Stochastic simulators based optimization by Gaussian process metamodels -Application to maintenance investments planning issues Short title: Metamodel-based optimization of stochastic simulators

Autor: Browne, Thomas, Iooss, Bertrand, Le Gratiet, Loïc, Lonchampt, Jérôme, Remy, Emmanuel
Přispěvatelé: Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ), Management des Risques Industriels ( EDF R&D MRI ), EDF R&D ( EDF R&D ), EDF ( EDF ) -EDF ( EDF ), Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 ( IMT ), Université Toulouse 1 Capitole ( UT1 ) -Université Toulouse - Jean Jaurès ( UT2J ) -Université Toulouse III - Paul Sabatier ( UPS ), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-PRES Université de Toulouse-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse ( INSA Toulouse ), Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Méthodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Numériques ( GdR MASCOT-NUM ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Management des Risques Industriels (EDF R&D MRI), EDF R&D (EDF R&D), EDF (EDF)-EDF (EDF), Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Méthodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Numériques (GdR MASCOT-NUM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: Quality and Reliability Engineering International Journal
Quality and Reliability Engineering International Journal, Wiley, 2016, 32 (6)
Quality and Reliability Engineering International
Quality and Reliability Engineering International, Wiley, 2016, 32 (6)
Quality and Reliability Engineering International, 2016, 32 (6)
ISSN: 1099-1638
0748-8017
Popis: International audience; This paper deals with the optimization of industrial asset management strategies, whose profitability is characterized by the Net Present Value (NPV) indicator which is assessed by a Monte Carlo simulator. The developed method consists in building a metamodel of this stochastic simulator, allowing to get, for a given model input, the NPV probability distribution without running the simulator. The present work is concentrated on the emulation of the quantile function of the stochastic simulator by interpolating well chosen basis functions and metamodeling their coefficients (using the Gaussian process metamodel). This quantile function metamodel is then used to treat a problem of strategy maintenance optimization (four systems installed on different plants), in order to optimize an NPV quantile. Using the Gaussian process framework, an adaptive design method (called QFEI) is defined by extending in our case the well known EGO algorithm. This allows to obtain an " optimal " solution using a small number of simulator runs.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: