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- W2782762010 abstract "Nous proposons un nouvel algorithme stochastique de recherche de plan d'experience optimal bayesien, dans le cadre de modeles non lineaires et de dimension elevee. A la maniere de Peter Muller, nous transformons le probleme d'optimisation en un probleme de simulation de chaines de Markov qui explorent la surface de l'esperance du critere d'optimisation. Le plan d'experience optimal correspond alors au mode de cette surface vue comme une distribution de probabilite. Pour etre performant dans les cas complexes, notre algorithme combine l'approche particulaire pour explorer efficacement la surface et un effet de recuit simule pour concentrer les simulations pres des modes. Il est teste ici sur un exemple de changements multiple sur une serie temporelle." @default.
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