Thème Métamodélisation, Optimisation Continue et Application (MOCA)

Présentation

Ce thème, pluri-disciplinaire, concerne la gestion de modèles et leurs applications en particulier en optimisation continue. En terme de modélisation, on retrouve donc la simulation numérique de systèmes physiques et la métamodélisation sous ses deux significations:

    • La construction de modèles statistiques à partir de données entrée-sortie qui, elles même, peuvent provenir de modèles coûteux de simulation par éléments finis. Cette métamodélisation est un apprentissage supervisé utilisant une quantité limitée de données. Les méthodes d'optimisation continue utilisent souvent de tels métamodèles.

    • La production de programmes informatiques à travers la description et la manipulation de modèles. Dans ce cas, un métamodèle est un descripteur d’une classe de modèles. La notion couvre aussi les métaprogrammes qui décrivent algorithmiquement un ensemble d'instances de modèles possibles.

Ainsi, le thème Métamodélisation couvre aussi bien les aspects théoriques de l'optimisation continue, que les ``computer experiments'', ou l'implémentation et l'optimisation de codes de simulation complexes nécessitant souvent le recours au calcul intensif. Nous proposons aussi des solutions logicielles intégrées pour des problèmes de simulation à événements discrets et nous attachons un soin particulier à la reproductibilité numérique des résultats.

Mots clés :

  • Modélisation statistique
  • Optimisation continue
  • Simulation à événements discret
  • Calcul scientifique
  • Calcul à Haute Performance
  • Reproductibilité numérique

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