Hybridization of dynamic optimization methodologies

Hybridization of dynamic optimization methodologies

Dans ce manuscrit de thèse, mes travaux portent sur la combinaison de méthodes pour la prise de décision séquentielle (plusieurs étapes de décision corrélées) dans des environnements complexes et incertains. Les méthodes mises au point sont essentiellement appliquées à des problèmes de gestion et de...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Decock, Jérémie
Other Authors: Paris 11
Language:en
Published: 2014
Subjects:
Prise de décision Séquentielle
Apprentissage
Optimisation
Apprentissage par renforcement
Stratégies d'évolution
Réseaux de neurones
Hybridation
Unit Commitment
Optimisation stochastique
Sequential decision making
Evolution strategies
Neural networks
Hybridization
Energy and utilities
Noisy optimization
Black box complexity model
Power Systems
Online Access:http://www.theses.fr/2014PA112359/document

Internet

http://www.theses.fr/2014PA112359/document

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