An island particle Markov chain Monte Carlo algorithm for safety analysis

Autor: Vergé, Christelle, Morio, Jérôme, Del Moral, Pierre
Přispěvatelé: Centre National d'Etudes Spatiales ( CNES ), ONERA - The French Aerospace Lab ( Chatillon ), ONERA, Advanced Learning Evolutionary Algorithms ( ALEA ), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Université de Bordeaux ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Mathématiques de Bordeaux ( IMB ), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux ( UB ) -Institut Polytechnique de Bordeaux ( Bordeaux INP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), ONERA - The French Aerospace Lab [Châtillon], ONERA-Université Paris Saclay (COmUE), Advanced Learning Evolutionary Algorithms (ALEA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2013
Předmět:
Zdroj: Structural Safety
Structural Safety, Elsevier, 2013
Structural Safety, 2013
ISSN: 0167-4730
Popis: International audience; Estimating rare event probability with accuracy is of great interest for safety and reliability applications. Nevertheless, some simulation parameters such as the input density parameters in the case of input-output functions, are often set for simplification reasons. A bad estimation of the parameters can strongly modify rare event probability estimations. In the present article, we design a new island particle Markov chain Monte Carlo algorithm to determine the parameters that, in case of bad estimation, tend to increase the rare event probability value. This algorithm also gives an estimate of the rare event probability maximum taking into account the likelihood of the parameter. The principles of this statistical technique are described throughout this article and its results are analyzed on different test cases.
Databáze: OpenAIRE
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