Méthodes probabilistes pour l'analyse de performances de systèmes complexes

Auteurs: 

J. Morio, H. Piet-Lahanier, F. Poirion, J. Marzat, C. Seren, S. Bertrand, Q. Brucy, R. Kervarc, S. Merit, P. Ducourtieux, R. Pastel

Différents algorithmes ont été proposés pour évaluer les performances de systèmes complexes (par exemple, à grande échelle ou dépendant du temps). Les approches probabilistes basées sur la simulation de code de calcul sont très souvent plus efficaces que des approches classiques telles que les méthodes Monte Carlo. Cet article aborde ainsi les méthodes récemment développées dans le domaine pour l'évaluation de performances. Plusieurs applications réalistes dans le domaine aérospatial sont notamment considérées pour caractériser ces algorithmes.

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