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Mesures de coût

Participants : Marianne Akian, Jean-Pierre Quadrat, Michel Viot

Nous développons une théorie des probabilités dans laquelle le demi-corps est remplacé par le demi-corps idempotent muni des opérations min et plus, appelé algèbre min-plus. Ceci permet d'étudier l'optimisation et le contrôle optimal au moyen du formalisme probabiliste. Sous certaines conditions, la probabilité (appelée ici mesure de coût) d'un ensemble correspond au minimum d'une fonction sur cet ensemble [42]. Imposer à l'analogue d'une variable aléatoire d'appartenir à un ensemble est équivalent à mettre des contraintes au problème d'optimisation. A la propriété de Markov correspond le principe de la programmation dynamique de Bellman. L'analogue des processus de Markov sont les problèmes de commande optimale que nous appelons donc processus de Bellman.... L'analogue max-plus des différentes notions de convergence (presque sûre, en probabilité, faible) et leurs relations ont été établies dans [43].

Cette année, nous avons étudié plus avant la notion de convergence faible, établi les liens avec la convergence en épigraphe étudiée en analyse convexe et introduit la notion de mesure de coût tendue [4]. La tension d'une suite de mesures de coût implique la compacité de cette suite. A partir de ce critère de compacité, nous avons établi un théorème de la limite centrale général. Les normes que nous avions introduites précédemment [43,4] nous ont fourni des critères de tension et donc de compacité dans les espaces fonctionnels. Nous en avons déduit la convergence de certaines approximations de processus de Bellman par la même méthode que celle utilisée pour l'approximation du Brownien.

En probabilité, les théorèmes de la limite centrale sont associés aux distributions stables. Les analogues min-plus de ces lois stables existent. Ces distributions, ainsi que leurs inf-convolutions fournissent des solutions analytiques à certaines équations d'Hamilton-Jacobi-Bellman et peuvent parfois se voir comme l'image par la transformée de Cramer de distributions stables classiques [4]. Les relations entre les notions que nous avons introduites et leurs analogues classiques via les grandes déviations et la transformée de Cramer sont en cours d'étude.


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