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Nous proposons dans cet ouvrage un processus de decisions Markovien partiellement observable generalise permettant l'optimisation des sequences de decisions complexes destinees a etre appliquees durant chaque etape de l'horizon de planification de l'Inspection, la Maintenance et la Rehabilitation (IM&R) des ouvrages de Genie Civil. Nous proposons ensuite une methodologie utilisant la technique de relaxation Lagrangienne pour l'optimisation de l'IM&R d'un groupe de structures soumis a une limitation des budgets alloues, creant ainsi une interdependance economique entre les decisions relatives a chacune des structures. Puis, nous prenons en compte l'incertitude epistemique des matrices de transition des MDP. Les deux cas ou l'incertitude epistemique est exprimee sous forme de distributions de probabilite Bayesiennes ou a l'aide des ensembles flous sont traites. Enfin, nous proposons une extension des POMDP de sorte qu'ils prennent en compte, au debut de la planification, d'eventuelles informations gratuites qui peuvent etre accessibles au gestionnaire du systeme durant les etapes futures. Nous supposons que de telles informations possedent une structure de reseau Bayesien.
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Nous proposons dans cet ouvrage un processus de decisions Markovien partiellement observable generalise permettant l'optimisation des sequences de decisions complexes destinees a etre appliquees durant chaque etape de l'horizon de planification de l'Inspection, la Maintenance et la Rehabilitation (IM&R) des ouvrages de Genie Civil. Nous proposons ensuite une methodologie utilisant la technique de relaxation Lagrangienne pour l'optimisation de l'IM&R d'un groupe de structures soumis a une limitation des budgets alloues, creant ainsi une interdependance economique entre les decisions relatives a chacune des structures. Puis, nous prenons en compte l'incertitude epistemique des matrices de transition des MDP. Les deux cas ou l'incertitude epistemique est exprimee sous forme de distributions de probabilite Bayesiennes ou a l'aide des ensembles flous sont traites. Enfin, nous proposons une extension des POMDP de sorte qu'ils prennent en compte, au debut de la planification, d'eventuelles informations gratuites qui peuvent etre accessibles au gestionnaire du systeme durant les etapes futures. Nous supposons que de telles informations possedent une structure de reseau Bayesien.