Contrôle stochastique

Ce cours constitue une introduction au contrôle stochastique. Dans ce type de
problèmes, on cherche à modifier la trajectoire naturelle d’un processus pour remplir un certain
objectif. Nous nous placerons dans le cadre des processus de Markov décisionnels à temps discret où on peut
choisir une action à chaque pas de temps. Nous verrons comment formaliser les problèmes de contrôle stochastique dans ce cadre, et comment les résoudre théoriquement et numériquement.

Savoir modéliser un problème de contrôle stochastique sous forme de processus markovien décisionnel
 Savoir mettre en œuvre l'algorithme de programmation dynamique pour calculer les performances et stratégies optimales.

Cours de processus stochastique de M1 (chaînes de Markov)
Vecteurs gaussiens
Logiciels scientifiques (R)
 

Pré-requis recommandés : Optimisation et Théorie de la mesure

Contrôle continu intégral sur projet

Volumes horaires :
            CM : 9h
            TD : 9h
            TP :
            Terrain :