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Auteur Olivier Sigaud |
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Titre : Processus decisionnels de markov et en intelligence artificielle. Vol. 1,Principes generaux et applications Type de document : texte imprime Auteurs : Olivier Sigaud ; Olivier Buffet Editeur : Paris : Cassini Année de publication : 2011 Collection : Coll Importance : 259 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-2057-7 Note générale : Bibliogr.Index Langues : Français Mots-clés : Chaîne de Markov,Méthodes élémentaires , Mathématiques Index. décimale : 519.7 Résumé : Arthur Engel est un spécialiste mondialement reconnu de la pédagogie des mathématiques, et il a aussi pendant de nombreuses années été l'entraîneur de l'équipe d'Allemagne aux Olympiades internationales de mathématiques. Depuis les années 70, il défend l'idée que les probabilités et la statistique peuvent, et doivent, être enseignées au niveau élémentaire, à partir de la sixième. Dans Processus aléatoires pour les débutants, il montre comment avec un minimum de mathématiques (séries entières, développements limités) on peut aller très loin dans ce qui constitue la partie la plus vivante du calcul des probabilités : la théorie des processus.
Comme dans ses autres livres, Arthur Engel y déploie avec talent sa méthode qui consiste à s'appuyer sur un grand nombre d'exemples, de situations particulières, pour indiquer comment on s'y prend, quelles sont les questions qui se posent, quels outils on utilise... Ce livre est centré sur la notion de chaîne de Markov. Un chapitre est consacré aux méthodes élémentaires qui permettent de simplifier l'étude de chaînes de Markov particulières (méthodes qu'omettent les livres plus avancés, qui privilégient les constructions théoriques), un autre aux promenades aléatoires. Ce n'est qu'à la fin de l'ouvrage qu'on introduit les matrices, pour étudier le comportement asymptotique des chaînes de Markov.
On trouvera aussi des chapitres consacrés aux probabilités géométriques, aux processus de branchements, aux processus de Poisson et aux files d'attente.Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=12680 Processus decisionnels de markov et en intelligence artificielle. Vol. 1,Principes generaux et applications [texte imprime] / Olivier Sigaud ; Olivier Buffet . - Paris : Cassini, 2011 . - 259 p. : ill. ; 24 cm. - (Coll) .
ISBN : 978-2-7462-2057-7
Bibliogr.Index
Langues : Français
Mots-clés : Chaîne de Markov,Méthodes élémentaires , Mathématiques Index. décimale : 519.7 Résumé : Arthur Engel est un spécialiste mondialement reconnu de la pédagogie des mathématiques, et il a aussi pendant de nombreuses années été l'entraîneur de l'équipe d'Allemagne aux Olympiades internationales de mathématiques. Depuis les années 70, il défend l'idée que les probabilités et la statistique peuvent, et doivent, être enseignées au niveau élémentaire, à partir de la sixième. Dans Processus aléatoires pour les débutants, il montre comment avec un minimum de mathématiques (séries entières, développements limités) on peut aller très loin dans ce qui constitue la partie la plus vivante du calcul des probabilités : la théorie des processus.
Comme dans ses autres livres, Arthur Engel y déploie avec talent sa méthode qui consiste à s'appuyer sur un grand nombre d'exemples, de situations particulières, pour indiquer comment on s'y prend, quelles sont les questions qui se posent, quels outils on utilise... Ce livre est centré sur la notion de chaîne de Markov. Un chapitre est consacré aux méthodes élémentaires qui permettent de simplifier l'étude de chaînes de Markov particulières (méthodes qu'omettent les livres plus avancés, qui privilégient les constructions théoriques), un autre aux promenades aléatoires. Ce n'est qu'à la fin de l'ouvrage qu'on introduit les matrices, pour étudier le comportement asymptotique des chaînes de Markov.
On trouvera aussi des chapitres consacrés aux probabilités géométriques, aux processus de branchements, aux processus de Poisson et aux files d'attente.Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=12680 Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MTH402/V1/1 MTH402/V1 Livre Magasin d'Ouvrages / FGE Mathématique Consultation sur place
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Titre : Processus décisionnels de Markov en intelligence artificielle . Volume 2, Méthodes avancées et applications Type de document : texte imprime Auteurs : Olivier Buffet, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Olivier Sigaud, Directeur de publication, rédacteur en chef Editeur : Paris : Hermès-Lavoisier Année de publication : impr. 2008 Collection : Traité Informatique et systèmes d’information (IC2) Importance : (257-XII p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-2058-4 Note générale :
Bibliogr. en fin de chapitres. IndexLangues : Français Mots-clés : Intelligence artificielle Markov, Processus de Systèmes d'aide à la décision Index. décimale : 519.7 Résumé :
L'objectif de cet ouvrage est de présenter à un large public (étudiants, ingénieurs, chercheurs) des techniques permettant la prise de décisions séquentielles optimales dans l'incertain. Ces techniques sont issues de travaux en intelligence artificielle autour du formalisme des processus de décision markoviens (MDP). L'ouvrage, rédigé par la communauté francophone PDMIA, fait le point sur les progrès dans ce domaine qui rendent ces approches utilisables pour de nombreuses applications : robotique mobile, micro-manipulation, logistique, optimisation de procédés, agriculture, gestion de systèmes naturels. Le premier tome propose une présentation introductive des bases et des principaux cadres de ce domaine. Dans le second tome est rassemblée une sélection des travaux plus avancés consistant en des extensions de ces cadres généraux, extensions permettant de résoudre efficacement des classes de problèmes de décision spécifiques. Chacun des deux tomes est complété par des chapitres applicatifs illustrant l'utilisation pratique de ces outils théoriquesNote de contenu : Méthodes avancées et applications.
Avant-propos.
EXTENSIONS.
Chapitre 1. Programmation dynamique avec approximation de la fonction de valeur -R. MUNOS.
Chapitre 2. Représentations factorisées -T. DEGRIS, O. SIGAUD.
Chapitre 3. Méthodes de gradient pour la recherche de politiques paramétrées -O. BUFFET.
Chapitre 4. DEC-MDP/POMDP -A. BEYNIER, F. CHARPILLET, D. SZER, A.-I. MOUADDIB.
Chapitre 5. Approches de résolution en ligne -L. PÉRET, F. GARCIA. EXEMPLES D'APPLICATION.
Chapitre 6. Recherche d'une zone d'atterrissage en environnement incertain par un hélicoptère autonome -P. FABIANI, F. TEICHTEIL-KÖNIGSBUCH.
Chapitre 7. Contrôle d'une mission d'exploration -S. LE GLOANNEC, A.-I. MOUADDIB.
Chapitre 8. Planification d'opérations -S. THIÉBAUX, O. BUFFET.
Index.Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=12681 Processus décisionnels de Markov en intelligence artificielle . Volume 2, Méthodes avancées et applications [texte imprime] / Olivier Buffet, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Olivier Sigaud, Directeur de publication, rédacteur en chef . - Paris : Hermès-Lavoisier, impr. 2008 . - (257-XII p.) : ill. ; 24 cm. - (Traité Informatique et systèmes d’information (IC2)) .
ISBN : 978-2-7462-2058-4
Bibliogr. en fin de chapitres. Index
Langues : Français
Mots-clés : Intelligence artificielle Markov, Processus de Systèmes d'aide à la décision Index. décimale : 519.7 Résumé :
L'objectif de cet ouvrage est de présenter à un large public (étudiants, ingénieurs, chercheurs) des techniques permettant la prise de décisions séquentielles optimales dans l'incertain. Ces techniques sont issues de travaux en intelligence artificielle autour du formalisme des processus de décision markoviens (MDP). L'ouvrage, rédigé par la communauté francophone PDMIA, fait le point sur les progrès dans ce domaine qui rendent ces approches utilisables pour de nombreuses applications : robotique mobile, micro-manipulation, logistique, optimisation de procédés, agriculture, gestion de systèmes naturels. Le premier tome propose une présentation introductive des bases et des principaux cadres de ce domaine. Dans le second tome est rassemblée une sélection des travaux plus avancés consistant en des extensions de ces cadres généraux, extensions permettant de résoudre efficacement des classes de problèmes de décision spécifiques. Chacun des deux tomes est complété par des chapitres applicatifs illustrant l'utilisation pratique de ces outils théoriquesNote de contenu : Méthodes avancées et applications.
Avant-propos.
EXTENSIONS.
Chapitre 1. Programmation dynamique avec approximation de la fonction de valeur -R. MUNOS.
Chapitre 2. Représentations factorisées -T. DEGRIS, O. SIGAUD.
Chapitre 3. Méthodes de gradient pour la recherche de politiques paramétrées -O. BUFFET.
Chapitre 4. DEC-MDP/POMDP -A. BEYNIER, F. CHARPILLET, D. SZER, A.-I. MOUADDIB.
Chapitre 5. Approches de résolution en ligne -L. PÉRET, F. GARCIA. EXEMPLES D'APPLICATION.
Chapitre 6. Recherche d'une zone d'atterrissage en environnement incertain par un hélicoptère autonome -P. FABIANI, F. TEICHTEIL-KÖNIGSBUCH.
Chapitre 7. Contrôle d'une mission d'exploration -S. LE GLOANNEC, A.-I. MOUADDIB.
Chapitre 8. Planification d'opérations -S. THIÉBAUX, O. BUFFET.
Index.Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=12681 Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MTH402/V2/1 MTH402/V2 Livre Magasin d'Ouvrages / FGE Mathématique Consultation sur place
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