Optimisation d'un plan d'échantillonnage selon le paradigme bayésien : application au cas du saumon fumé en France
Abstract
Prenant l'exemple de la surveillance de L.monocytogenes dans le saumon fumé en France, nous proposons d'optimiser le plan d'échantillonnage adopté (autocontrôle industriel). Pour cela, une modélisation de ce plan est présentée en se plaçant dans le cadre de la théorie de la décision bayésienne. Le travail est poursuivi par l'utilisation d'un algorithme particulaire afin trouver le plan optimal. Cet algorithme permet d'explorer des espaces de dimension élevée et de concentrer les particules sur le mode d'une distribution grâce à la technique du recuit simulé.
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