Salut a tous

Tout d'abord j'ai hesite a mettre le topic dans la categorie MAths, donc si un modo veut le bouger feel free.

Le probleme est un peu complexe et evidemment se resoudra pas en un jour mais si certains ont des idees interessantes ca peut faire un peu avancer le schmilblick

Je vais essayer de vous passer au maximum des details de physique et mettre tout en langage clair:


Je considere un ensemble de disons une trentaine de variables . A ces variables correspondent 7 fonctions . Ensuite je veux fitter les parametres pour ajuster mes fonctions f sur des fonctions g connues, sachant que :

1- Je ne connais pas d'eventuelles dependances entre ces variables, par exemple il est possible que soit une solution
2- Je ne sais pas a quel point l'espace des phases est complexes, au sens ou je ne sais pas a l'avance si on a un seul beau minimum pour la fonction de merite ou plein de minima secondaires, ce qui exclut tout algo du type simple gradient descent
3- Je veux des barres d'erreurs pour mes parametres correspondant a une certaine tolerance pour la fonction de merite


Bref c'est assez delicat, et je me tourne pour l'instant vers des algorithmes de type genetique pour repondre notamment aux points 1- et 3- par une matrice de covariance sur le set converge, mais je voudrais savoir si qql verrait une autre approche plus efficace


Evidemment j;ai d'autres remarques mais ca serait deja bien de partir sur une reflexion sur ces points. J'en sais deja pas mal sur les techniques d'optimisation mais il me manque peut etre des choses. Notamment je pensais meler un GA classqiue a des routines d'encodage dynamique de parametres pour avoir une bonne precision.. Le but final etant de pas ecrire un pave de theorie mais un code concret


Voila en tout cas felicitations a ceux qui se sont accroches jusque la