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L’apprentissage au secours de la réduction de dimension pour des problèmes d’optimisation
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Abbes, Ala Ben Rachelson, Emmanuel Diemer, Sebastien |
| Copyright Year | 2010 |
| Abstract | Pour assurer la stabilite du reseau electrique, la production doit etre ajustee en quasi temps reel a la consommation. Cet ajustement ne peut porter que sur un nombre limite de centrales et doit etre effectue dans des delais reduits. La combinatoire du probleme rend la recherche d'un optimum economique par des methodes d'optimisation classiques tres difficile. Ce travail cherche a montrer l'interet d'utiliser des algorithmes d'apprentissage supervise performants comme le \emph{Boosting}, pour selectionner les centrales a redeclarer. Cette selection prealable permet ensuite de reduire considerablement le temps de l'optimisation des programmes de production tout en garantissant l'optimalite economique. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://oatao.univ-toulouse.fr/17976/1/Ben_Abbes_17976.pdf |
| Alternate Webpage(s) | http://orbi.ulg.ac.be/bitstream/2268/65025/1/cap10-court.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
