Etude Dans un Domaine Expérimental (Optimisation)2
Formation
À Marseille
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Il vous aidera à comparer différents cours et à trouver la solution la plus abordable.
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FORMASAP
Formation A distancePrix sur demande -
Haute École Lucia de Brouckère
Formation En lignePrix sur demande -
Polytech Clermont Ferrand 2
Formation A distancePrix sur demande -
Université Paris-Est
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Espace Formation
Mention complémentaire A distance185 € TTC -
Toulouse INP Formation Continue
Formation En ligne800 €
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Description
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Typologie
Formation
-
Dirigé à
Pour professionnels
-
Lieu
Marseille
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Durée
2 Jours
Objectifs: Le cycle B2 traite de la modélisation empirique de processus. L'approximation d'un phénomène continu par un polynôme du premier, deuxième degré ou plus, est une technique de modélisation empirique des réponses connue sous le nom de Méthodologie des Surfaces de Réponses'.
Précisions importantes
Modalité Formation continue
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
Les Avis
Le programme
- Matrices et plans d'expériences :
- des caractéristiques du problème,
- du degré du polynôme,
- des objectifs préférentiels de l'expérimentateur,
- des contraintes spécifiques de l'expérimentation.
De très nombreuses matrices d'expériences (composite, box-benhken, dohlert, hybride, ...) sont proposées en fonction :
- Des techniques de construction algorithmique de matrices d'expériences sont présentées pour:
- les problèmes a priori insolubles par les moyens classiques (expériences infaisables, le nombre de niveaux de certains facteurs, le coût total de l'expérimentation, le mélange de facteurs qualitatifs et quantitatifs, la forme mathématique particulière du modèle postulé, etc...
- les problèmes qui se révèlent a posteriori insolubles (réparation des matrices).
- Des mesures de qualité des matrices d'expériences sont explicitées.
- Régression multilinéaire
- Optimisation, recherche d'une zone de compromis acceptable entre plusieurs réponses
- optimisation séquentielle : les expériences sont conduites l'une après l'autre. Parmi elles, la méthode "Simplexe" dans sa forme initiale et modifiée, permet une optimisation ponctuelle sans nécessiter de modèle mathématique.
- optimisation globale : les techniques présentées sont graphiques et/ou analytiques : analyse canonique par rapport au point stationnaire ou au centre du domaine, optimisation sous contraintes (programmation linéaire), courbes d'isoréponses, désirabilité.
Elles sont nécessaires pour comparer les stratégies expérimentales entre elles et pour juger de la qualité de la stratégie adoptée.
Compte tenu de son importance dans ce module, un rappel approfondi est consacré à la méthode des moindres carrés, à l'ANOVA et à la validation du modèle.
Différentes techniques sont envisagées :
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