditions d’utilisation / Copyright : Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de désassembler (paternité, pas de modification)
Optimisation et Incertitudes sont-elles compatibles ?
Copier le code pour partager la vidéo :
Des besoins en calcul de plus en plus performant
Les mathématiques cachées du trafic routier
Rendre l’informatique plus verte
La linguistique expérimentale sur le web
Architecture de calcul stochastique
Les réseaux WiFi : principes et performances
L'intelligence ambiante
Probabilité et Informatique : du modèle à l'algorithme
L’analyse non lisse pour la modélisation et la simulation
Intelligence artificielle et reconnaissance visuelle
Objets connectés et communications sans fil : fuites de données et ...
Propagation d'espèces en biologie
Apport de l'informatique à la génomique des cancers
Modélisation de l'évolution des espèces
Optimisation multi-objectifs
Modélisation de nano-structures
Architectures multi-coeurs, fiabilité et optimisation
Langages et sémantique
Optimisation et Incertitudes sont-elles compatibles ?
Dans cet exposé, nous montrerons les principes qui sous-tendent l’optimisation de systèmes incertains, comme la notion de stratégie optimale, le principe d’optimalité de Bellman et la programmation dynamique. Ces notions seront illustrées par plusieurs problèmes célèbres, comme la roue de la fortune et le problème du stagiaire. Dans le cas de l’optimisation multi-agents, nous introduirons les concepts principaux de la théorie des jeux (meilleure réponse, équilibres de Nash) et nous montrerons certaines situations dans lesquelles ces concepts mènent à des solutions contre-intuitives (dilemme du prisonnier, paradoxe de Braess).
commentaires
Ajouter un commentaire Lire les commentaires