Dissertations / Theses on the topic 'Région de confiance simultanée'

"Dans un modèle multidimensionnel dont les variables sont fortement corrélées, une analyse de covariance (ANCOVA) est à recommander. La méthode classique d'ANCOVA ne peut cependant être effectuée que si la covariable n'est pas affectée par les traitements dans l'expérience. F. Smith (l957) a illustré le cas d'une ANCOVA dont la covariable était affectée par les traitements; l'analyse conduisait à des conclusions erronées. Nous avons cherché des méthodes d'ANCOVA plus générales. Trois méthodes sont développées; les deux premières méthodes sont illustrées par l'étude de l'effet du tourteau de colza en alimentation avicole, à l'aide de données d’une station de recherche de l'INRA. La troisième méthode appliquée à une synthèse statistique n’a pu être présentée que d'une manière théorique. L'introduction d'un nouvel aliment pour animaux peut manquer d'efficacité en raison de l'inappétence de l'animal pour cet aliment. Pour éliminer cet effet d’inappétence nous proposons une modélisation du dosage progressif en alimentation animale, utilisant la méthode des comparaisons simultanées "traitements- témoin", avec affectations optimales des traitements et contrôle du déroulement de l’expérience. "
In the multivariate model where the variables are strongly correlated, a covariance analysis (ANCOVA) is strongly advisable. The classical ANCOVA method may be used only if the covariate is not affected by the treatments in the experiment. F. Smith (1957) illustrated the case of an ANCOVA with covariate affected by treatments that lead to erroneous conclusions. We proposed some generalized ANCOVA methods. Three methods are explained. The first two are used for study of colza-oil cake in avicol feeding, with experimental data from INRA. The third concerning statistical synthesis has been presented only from a theoretical point of view. The introduction of a new food for animals can be less adaptable because of the lack of animal appetite as regards to the new food. To increase the efficiency of the experiments we propose amodelization of the progressive dosage in animal feeding, using the confidence simultaneous inter-vals of the comparisons "treatments- control" with optimal allocations of treatments and control of the development of experiment

Cette thèse présente l’analyse du spectre d’absorption infrarouge par transformée de Fourier (résolution 0. 005 cm⁻¹) entre 1029 et 1700 cm⁻¹ de la molécule ¹²CH₃D. Dans cette région se situent les bandes ν₃, ν₅, ν₈ en interaction de Coriolis forte. Ce type de triade n’ayant jamais été étudié, son étude a nécessité la mise en place d’outils théoriques et informatiques : un hamiltonien effectif réduit adapté à ce type d’interaction a été construit et un jeu de programmes a été écrit. L’attribution de plus de 3000 raies infrarouges dont plus de 1000 correspondant à des transitions interdites a permis la détermination des paramètres spectroscopiques des trois états supérieurs et de l’état fondamental. Ces paramètres spectroscopiques ainsi que les dérivées des moments dipolaires calculées ont permis la simulation en fréquence et en intensité absolue de toute la triade.

L'optimisation sans dérivées (OSD) a connu un regain d'intérêt ces dernières années, principalement motivée par le besoin croissant de résoudre les problèmes d'optimisation définis par des fonctions dont les valeurs sont calculées par simulation (par exemple, la conception technique, la restauration d'images médicales ou de nappes phréatiques). Ces dernières années, un certain nombre de méthodes d'optimisation sans dérivée ont été développées et en particulier des méthodes fondées sur un modèle de région de confiance se sont avérées obtenir de bons résultats. Dans cette thèse, nous présentons un nouvel algorithme de région de confiance, basé sur l'interpolation, qui se montre efficace et globalement convergent (en ce sens que sa convergence vers un point stationnaire est garantie depuis tout point de départ arbitraire). Le nouvel algorithme repose sur la technique d'auto-correction de la géométrie proposé par Scheinberg and Toint (2010). Dans leur théorie, ils ont fait avancer la compréhension du rôle de la géométrie dans les méthodes d'OSD à base de modèles. Dans notre travail, nous avons pu améliorer considérablement l'efficacité de leur méthode, tout en maintenant ses bonnes propriétés de convergence. De plus, nous examinons l'influence de différents types de modèles d'interpolation sur les performances du nouvel algorithme. Nous avons en outre étendu cette méthode pour prendre en compte les contraintes de borne par l'application d'une stratégie d'activation. Considérer une méthode avec ensemble actif pour l'optimisation basée sur des modèles d'interpolation donne la possibilité d'économiser une quantité importante d'évaluations de fonctions. Il permet de maintenir les ensembles d'interpolation plus petits tout en poursuivant l'optimisation dans des sous-espaces de dimension inférieure. L'algorithme résultant montre un comportement numérique très compétitif. Nous présentons des résultats sur un ensemble de problèmes-tests issu de la collection CUTEr et comparons notre méthode à des algorithmes de référence appartenant à différentes classes de méthodes d'OSD. Pour réaliser des expériences numériques qui intègrent le bruit, nous créons un ensemble de cas-tests bruités en ajoutant des perturbations à l'ensemble des problèmes sans bruit. Le choix des problèmes bruités a été guidé par le désir d'imiter les problèmes d'optimisation basés sur la simulation. Enfin, nous présentons des résultats sur une application réelle d'un problème de conception de forme d'une aile fourni par Airbus.

Les régions construisent leur avantage économique en s'appuyant sur leur capacité à mobiliser et à canaliser les connaissances. L'enjeu de cette recherche est de comprendre la dynamique à l’œuvre dans les relations inter-acteurs qui explique la sous-performance des uns ou les capacités créatives des autres par le biais de la diffusion de connaissances ou de l'apprentissage. L'enjeu est de cerner la manière dont les individus, les firmes et les institutions interagissent ainsi que les effets de leur interaction sur la performance régionale en matière d'innovation. Nous proposons d'approcher ce sujet d'étude sous l'angle de la théorie des conventions, en explorant d'autres dimensions importantes de la créativité et de l'apprentissage, particulièrement en articulant les notions de confiance et de croyance. Les individus agissent et interagissent dans un contexte social régi par des conventions. Une action ne peut s'effectuer sans l'existence d'un certain nombre de conventions. Un des problèmes majeurs des conventions est qu'elles limitent souvent l'ensemble d'actions possibles. Elles structurent et contraignent l'action. Elles ne sont pas sans lien avec les notions de confiance et de croyance en question
Regions build their economic advantage in relying on their ability to mobilize and channel knowledge. The aim of this research is to understand the dynamics at work in the inter-actor relationship which explains the underperformance of some actors or the creative abilities of others through dissemination of knowledge or learning. The challenge is to identify how individuals, firm sand institutions interact and the effects of their interaction on regional performance in terms of innovation. We propose to approach this subject of study under angle of conventions theory, exploring other important dimensions of creativity and learning, particularly by articulating the notions of trust and belief. lndividuals act and interact in a social context governed by conventions. An action can not take place without the existence of some number of conventions. One major problem of conventions is that they often limit the set of possible actions. They structure and constrain action. They are not unrelated to the notions of trust and belief in question

L’industrialisation des exploitations agricoles ainsi que le retour de populations urbaines en campagne préfigurent l’émergence de conflits sur l’usage de l’espace. Ceux-ci seront analysés sous l’angle du processus de révision des émotions. Dans une perspective relationnelle, l’émotion est envisagée comme étant ce qui lie les individus à une situation. Il est avancé que les projets d’élevage provoquent une rupture dans les routines, générant des émotions de sidération, d’angoisse et de colère. Pour renouer avec des routines stables, les acteurs s’engagent dans un travail de révision les menant à questionner leurs attentes et leurs valeurs. L’incertitude propre aux situations de révision plonge aussi les acteurs dans un travail d’enquête pour restaurer la confiance. Ces variables de l’action permettront de répondre à une question très simple : comment émergent et se résolvent les conflits ? Selon quelles logiques d’actions et quels ressorts politiques ? L’objectif de cette thèse est double. D’un côté, il s’agit de conceptualiser un modèle du conflit étape par étape, de son émergence à sa résolution. D’un autre côté, l’objectif est de traiter plus spécifiquement des relations entre conflits et institutions. L’analyse est construite à partir de l’étude de 9 cas de conflit en Bretagne. Ces cas sont étayés de 52 entretiens semi-directifs, d’une revue de presse et d’analyse de dossiers d’enquête publique. Une analyse de contenu thématique a permis d’identifier les différents ressorts de l’action collective. Les résultats montrent une dynamique globale des conflits locaux autour des projets d’élevage. Les émotions et les situations de conflit ont été restituées dans toutes leurs étapes : le concernement, la mobilisation et le dénouement. Au fil de la mobilisation émergent de fortes demandes de redistribution des usages et de reconnaissance des valeurs associées. Celles-ci ont été expliquées par des demandes de prise en charge de problèmes publics qui ont émergé au cours de la mobilisation. Les conflits d’élevage se sont révélés être des micro-mouvements sociaux s’imbriquant dans des demandes plus globales de reconnaissance des valeurs et de contestation de l’ordre social
The industrialization of farming and the return of urban populations to the countryside foreshadows the emergence of conflicts over the use of space. These will be analyzed from the emotional work process. From a relational perspective, emotion is seen as what links individuals to a situation. Animal farming projects are said to break routines of inhabitants, generating feelings of amazement, anxiety and anger. To return to stable routines, the actors engage in a work of revision leading them to question their expectations and their values. The uncertainty inherent in revision situations also plunges the actors into investigative work to restore trust. Our main goal is to answer a very simple question: how do conflicts arise and resolve? According to what logic of action and what political process? The objective of this thesis is twofold. On the one hand, it involves conceptualizing a model of the conflict step by step, from its emergence to its resolution. On the other hand, the objective is to deal more specifically with the relationships between conflicts and institutions. The analysis is based on the study of 9 cases of conflict in Brittany. These cases are supported by 52 semi-structured interviews, a press review and an analysis of public inquiry files. A thematic content analysis identified the different drivers of collective action. The results show a global dynamic of local conflicts around livestock projects. Emotions and situations of conflict have been restored in all stages of the conflict: concern, mobilization and conclusion. Over the course of the mobilization, strong demands for redistributions of land uses and recognition of associated values emerged. These were explained by recognition demands of public problems that emerged during the mobilization. Livestock conflicts have proven to be social micro-movements interwoven with more global demands for recognition of values and contestation of social order

Technique juridique destinée à l’acquisition et à la gestion d’un patrimoine immobilier, la société civile immobilière (SCI) remporte depuis le début des années 1980 un vif succès. Son recours concerne aussi bien des particuliers, plus ou moins aisés, que des praticiens du droit, du chiffre, du patrimoine et de l’argent, soucieux des intérêts de leurs clients. Les premiers peuvent être qualifiés d’utilisateurs et les seconds de concepteurs. A ce titre, le phénomène sociétaire représente un phénomène économique, juridique, urbain et social de premier plan que les spécialistes des sciences sociales n’ont jamais examiné jusqu’à présent. Le tout premier défi de ce travail consiste ainsi à convertir un objet juridique et financier, proche de l’artefact, en objet sociologique. La réflexion menée emprunte aux principes théoriques et méthodologiques des sociologies juridique, économique et des techniques. En détenant des parts de société, en étant propriétaire d’un bien immobilier dématérialisé, le porteur de parts jouit d’une identité socio-juridique singulière. Il possède un statut hybride, à la croisée du propriétaire immobilier et mobilier, ce qui le positionne, de façon plus ou moins consciente, au cœur d’un processus contemporain de rationalisation des pratiques immobilières et patrimoniales. Cette étude vise donc en partie à compléter la connaissance des comportements des propriétaires-bailleurs. L’emploi de la technique sociétaire illustre et explique d’une part une professionnalisation du statut de propriétaire immobilier, celui-ci étant défini comme un acteur à projets, plus ou moins inventif, évoluant dans des environnements mouvants et capable de formuler des scénarios gestionnaires ; il embrasse une carrière. Toutefois, il peut se faire aider dans la définition de ses projets, stratégies et tactiques par des experts en questions patrimoniales ; il peut intégrer des filières pragmatiques. L’emploi ou le suremploi de cette technique symbolise dès lors aussi une professionnalisation grandissante mais diffuse des concepteurs et des métiers du conseil patrimonial. Ils s’inscrivent dans un marché porteur et dans un système interprofessionnel où les rivalités marchandes et intellectuelles le disputent aux collaborations, coopérations et synergies. L’interactivité, la performance, la confiance, l’honnêteté, sont, parmi d’autres, les axes de la relation qui unit porteurs de parts et praticiens. La diffusion de l’information sociétaire et sa traduction matérielle transitent par des instances socialisatrices diverses et variées. Les usages et représentations de la technique sociétaire vont d’autre part dans le sens d’une acculturation juridique. Le porteur de parts assimile et jongle avec des normes sociétaires qui entrent parfois en concurrence avec d’autres normes juridiques, mais plus encore avec des normes sociales, culturelles, familiales, contractuelles, éthiques ou morales préexistantes – un « déjà-là » normatif. Le syncrétisme s’avère peu ou prou réussi. L’autre grande ambition de ce travail est ce faisant, par induction, d’observer la place laissée aux règles juridiques objectives au sein des systèmes normatifs individuels et collectifs, bref de voir comment se joue le phénomène d’internormativité. Entre logique déontique, légalisme, rationalités, coutumes et croyances. Les règles sociétaires peuvent être comparées à des règles contractuelles qui participent à la construction d’une dynamique d’action collective – sa scénarisation –, ou bien nourrissent son illusion. Elles peuvent tout aussi bien structurer que désorganiser des groupes de porteurs de parts associés ou les interrelations socio-patrimoniales de ces derniers
Société Civile Immobilière (SCI) is a French legal technique intended to purchase and manage different kinds of real estates. Since the beginning of the 1980’s this concept has been very successful. The béneficiaries range from individuals (with various degrees of wealth) to legal advisers, lawyers, chartered accountants and bankers in charge of theirs client’s investments. The first are referred to as “users”, whilst the latter ones are referred to as “inventors”. This phenomenon represents an important economic, legal, urban and social phenomenon which has not yet been analysed by social science specialists. Therefore the main challenge of this analysis is to convert a legal and financial topic to a sociological one. Our methodology is based upon the main economic, legal, scientific and technological sociologies. The shareholders in a SCI, i. E. Owners of an intangible estate investment, have a particular social-legal identity. They have a hybrid status, at the junction between the home owner and the investor. This positions them more or less consciously in the middle of a contemporary rationalisation process of investment and estate management practices. This system illustrates the growing business-awareness of the home owner. He is defined as a project manager, more or less innovative who evolves in an ever-changing environment and is capable of formulating various scenarios. He follows a career path. However he can be helped in defining his projects both on a strategic and tactical level by experts in property ownership. The use or even the over-use of this technique means there is an increasing diversification in the property ownership counselling jobs. These growing trends are occurring in a growing market and in an inter-professional system where material and intellectual issues rival with collaborations, co-operations and synergies. The hinges of a relationship with unite professionals and shareholders are, amongst others: interactivity, performance, trust and honesty. The diffusion of company information and its materialistic repercussions go through diverse and various socialising instances. SCI practices and techniques used lead towards a legal acculturation. Shareholders assimilate and juggle with SCI norms leading sometimes to confrontation with social, cultural, family, contractual, ethical or moral ones. Syncretism has been more or less successful. The second main objective of this analysis is to observe what place the law takes in an individual/collective system, i. E. To look at the inter-normalisation phenomenon. SCI rules can be considered as contractual rules which help build a dynamic collective action, or can feed the illusion. They can just easily structure or disorganise groups of shareholders

L’optimisation sans dérivées (OSD) a connu un regain d’intérêt ces dernières années, principalement motivée par le besoin croissant de résoudre les problèmes d’optimisation définis par des fonctions dont les valeurs sont calculées par simulation (par exemple, la conception technique, la restauration d’images médicales ou de nappes phréatiques).Ces dernières années, un certain nombre de méthodes d’optimisation sans dérivée ont été développées et en particulier des méthodes fondées sur un modèle de région de confiance se sont avérées obtenir de bons résultats.Dans cette thèse, nous présentons un nouvel algorithme de région de confiance, basé sur l’interpolation, qui se montre efficace et globalement convergent (en ce sens que sa convergence vers un point stationnaire est garantie depuis tout point de départ arbitraire). Le nouvel algorithme repose sur la technique d’auto-correction de la géométrie proposé par Scheinberg and Toint (2010). Dans leur théorie, ils ont fait avancer la compréhension du rôle de la géométrie dans les méthodes d’OSD à base de modèles. Dans notre travail, nous avons pu améliorer considérablement l’efficacité de leur méthode, tout en maintenant ses bonnes propriétés de convergence. De plus, nous examinons l’influence de différents types de modèles d’interpolation sur les performances du nouvel algorithme.Nous avons en outre étendu cette méthode pour prendre en compte les contraintes de borne par l’application d’une stratégie d’activation. Considérer une méthode avec ensemble actif pour l’optimisation basée sur des modèles d’interpolation donne la possibilité d’économiser une quantité importante d’évaluations de fonctions. Il permet de maintenir les ensembles d’interpolation plus petits tout en poursuivant l’optimisation dans des sous-espaces de dimension inférieure. L’algorithme résultant montre un comportement numérique très compétitif. Nous présentons des résultats sur un ensemble de problèmes-tests issu de la collection CUTEr et comparons notre méthode à des algorithmes de référence appartenant à différentes classes de méthodes d’OSD.Pour réaliser des expériences numériques qui intègrent le bruit, nous créons un ensemble de cas-tests bruités en ajoutant des perturbations à l’ensemble des problèmes sans bruit. Le choix des problèmes bruités a été guidé par le désir d’imiter les problèmes d’optimisation basés sur la simulation. Enfin, nous présentons des résultats sur une application réelle d’un problème de conception de forme d’une aile fourni par Airbus
Derivative-free optimization (DFO) has enjoyed renewed interest over the past years, mostly motivated by the ever growing need to solve optimization problems defined by functions whose values are computed by simulation (e.g. engineering design, medical image restoration or groundwater supply).In the last few years, a number of derivative-free optimization methods have been developed and especially model-based trust-region methods have been shown to perform well.In this thesis, we present a new interpolation-based trust-region algorithm which shows to be efficient and globally convergent (in the sense that its convergence is guaranteed to a stationary point from arbitrary starting points). The new algorithm relies on the technique of self-correcting geometry proposed by Scheinberg and Toint [128] in 2009. In their theory, they advanced the understanding of the role of geometry in model-based DFO methods, in our work, we improve the efficiency of their method while maintaining its good theoretical convergence properties. We further examine the influence of different types of interpolation models on the performance of the new algorithm.Furthermore, we extended this method to handle bound constraints by applying an active-set strategy. Considering an active-set method in bound-constrained model-based optimization creates the opportunity of saving a substantial amount of function evaluations. It allows to maintain smaller interpolation sets while proceeding optimization in lower dimensional subspaces. The resulting algorithm is shown to be numerically highly competitive. We present results on a test set of smooth problems from the CUTEr collection and compare to well-known state-of-the-art packages from different classes of DFO methods.To report numerical experiments incorporating noise, we create a test set of noisy problems by adding perturbations to the set of smooth problems. The choice of noisy problems was guided by a desire to mimic simulation-based optimization problems. Finally, we will present results on a real-life application of a wing-shape design problem provided by Airbus

En adoptant une methode générale de distribution du réseau de cellules, sont proposes des algorithmes de communication sur un anneau et sur un hypercube qui résolvent les problèmes de multi-accumulation et de diffusion all-to-all. Il est montre, de plus, que ces algorithmes sont asymptotiquement optimaux. La simulation de l'identification des visages en contexte présentée constitue une tentative d'utilisation du modèle connexioniste comme nouveau paradigme pour modéliser des phénomènes cognitifs. Par ailleurs, l'application des réseaux multicouches a la reconnaissance de mots met en valeur l'intérêt de l'architecture a connexions partielles et superposées pour traiter des informations temporelles

Les méthodes barrières proposent de résoudre le problème non linéaire en résolvant une suite de problèmes pénalisés. Le lien entre la suite, dite externe, des solutions des fonctions pénalisées et la solution du problème initial a été établie dans les années soixante.

Dans cette thèse, nous avons utilisé une fonction barrière logarithmique. A chaque itération externe, la technique SQP se charge de produire une série de sous-problèmes quadratiques dont les solutions forment une suite, dite interne, de directions de descente pour résoudre le problème non linéaire pénalisé.

Nous avons introduit un changement de variable sur le pas de déplacement ce qui a permis d'obtenir des conditions d'optimalité plus stable numériquement.

Nous avons réalisé des simulations numériques pour comparer les performances de la méthode des gradients conjugués à celle de la méthode D.C., appliquées pour résoudre des problèmes quadratiques de région de confiance.

Nous avons adapté la méthode D.C. pour résoudre les sous-problèmes verticaux, ce qui nous a permis de ramener leurs dimensions de $n+m$ à $m+p$ ($ p < n $).

L'évolution de l'algorithme est contrôlée par la fonction de mérite. Des tests numériques permettent de comparer les avantages de différentes formes de la fonction de mérite. Nous avons introduit de nouvelles règles pour améliorer cette évolution.

Les expériences numériques montrent un gain concernant le nombre de problèmes résolus. L'étude de la convergence de notre méthode SDC, clôt ce travail.

La segmentation d'images est un domaine important dans le traitement d'images et un grand nombre d'approches différentes ent été développées pendant ces dernières décennies. L'approche des contours actifs est un des plus populaires. Dans ce cadre, cette thèse vise à développer des algorithmes robustes, qui peuvent segmenter des images avec des inhomogénéités d'intensité. Nous nous concentrons sur l'étude des énergies externes basées région dans le cadre des ensembles de niveaux. Précisément, nous abordons la difficulté de choisir l'échelle de la fenêtre spatiale qui définit la localité. Notre contribution principale est d'avoir proposé une échelle adaptative pour les méthodes de segmentation basées sur les statistiques locales. Nous utilisons l'approche d'Intersection des Intervalles de Confiance pour définir une échelle position-dépendante pour l'estimation des statistiques image. L'échelle est optimale dans le sens où elle donne le meilleur compromis entre le biais et la variance de l'approximation polynomiale locale de l'image observée conditionnellement à la segmentation actuelle. De plus, pour le model de segmentation basé sur une interprétation Bahésienne avec deux noyaux locaux, nous suggérons de considérer leurs valeurs séparément. Notre proposition donne une segmentation plus lisse avec moins de délocalisations que la méthode originale. Des expériences comparatives de notre proposition à d'autres méthodes de segmentation basées sur des statistiques locales sont effectuées. Les résultats quantitatifs réalisés sur des images ultrasonores de simulation, montrent que la méthode proposée est plus robuste au phénomène d'atténuation. Des expériences sur des images réelles montrent également l'utilité de notre approche.

Le principal objectif de cette thèse est d’étudier deux méthodes de calibration automatique de la pénalité pour la sélection de modèle. L’avantage de ces méthodes est double, d’une part, elles sont toujours implémentables, elles ont mˆeme souvent été utilisées dans des problèmes pratiques avec succès, d’autre part, elles sont optimales puisqu’elles permettent de sélectionner asymptotiquement le meilleur modèle. Il existe d’autres méthodes de pénalisation calculables en pratique, quand les données sont indépendantes. Néanmoins, en dehors des collections de modèles très réguliers, ces pénalités sont très pessimistes, voire dépendent de constantes inconnues comme la norme sup de la densité. De plus, quand on veut utiliser les preuves classiques pour des données mélangeantes, les pénalités que l’on obtient dépendent toujours de constantes inconnues de l’utilisateur (voir le chapitre 3). Le chapitre 2 étudie l’heuristique de pente et les pénalités par rééchantillonnage dans le cas de données indépendantes. On donne une condition suffisante pour que l’heuristique de la pente soit optimale, en utilisant l’inégalité de concentration de Talagrand pour le supremum du processus empirique. On étudie aussi l’approximation du processus empirique par sa version rééchantillonnée et on en déduit que la même condition suffit à garantir l’optimalité des méthodes par rééchantillonnage. Le chapitre 3 est consacré à l’étude de pénalités classiques quand les observations sont mélangeantes. On montre des inégalités oracles et l’adaptativité de l’estimateur sélectionné à la régularité de la densité. La pénalité dépend des coefficients de mélange qui peuvent parfois être évalués. Le chapitre 4 étend les résultats du chapitre 2 au cas de données mélangeantes. On montre ainsi que les méthodes de la pente et bootstrap sont également optimales dans ce cas, sous le même type de conditions. Ces nouvelles pénalités sont toujours calculables en pratique et le modèle sélectionné est asymptotiquement un oracle, ce qui améliore beaucoup les résultats du chapitre 3. Le chapitre 5 traite du problème des régions de confiance adaptatives. Contrairement au cas de l’estimation, cette adaptation n’est que très rarement possible. Quand elle l’est, nous construisons des régions adaptatives. En particulier, on améliore quelques résultats de concentration du chapitre 2 lorsque les données sont à valeurs réelles, notamment ceux des U-statistiques.

L'optimisation intervient dans de nombreuses applications IFPEN, notamment dans l'estimation de paramètres de modèles numériques à partir de données en géosciences ou en calibration des moteurs. Dans ces applications, on cherche à minimiser une fonction complexe, coûteuse à estimer, et dont les dérivées ne sont pas toujours disponibles. A ces difficultés s'ajoutent la prise en compte de contraintes non linéaires et parfois l'aspect multi-objectifs. Au cours de cette thèse, nous avons développé la méthode SQA (Sequential Quadradic Approximation), une extension de la méthode d'optimisation sans dérivées de M.J.D. Powell pour la prise en compte de contraintes à dérivées connues ou non. Cette méthode est basée sur la résolution de problèmes d'optimisation simplifiés basés sur des modèles quadratiques interpolant la fonction et les contraintes sans dérivées, construits à partir d'un nombre limité d'évaluations de celles-ci. Si la résolution de ce sous-problème ne permet pas une progression pour l'optimisation originale, de nouvelles simulations sont réalisées pour tenter d'améliorer les modèles. Les résultats de SQA sur différents benchmarks montrent son efficacité pour l'optimisation sans dérivées sous contraintes. Enfin, SQA a été appliqué avec succès à deux applications industrielles en ingénierie de réservoir et en calibration des moteurs. Une autre problématique majeure en optimisation étudiée dans cette thèse est la minimisation multi-objectifs sous contraintes. La méthode évolutionnaire Multi-Objective Covariance Matrix Adaptation, adaptée à la prise en compte des contraintes, s'est révélée très performante dans l'obtention de compromis pour la calibration des moteurs.

Sont étudiés: 1) l'algorithme SGGP Pour la résolution d'un programme linéaire général; 2) la méthode de pivotage de Lemke, la methode du gradient conjugue conditionnel et la methode de l'inverse partiel pour la résolution des programmes quadratiques convexes; 3) les méthodes d'approximation extérieure et les méthodes de coupes planes et les méthodes de région de confiance pour l'optimisation non convexe

Cette thèse est consacrée à l'étude des méthodes de résolution des problèmes d'optimisation globale y compris leur implémentation sur ordinateur, les simulations numériques et aussi les applications de ces méthodes à certains problèmes industriels. Une revue systématique des techniques fondamentales utilisées en optimisation globale déterministe est présentée. Sur la base de ces techniques, des algorithmes de type approximation extérieure et séparation & évaluation sont élaborés pour la résolution de certaines classes importantes de problèmes d'optimisation globale qui font l'objet d'une recherche extensive pendant ces dernières années: programmation anti-convexe, programmation D. C. (différence de fonctions convexes), programmation quadratique. Ces méthodes sont ensuite appliquées à un problème industriel important, celui de pool carburant. D'autre part, une technique de décomposition est proposée pour traiter une classe de problèmes comportant des fonctions bilinéaires et quadratiques. Enfin, dans le dernier chapitre, nous présentons la résolution d'un problème fondamental dans la vision par ordinateur par la méthode de région de confiance, une méthode robuste et fiable pour la minimisation sans contrainte

Parmi les méthodes d’estimation de paramètres de loi de probabilité en statistique, le maximum de vraisemblance est une des techniques les plus populaires, comme, sous des conditions l´egères, les estimateurs ainsi produits sont consistants et asymptotiquement efficaces. Les problèmes de maximum de vraisemblance peuvent être traités comme des problèmes de programmation non linéaires, éventuellement non convexe, pour lesquels deux grandes classes de méthodes de résolution sont les techniques de région de confiance et les méthodes de recherche linéaire. En outre, il est possible d’exploiter la structure de ces problèmes pour tenter d’accélerer la convergence de ces méthodes, sous certaines hypothèses. Dans ce travail, nous revisitons certaines approches classiques ou récemment d´eveloppées en optimisation non linéaire, dans le contexte particulier de l’estimation de maximum de vraisemblance. Nous développons également de nouveaux algorithmes pour résoudre ce problème, reconsidérant différentes techniques d’approximation de hessiens, et proposons de nouvelles méthodes de calcul de pas, en particulier dans le cadre des algorithmes de recherche linéaire. Il s’agit notamment d’algorithmes nous permettant de changer d’approximation de hessien et d’adapter la longueur du pas dans une direction de recherche fixée. Finalement, nous évaluons l’efficacité numérique des méthodes proposées dans le cadre de l’estimation de modèles de choix discrets, en particulier les modèles logit mélangés.
Maximum likelihood is one of the most popular techniques to estimate the parameters of some given distributions. Under slight conditions, the produced estimators are consistent and asymptotically efficient. Maximum likelihood problems can be handled as non-linear programming problems, possibly non convex, that can be solved for instance using line-search methods and trust-region algorithms. Moreover, under some conditions, it is possible to exploit the structures of such problems in order to speedup convergence. In this work, we consider various non-linear programming techniques, either standard or recently developed, within the maximum likelihood estimation perspective. We also propose new algorithms to solve this estimation problem, capitalizing on Hessian approximation techniques and developing new methods to compute steps, in particular in the context of line-search approaches. More specifically, we investigate methods that allow us switching between Hessian approximations and adapting the step length along the search direction. We finally assess the numerical efficiency of the proposed methods for the estimation of discrete choice models, more precisely mixed logit models.

Sont étudiés: 1) l'algorithme s.g.g.p. Pour la résolution d'un programme linéaire général; 2) la méthode de pivotage de Lemke, la methode du gradient conjugue conditionnel et la methode de l'inverse partiel pour la résolution des programmes quadratiques convexes; 3) les méthodes d'approximation extérieure et les méthodes de coupes planes et les méthodes de région de confiance pour l'optimisation non convexe.