Une méthodologie computationnelle pour faire de l’optimisation multi-objectifs en élevage de précision - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Conference Papers Year : 2020

Une méthodologie computationnelle pour faire de l’optimisation multi-objectifs en élevage de précision

Abstract

In precision rearing, optimization problems are multi-objective and stochastic because the requirements of decision-makers are multiple and because objective functions cannot be modeled in an analytical form due to the inherent complexity of biological systems. Our method consists in use a nonparametrically estimated quantile regression, associated with a $\alpha$ risk level decided by the decision maker, to deal with the model uncertainty. Then, the NSGAII genetic algorithm allows us to find the Pareto Front, associated with a $\alpha$ risk level, which carries the set of possible trade-offs within which the decision-maker can choose. The good numerical behavior of the proposed approach is illustrated on simulated data.
En élevage de précision, les problèmes d’optimisation sont multi-objectifs et stochastiques. En effet, les exigences des décideurs sont multiples et les fonctions objectifs ne peuvent être modélisées sous une forme analytique dû à la complexité inhérente des systèmes biologiques. La méthodologie proposée consiste à utiliser des quantiles conditionnels, estimés non paramétriquement, associés à différents niveaux de risque $\alpha$ choisis parle décideur, pour intégrer l’incertitude du modèle. Pour un risque $\alpha$ donné, l’algorithme génétique NSGAII permet ensuite de déterminer le Front de Pareto, qui porte l’ensemble des compromis possibles au sein duquel le décideur peut alors choisir. Le bon comportement numérique de l’approche développée est illustré sur une simulation numérique.
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Dates and versions

hal-03137866 , version 1 (10-02-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03137866 , version 1

Cite

Alexandre Conanec, Marie Chavent, Marie-Pierre Ellies-Oury, Jérôme Saracco. Une méthodologie computationnelle pour faire de l’optimisation multi-objectifs en élevage de précision. JDS 2020 - 52èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique, May 2020, Nice, France. ⟨hal-03137866⟩
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