Relevant bibliographies by topics / Modèles de Markov à sauts

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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers

Academic literature on the topic 'Modèles de Markov à sauts'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 6 February 2022

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Journal articles on the topic "Modèles de Markov à sauts"

1

Quittard-Pinon, François M., and Rivo Randrianarivony. "Calibrage d'options pour trois modèles mixtes diffusions et sauts." Finance 29, no. 2 (2008): 103. http://dx.doi.org/10.3917/fina.292.0103.

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2

Radulescu, Ovidiu, Aurélie Muller, and Alina Crudu. "Théorèmes limites pour les processus de Markov à sauts." Techniques et sciences informatiques 26, no. 3-4 (June 5, 2007): 443–69. http://dx.doi.org/10.3166/tsi.26.443-469.

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3

Chouaid, C. "Utilisation de modèles de Markov en médecine." Revue des Maladies Respiratoires 21, no. 5 (November 2004): 1007–9. http://dx.doi.org/10.1016/s0761-8425(04)71486-2.

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4

Desbouvries, François, and Wojciech Pieczynski. "Modèles de Markov Triplet et filtrage de Kalman." Comptes Rendus Mathematique 336, no. 8 (April 2003): 667–70. http://dx.doi.org/10.1016/s1631-073x(03)00152-3.

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5

Harel, Michel, and Madan L. Puri. "-statistiques conditionnelles universellement consistantes pour des modèles de Markov cachés." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 333, no. 10 (November 2001): 953–56. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(01)02148-6.

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6

Janssen, Jacques, and Jean-Marie Reinhard. "Probabilités de Ruine pour une Classe de Modèles de Risque Semi-Markoviens." ASTIN Bulletin 15, no. 2 (November 1985): 123–33. http://dx.doi.org/10.2143/ast.15.2.2015023.

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Abstract:
AbstractWe consider particular semi-Markov risk models M/SM and /SM for which the interarrival distributions are exponential with parameters depending of the risk type. We obtain theoretical expressions for the ruin probabilities on an infinite horizon.In the special case of exponential distributions for the claim amounts, ruin probabilities are in both models solutions of linear differential systems. These systems are explicitly solved when there are only two risk types.
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7

Guibourg, Denis. "Théorème de renouvellement pour chaînes de Markov fortement ergodiques : application aux modèles itératifs lipschitziens." Comptes Rendus Mathematique 346, no. 7-8 (April 2008): 435–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2008.02.010.

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8

Douc, Randal, and Catherine Matias. "Propriétés asymptotiques de l'estimateur de maximum de vraisemblance pour des modèles de Markov cachés généraux." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 330, no. 2 (January 2000): 135–38. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(00)00138-5.

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9

Boussama, Farid. "Ergodicité des chaînes de Markov à valeurs dans une variété algébrique : application aux modèles GARCH multivariés." Comptes Rendus Mathematique 343, no. 4 (August 2006): 275–78. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2006.06.027.

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10

HERVE, L. "Théorème local pour chaînes de Markov de probabilité de transition quasi-compacte. Applications aux chaînes V-géométriquement ergodiques et aux modèles itératifs." Annales de l'Institut Henri Poincare (B) Probability and Statistics 41, no. 2 (March 2005): 179–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.anihpb.2004.04.001.

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Dissertations / Theses on the topic "Modèles de Markov à sauts"

1

Suparman, Suparman. "Problèmes de choix de modèles par simulation de type Monte Carlo par chaînes de Markov à sauts réversibles." Toulouse 3, 2003. http://www.theses.fr/2003TOU30005.

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2

Crudu, Alina. "Approximations hybrides de processus de Markov à sauts multi-échelles : applications aux modèles de réseaux de gènes en biologie moléculaire." Phd thesis, Université Rennes 1, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00454886.

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Abstract:
L'objectif principal de cette thèse a été de développer des nouveaux outils mathématiques pour l'étude des phénomènes stochastiques en biologique moléculaire. Les modèles mathématiques pour la dynamique stochastique des réseaux de réactions biochimiques sont basés sur les processus de Markov à sauts. On propose des approximations hybrides pour les processus de Markov à sauts multi-échelles. En utilisant comme argument heuristique un développement limité du générateur du processus à sauts (procédé connu en chimie et en physique sous le nom de développement de Kramers-Moyal) nous identifions plusieurs types d'asymptotiques hybrides : processus déterministes par morceaux et diffusions hybrides. Le développement de Kramers-Moyal permet d'obtenir de manière systématique des modèles hybrides, qui sont simulés par la suite avec des algorithmes adaptés. Les approximations déterministes par morceaux sont étudiées avec des méthodes mathématiques rigoureuses. On montre la convergence faible du processus de Markov à sauts vers deux types de processus déterministes par morceaux : avec et sans sauts dans les variables continues. Les approximations hybrides peuvent être simplifiées davantage en utilisant des méthodes de moyennisation. On propose aussi quelques résultats dans cette direction.
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3

Cloez, Bertrand. "Comportement asymptotique de processus avec sauts et applications pour des modèles avec branchement." Phd thesis, Université Paris-Est, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00862913.

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Abstract:
L'objectif de ce travail est d'étudier le comportement en temps long d'un modèle de particules avec une interaction de type branchement. Plus précisément, les particules se déplacent indépendamment suivant une dynamique markovienne jusqu'au temps de branchement, où elles donnent naissance à de nouvelles particules dont la position dépend de celle de leur mère et de son nombre d'enfants. Dans la première partie de ce mémoire nous omettons le branchement et nous étudions le comportement d'une seule lignée. Celle-ci est modélisée via un processus de Markov qui peut admettre des sauts, des parties diffusives ou déterministes par morceaux. Nous quantifions la convergence de ce processus hybride à l'aide de la courbure de Wasserstein, aussi nommée courbure grossière de Ricci. Cette notion de courbure, introduite récemment par Joulin, Ollivier, et Sammer correspond mieux à l'étude des processus avec sauts. Nous établissons une expression du gradient du semigroupe des processus de Markov stochastiquement monotone, qui nous permet d'expliciter facilement leur courbure. D'autres bornes fines de convergence en distance de Wasserstein et en variation totale sont aussi établies. Dans le même contexte, nous démontrons qu'un processus de Markov, qui change de dynamique suivant un processus discret, converge rapidement vers un équilibre, lorsque la moyenne des courbures des dynamiques sous-jacentes est strictement positive. Dans la deuxième partie de ce mémoire, nous étudions le comportement de toute la population de particules. Celui-ci se déduit du comportement d'une seule lignée grâce à une formule many-to-one, c'est-à-dire un changement de mesure de type Girsanov. Via cette transformation, nous démontrons une loi des grands nombres et établissons une limite macroscopique, pour comparer nos résultats aux résultats déjà connus en théorie des équations aux dérivées partielles. Nos résultats sont appliqués sur divers modèles ayant des applications en biologie et en informatique. Parmi ces modèles, nous étudierons le comportement en temps long de la plus grande particule dans un modèle simple de population structurée en taille
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4

Rao, Zusheng. "Etude asymptotique d'un modèle de propagation aléatoire de fissure et filtrage d'une diffusion réfléchie à sauts, observée à travers un processus ponctuel marqué." Aix-Marseille 1, 1993. http://www.theses.fr/1993AIX11030.

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Abstract:
Partie 1: On étudie un modèle modifié de la loi de Paris-Erdogan de propagation aléatoire de fissure causée par la fatigue. On s'intéresse au comportement asymptotique de la longueur de la fissure et de celui du temps d'atteinte d'une longueur fixée. On trouve que ces comportements dépendent essentiellement de la valeur d'un paramètre du modèle. On obtient des théorèmes de type de la loi forte des grands nombres et du théorème de limite centrale dans certains cas. On trouve de plus un phénomène de grande dispersion dans un autre cas. Partie 2: On étudie un problème de filtrage ou le signal est une diffusion réfléchie à sauts, et l'observation un processus ponctuel marque a valeurs entières de type Poisson. On obtient l'équation de type Zakai pour la loi conditionnelle non normalisée par la méthode de la probabilité de référence. On obtient aussi l'équation pour la loi conditionnelle normalisée. Enfin, on trouve un filtre approche en dimension finie asymptotiquement efficace dans le cas particulier ou le signal est une diffusion réfléchie à valeurs positives en dimension un, et l'observation un processus de Poisson généralisé de grande intensité
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5

Zheng, Fei. "Learning and smoothing in switching Markov models with copulas." Thesis, Lyon, 2017. http://www.theses.fr/2017LYSEC066/document.

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Abstract:
Les modèles de Markov à sauts (appelés JMS pour Jump Markov System) sont utilisés dans de nombreux domaines tels que la poursuite de cibles, le traitement des signaux sismiques et la finance, étant donné leur bonne capacité à modéliser des systèmes non-linéaires et non-gaussiens. De nombreux travaux ont étudié les modèles de Markov linéaires pour lesquels bien souvent la restauration de données est réalisée grâce à des méthodes d’échantillonnage statistique de type Markov Chain Monte-Carlo. Dans cette thèse, nous avons cherché des solutions alternatives aux méthodes MCMC et proposons deux originalités principales. La première a consisté à proposer un algorithme de restauration non supervisée d’un JMS particulier appelé « modèle de Markov couple à sauts conditionnellement gaussiens » (noté CGPMSM). Cet algorithme combine une méthode d’estimation des paramètres basée sur le principe Espérance-Maximisation (EM) et une méthode efficace pour lisser les données à partir des paramètres estimés. La deuxième originalité a consisté à étendre un CGPMSM spécifique appelé CGOMSM par l’introduction des copules. Ce modèle, appelé GCOMSM, permet de considérer des distributions plus générales que les distributions gaussiennes tout en conservant des méthodes de restauration optimales et rapides. Nous avons équipé ce modèle d’une méthode d’estimation des paramètres appelée GICE-LS, combinant le principe de la méthode d’estimation conditionnelle itérative généralisée et le principe des moindre-carrés linéaires. Toutes les méthodes sont évaluées sur des données simulées. En particulier, les performances de GCOMSM sont discutées au regard de modèles de Markov non-linéaires et non-gaussiens tels que la volatilité stochastique, très utilisée dans le domaine de la finance
Switching Markov Models, also called Jump Markov Systems (JMS), are widely used in many fields such as target tracking, seismic signal processing and finance, since they can approach non-Gaussian non-linear systems. A considerable amount of related work studies linear JMS in which data restoration is achieved by Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) methods. In this dissertation, we try to find alternative restoration solution for JMS to MCMC methods. The main contribution of our work includes two parts. Firstly, an algorithm of unsupervised restoration for a recent linear JMS known as Conditionally Gaussian Pairwise Markov Switching Model (CGPMSM) is proposed. This algorithm combines a parameter estimation method named Double EM, which is based on the Expectation-Maximization (EM) principle applied twice sequentially, and an efficient approach for smoothing with estimated parameters. Secondly, we extend a specific sub-model of CGPMSM known as Conditionally Gaussian Observed Markov Switching Model (CGOMSM) to a more general one, named Generalized Conditionally Observed Markov Switching Model (GCOMSM) by introducing copulas. Comparing to CGOMSM, the proposed GCOMSM adopts inherently more flexible distributions and non-linear structures, while optimal restoration is feasible. In addition, an identification method called GICE-LS based on the Generalized Iterative Conditional Estimation (GICE) and the Least-Square (LS) principles is proposed for GCOMSM to approximate any non-Gaussian non-linear systems from their sample data set. All proposed methods are tested by simulation. Moreover, the performance of GCOMSM is discussed by application on other generable non-Gaussian non-linear Markov models, for example, on stochastic volatility models which are of great importance in finance
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6

Bect, Julien. "Processus de Markov diffusifs par morceaux : outils analytiques et numériques." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00169791.

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Abstract:
Ce travail de thèse a pour objet l'étude de modèles markoviens qui résultent de la prise en compte d'incertitudes dans des systèmes possédant une dynamique hybride : entrées bruitées, dynamique mal connue, ou évènements aléatoires par exemple. De tels modèles, parfois qualifiés de Systèmes Hybrides Stochastiques (SHS), sont utilisés principalement en automatique et en recherche opérationnelle.

Nous introduisons dans la première partie du mémoire la notion de processus diffusif par morceaux, qui fournit un cadre théorique général qui unifie les différentes classes de modèles "hybrides" connues dans la littérature. Différents aspects de ces modèles sont alors envisagés, depuis leur construction mathématique (traitée grâce au théorème de renaissance pour les processus de Markov) jusqu'à l'étude de leur générateur étendu, en passant par le phénomène de Zénon.

La deuxième partie du mémoire s'intéresse plus particulièrement à la question de la "propagation de l'incertitude", c'est-à-dire à la manière dont évolue la loi marginale de l'état au cours du temps. L'équation de Fokker-Planck-Kolmogorov (FPK) usuelle est généralisée à diverses classes de processus diffusifs par morceaux, en particulier grâce aux notions d'intensité moyenne de sauts et de courant de probabilité. Ces résultats sont illustrés par deux exemples de modèles multidimensionnels, pour lesquels une résolution numérique de l'équation de FPK généralisée a été effectuée grâce à une discrétisation en volumes finis. La comparaison avec des méthodes de type Monte-Carlo est également discutée à partir de ces deux exemples.
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7

Cauchemez, Simon. "Estimation des paramètres de transmission dans les modèles épidémiques par échantillonnage de Monte Carlo par chaine de Markov." Paris 6, 2005. http://www.theses.fr/2005PA066572.

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8

Kouegou, Kamen Boris. "Grandes déviations dans des modèles de biologie et des épidémies." Thesis, Aix-Marseille, 2019. http://www.theses.fr/2019AIXM0619.

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Abstract:
Nous nous intéressons au principe de grandes déviations pour des processus markoviens à sauts purs. Nous démontrons par une nouvelle approche la borne inférieure du principe de grandes déviations et réécrivons la borne supérieure bien qu'étant déjà standard. Nous appliquons ces résultat de grandes déviations à un modèle de transmission de la malaria en zone endémique et estimons le temps de sortie du bassin d’attraction d'un équilibre endémique. De nouveau nous appliquons cette approche pour obtenir un principe de grandes déviations pour un modèle en biologie de l’évolution qui décrit l’effet du changement continu de notre environnement sur la fitness d’une population donnée. Nous montrons que nous pouvons obtenir la borne inférieure des grandes déviations pour certains ensembles ouverts. Nous terminons par un modèle déterministe et spatiale de transmission du choléra en zone endémique. Nous proposons une modélisation stochastique et démontrons un résultat type loi des grands nombres. Nous établissons par la suite des estimées de grandes déviations
We are interested in large deviations principle for Markov jump processes and it applications in biology and Eepidemiology. We prove using a new approach the lower bound of the large deviations principle for such general processes and we also write the well known upper bound. We apply these result to a malaria transmission model in epidemiology and give estimate to the exit time from the domain of attraction of the endemic equilibrium. We also apply the approach to obtain large deviations estimates for a model of evolutionary biology which describes the effect of continuous environment changes on the fitness of a given population. Finally we treat a deterministic spatially explicit model of cholera epidemics, propose a stochastic modelling and establish a law of large number. We end by giving large deviations estimates for the stochastic process
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9

Wanderley, Matos de Abreu Thiago. "Modeling and performance analysis of IEEE 802.11-based chain networks." Thesis, Lyon 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LYO10030/document.

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Abstract:
Le protocole IEEE 802.11, basé sur les principes CMSA/CA, est largement déployé dans les communications sans fil actuelles, principalement en raison de sa simplicité et sa mise en œuvre à faible coût. Une utilisation intéressante de ce protocole peut être trouvée dans les réseaux sans fil multi-sauts, où les communications entre les nœuds peuvent impliquer l'emploi de nœuds relais. Une topologie simple de ces réseaux impliquant une source et une destination est communément connue en tant que chaîne. Dans cette thèse, un modèle hiérarchique, composé de deux niveaux, est présenté dans le but d'analyser la performance associée à ces chaînes. Le niveau supérieur modélise la topologie de la chaîne et le niveau inférieur modélise chacun de ses nœuds. On estime les performances de la chaîne, en termes de débit obtenu et de pertes de datagrammes, en fonction de différents modes de qualité du canal. En termes de précision, le modèle offre, en général, des résultats justes. Par ailleurs, le temps nécessaire à sa résolution reste très faible. Le modèle proposé est ensuite appliqué aux chaînes avec deux, trois et quatre nœuds, en présence de stations cachées potentielles, de tampons finis et d'une couche physique non idéale. Par ailleurs, l'utilisation du modèle proposé permet de mettre en évidence certaines propriétés inhérentes à ces réseaux. Par exemple, on peut montrer que la chaîne présente un maximum de performance (en ce qui concerne le débit atteint) en fonction du niveau de charge de du système, et que cette performance s'effondre par l'augmentation de cette charge. Cela représente un comportement non trivial des réseaux sans fil et il ne peut pas être facilement identifié. Cependant, le modèle capture cet effet non évident. Finalement, certains impacts sur les performances des chaînes occasionnés par les mécanismes IEEE 802.11 sont analysés et détaillés. La forte synchronisation entre les nœuds d'une chaîne et comment cette synchronisation représente un défi pour la modélisation de ces réseaux sont décrites. Le modèle proposé permet de surmonter cet obstacle et d'assurer une évaluation facile des performances de la chaîne
The IEEE 802.11 protocol, based on the CMSA/CA principles, is widely deployed in current communications, mostly due to its simplicity and low cost implementation. One common usage can be found in multi-hop wireless networks, where communications between nodes may involve relay nodes. A simple topology of these networks including one source and one destination is commonly known as a chain. In this thesis, a hierarchical modeling framework, composed of two levels, is presented in order to analyze the associated performance of such chains. The upper level models the chain topology and the lower level models each of its nodes. It estimates the performance of the chain in terms of the attained throughput and datagram losses, according to different patterns of channel degradation. In terms of precision, the model delivers, in general, accurate results. Furthermore, the time needed for solving it remains very small. The proposed model is then applied to chains with 2, 3 and 4 nodes, in the presence of occasional hidden nodes, finite buffers and non-perfect physical layer. Moreover, the use of the proposed model allows us to highlight some inherent properties to such networks. For instance, it is shown that a chain presents a performance maximum (with regards to the attained throughput) according to the system workload level, and this performance collapses with the increase of the workload. This represents a non-trivial behavior of wireless networks and cannot be easily identified. However, the model captures this non-trivial effect. Finally, some of the impacts in chains performance due to the IEEE 802.11 mechanisms are analyzed and detailed. The strong synchronization among nodes of a chain is depicted and how it represents a challenge for the modeling of such networks. The proposed model overcomes this obstacle and allows an easy evaluation of the chain performance
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10

Champagnat, Nicolas. "Étude mathématique de modèles stochastiques d'évolution issus de la théorie écologique des dynamiques adaptatives." Phd thesis, Université de Nanterre - Paris X, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00091929.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l'étude probabiliste de modèles écologiques appartenant à la récente théorie des "dynamiques adaptatives". Après avoir précisé et généralisé le cadre et l'heuristique biologique de ces modèles, nous obtenons une justification microscopique d'un modèle d'évolution par sauts à partir d'un système de particules en interaction à valeurs mesure, décrivant la dynamique de la population à l'échelle individuelle. Il s'agit d'un résultat de séparation d'échelles de temps lié à deux asymptotiques : mutations rares et grande population. Ensuite, nous retrouvons une équation différentielle ordinaire connue sous le nom d'"équation canonique des dynamiques adaptatives" en appliquant une asymptotique de petits sauts au processus précédent. Cette asymptotique nous conduit à introduire un modèle d'évolution par diffusion comme approximation diffusion du processus de saut, dont les coefficients présentent une mauvaise régularité : dérive discontinue et diffusion dégénérée aux mêmes points. Nous examinons d'abord l'existence faible, l'unicité en loi et la propriété de Markov forte pour ces processus, questions liées au problème d'atteinte de certains points isolés de l'espace. Enfin, nous démontrons un principe de grandes déviations pour ces diffusions qui permet d'étudier le temps et le lieu de sortie d'un domaine attracteur --- question biologique fondamentale.
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More sources

Books on the topic "Modèles de Markov à sauts"

1

Hidden Markov models for bioinformatics. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2001.

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2

Li, S. Z. Markov random field modeling in image analysis. 3rd ed. London: Springer, 2009.

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3

Ecole d'été de probabilités de Saint-Flour (35th : 2005), ed. Probability and real trees: École d'Été de Probabilités de Saint-Flour XXXV-2005. Berlin: Springer, 2008.

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4

Ycart, Bernard. Modèles et Algorithmes Markoviens (Mathématiques et Applications). Springer, 2002.

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5

Delmas, Jean-François, and Benjamin Jourdain. Modèles aléatoires: Applications aux sciences de l'ingénieur et du vivant (Mathématiques et Applications). Springer, 2006.

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6

Yue, Wuyi, and Qiying Hu. Markov Decision Processes with Their Applications (Advances in Mechanics and Mathematics). Springer, 2007.

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7

Stochastic Processes and Models. Oxford University Press, USA, 2005.

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8

Stirzaker, David. Stochastic Processes and Models. Oxford University Press, USA, 2005.

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Book chapters on the topic "Modèles de Markov à sauts"

1

Chafaï, Djalil, and Florent Malrieu. "Chaînes de Markov cachées." In Recueil de Modèles Aléatoires, 93–103. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-49768-5_7.

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2

Jedrzejewski, Franck. "Chaînes de Markov." In Modèles aléatoires et physique probabiliste, 67–88. Paris: Springer Paris, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-99308-4_4.

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3

Chafaï, Djalil, and Florent Malrieu. "Des chaînes de Markov aux processus de diffusion." In Recueil de Modèles Aléatoires, 357–72. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-49768-5_27.

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4

"Chaînes de Markov à temps discret." In Modèles aléatoires, 3–30. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-33284-8_1.

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5

"CHAINES DE MARKOV." In Modèles probabilistes d'aide à la décision, 291–364. Presses de l'Université du Québec, 1986. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18pgvn2.8.

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6

"DISTRIBUTIONS STATIONNAIRES D’UNE CHAÎNE DE MARKOV." In Modèles probabilistes d'aide à la décision, 365–406. Presses de l'Université du Québec, 1986. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18pgvn2.9.

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7

"TEMPS D’ARRÊT OPTIMAL SUR UNE CHAINE DE MARKOV." In Modèles probabilistes d'aide à la décision, 665–708. Presses de l'Université du Québec, 1986. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18pgvn2.14.

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8

VAN KREVELD, Lucas, and Onno BOXMA. "Mélange de paramètres dans les files d’attente à serveur infini." In Théorie des files d’attente 1, 121–65. ISTE Group, 2021. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9001.ch5.

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Abstract:
Nous considérons deux modèles de files d’attente à serveur infini avec un processus d’arrivée de Poisson. La particularité est que l’intensité de l’arrivée est rééchantillonnée à des intervalles de temps exponentiels (modèle 1) ou à l’époque du changement d’état du processus de Markov (modèle 2). Nos principaux résultats incluent les instants en régime transitoire et en régime permanent du nombre de clients.
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BENMAMMAR, Badr, and Asma AMRAOUI. "Application de l’intelligence artificielle dans les réseaux de radio cognitive." In Gestion et contrôle intelligents des réseaux, 233–60. ISTE Group, 2020. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9008.ch9.

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Abstract:
Dans ce chapitre, nous nous intéressons aux techniques de l’intelligence artificielle (IA) qui ont été les plus utilisées dans les trois dernières années dans la radio cognitive (RC). Nous nous intéressons à des métaheuristiques qui n’étaient pas discutées dans les précédents travaux, comme l’algorithme des lucioles, la recherche coucou, l’algorithme de recherche gravitationnel et l’optimisation par essaim de particules. Nous présentons également les travaux récents liés à l’application des autres techniques d’IA dans la RC, à savoir les algorithmes génétiques, les algorithmes de colonies d’abeilles, la logique floue, la théorie des jeux, les réseaux de neurones, les modèles de Markov, les machines à vecteurs de support, le raisonnement à partir de cas, les arbres de décision, les réseaux bayésiens, les systèmes multi-agents et l’apprentissage par renforcement.
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Conference papers on the topic "Modèles de Markov à sauts"

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Robles, B., M. Avila, F. Duculty, P. Vrignat, S. Begot, and F. Kratz. "Modélisation du niveau de dégradation d’un système industriel à l’aide de modèles de Markov cachés." In Congrès Lambda Mu 19 de Maîtrise des Risques et Sûreté de Fonctionnement, Dijon, 21-23 Octobre 2014. IMdR, 2015. http://dx.doi.org/10.4267/2042/56079.

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