JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 97 :

Planification d’expériences séquentielle dans un contexte de méta-modélisation multi-fidélité.
Le Gratiet, Loic ; Cannamela, Claire ; Garnier, Josselin
Paris VII Denis Diderot

Les gros codes de calcul sont souvent utilisés en ingénierie pour étudier des systèmes physiques. Cependant, les simulations peuvent parfois être coûteuses en temps de calcul. Dans ce cas, une approximation de la relation entrée/sortie du code est souvent faite à l’aide d’un méta-modèle. En fait, un code de calcul peut souvent être lancé à différents niveaux de complexité et une hiérarchie de niveaux de code peut donc être obtenue. Il peut s’agir par exemple d’un modèle élément finis ayant un maillage plus ou moins fin. L’objectif de nos travaux est d’étudier l’utilisation de plusieurs niveaux de code pour prédire la sortie d’un code coûteux. Le méta-modèle multi-niveaux présentés ici est un cas particulier du co-krigeage. Après avoir détaillé le modèle de co-krigeage utilisé et sa mise en place, nous concentrerons notre présentation sur les stratégies de planification d’expériences séquentielles. En effet, un avantage du co-krigeage est qu’il fournit, au travers de la variance de co-krigeage, une estimation de l’erreur de modèle en chaque point de l’espace des paramètres d’entrée. Ainsi, pour améliorer la précision du méta-modèle on peut enrichir séquentiellement notre base d’apprentissage aux points où la variance est la plus grande. Cependant, dans un cadre de multi-fidélité, il faut également choisir quel niveau de réponse on veut connaître en chaque nouveau point. Nous présenterons ici différentes stratégies pour choisir ce niveau basées sur un résultat original qui donne la contribution de chaque code à la variance de prédiction du modèle.