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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 36/3 - 2002  - pp.351-352
TITRE
Comment éviter les optimiseurs locaux parasites en estimation paramétrique non linéaire

RÉSUMÉ

Rien ne garantit, en général, que les valeurs de paramètres estimées par optimisation itérative locale d’un critère correspondent à un optimiseur, ce qui est l’une des principales dif- ficultés de l’identification non linéaire. Un résultat récent très simple peut permettre d’éliminer les optimiseurs locaux parasites et donc de résoudre cette difficulté. Sous des conditions testables, il suffit d’effectuer exactement autant d’expériences élémentaires différentes qu’il y a de paramètres à estimer, expériences que l’on peut répéter à loisir. Ce conseil rejoint celui souvent prodigué par la planification d’expériences optimale. Trois exemples illustrent l’utilisation de l’approche proposée.

ABSTRACT

Nothing warrants, in general, that the values of parameters estimated by local iterative optimimisation of a criterion correspond to a global optimiser, which is one of the main difficulties of non-linear identification. A very simple recent result may allow all parasitic local optimisers to be eliminated, thus solving this difficulty. Under testable conditions, it suffices to perform exactly as many different elementary experiments as there are parameters to be estimated, with each of these experiments repeated as many times as convenient. This advice is consistent with that often delivered by optimal experiment design. Three examples illustrate the use of the approach advocated.

AUTEUR(S)
Luc PRONZATO, Eric WALTER

MOTS-CLÉS
estimation non linéaire, identification non linéaire, identifiabilité, optimisation globale, planification d’expériences.

KEYWORDS
experiment design, global optimization, identifiability, non-linear estimation, nonlinearidentification.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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