Optimisation de fonctions discontinues

Domaines touchés

Défis

problème de contrôle et de réseaux

solutions d'EDP

méthode de gradient pas adaptées

problèmes de dynamiques non linéaires transitoires (bifurcations, équilibres multiples

Echantillonnage

Détection de discontinuités

Localisation des discontinuités

critères (discontinuité "faible" selon SARGSYAN 2012)

pente (slope parameter)

coefficients d'approximation reflétant Gibbs

Stratégies

algorithmes de DFO/BBO (AUDET2017, MARTELLI 2014)

Modèles d'approximation

Approximation globales

Approximations locales

Approximations à portée locale

basée sur des noyaux

Variable scale kernel

RBF

base de fonctions lisse enrichie pour discontinuité

Krigreage

NIUTTAT 2018

BHOSEKAR 2019
ROMANI 2019
DE MARCHI 2020 (RBF spéciale

multi quadratic RBF (JUNG 2009)

JUNG 2009 (multi quadratic RBF)
ROMANI 2019 (VSK)

Pade-xxx

Pade Legendre
CHANTRASMI 2009 dans GORODETSKY 2014
AHLFELD 2018 (multivarié : stochastique)

TAMPOS 2012 (Pade-Chebichev)

ARCHIBALD 2009 (coff approx generalized CP, puis poly annhi pour trouver discont à partir de ça)

sur les edges de l'abre couvrant (HALDER2019)

semi auto BHOSEKAR 2019

méthodes de recherche directe

structures

autres domaines

CFD

crash (MISSOUM 2007, BOURSIER 2018)
flambement (idem)
aubes moteurs

choc (HALDER 2018)

climate change bifurcation (cité dans GOROTEDSKY 2014)

Signaux, images, nuages de points : détection de défauts

signaux
JUNG 2009
TAMPOS 2012
ROMANI 2019

images
ROMANI 2019 (edge detection)

nuages de points, ou 4D
DEMARCHI 2019 (données IRM)
MATTHES 2019 (données géologiques en fonction du temps)

non stochastique

stochastique

onde de choc 1D (JUNG 2009)
équation de Burger (TAMPOS 2012)

évoqué par
ARCHIBALD 2009 (grande dimensions)
TAMPOS 2012 (explique gibbs)
Zang 2015

inventaire optimal (BHOSEKAR 2019)

approximation de fonctions discontinues délicate

oscillations numériques (effet Gibbs) (BOURSIER 2018)

ordre trop faible : manque de précision

contexte où le temps de calcul est en plus un enjeu

DFO/BBO

quantitifaction des incertitudes, optimisation robuste

nombre limité d'évaluations (SARSGYAN 2012)
sans nouvelles évaluations (AHLFELD 2018)

supply chain :BHOSEKAR 2019
analyse de crash (BOURSIER 2018)

Reliabiliy based design optimization (RBDO)
MISSOUM 2007

robustesse de la solution est recherchée

A COMPLETER

méthodes de gradient sur des approximations continues

méthodes basées sur des modèles

heuristiques plus "industrielles"

régions de confiance (LIUZZI 2019)

méthodes directionelles (VICENTE 2012)

optimisation globale (à changer basée sur approx)
BHOSEKAR 2019

hybride

MARTELLI 2014

génétique
NSGA II(BOURSIER 2018) (sur substitut uniquement

succession de modèles (BIRGIN 2017)

avec substitut uniquement (cobyla :BOURSIER 2018)

Pade Chebichev (TAMPOS 2012)

krigeage avec mitigation de Gibbs (BHOSEKAR 2019)

Approximation locales sur espace partitionné
1) Echantillonnage
2) Etiquetage des points : détection
3) Classification pour trouver frontières : localisation
4) Construction d'approximation

DEMARCHI 2020
AHLFELD 2019
BOURSIER 2018
SARGSYAN 2012
ARCHIBALD 2009
MISSOUM 2007

chaos polynomial localisé (SARGSYAN 2012)
chaos poly. généralisé multi éléments (ref PETTERSON 2019)

valeur de la fonction

intérêt

construction de meilleures approximations

comprendre la dynamique fondamentale

GORODETSKY 2014
MISSOUM 2007 pour estimer proba dans pb RBDO

modéliser les discontinuités en soi

KONG 2020

Pade Chebichev adapté (TAMPOS 2012)
partition de l'espace pour méthode multi élément (HALDER 2019)
RBDO (A TROUVER)

valeur seuil

epsilon-continuité (pas de saut excédant un seuil) LYTVYN 2019
réponse normalisée (BOURSIER 2018)

différentes classes

intervalles (DE MARCHI 2020)
par KMEAN (MISSOUM 2007)

"automatique"

annihilation polynomiale
ARCHIBALD 2005/2009
JAKEMAN 2011
GORODETSKY 2014

autres (edge detection)

normales sur un nuage de points (KONG 2020)

à partir de pointséchantillonnés et étiquetés

SVM

DE MARCHI 2020
AHLFELD 2019
BOURSIER 2018
GORODETSKY 2014

à partir des points échantillonnés

inférence bayesienne pour courbe paramétrisée
thèse ANDERSON 2017
SARGSYAN 2012

annihilation polynomiale
ARCHIBALD 2005/2009
JAKEMAN 2011
GORODETSKY 2014

splines (LYTVYN 2019)

implicite par lignes de niveau (PETTERSON 2019), discont stochastique
GORODESTKY

facettes de l'enveloppe convexe
MISSOUM 2007

hypserurface de séparaion par sparse gird (ZHANG 2015)

hyperplan de séparation MISOUM 2006

sparse grid

JACKEMAN 2011
ZHANG 2015
BHOSEKAR 2019
ZHANG 2015

plan d'expérience

LHS (MISSOUM 2007)
optimal quadrature sampling (SESHADRI, dans AHLFELD 2018)

adaptatif proche des discontinuités

arbre couvrant HALDER 2018

proche des lignes de niveau SVM (GORODETSKY 2014)

optimisation sur une approximation uniquement

BOURSIER

BHOSEKAR 2019 : approx global, détection discont puis recherche locale

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