Contribution à l’étude des processus markoviens déterministes par morceaux : étude d’un cas-test de la sûreté de fonctionnement et problème d’arrêt optimal à horizon aléatoire

Karen Gonzalez

Description

Sous la direction de François Dufour, Benoîte de Saporta
Thèse soutenue le 03 décembre 2010: Bordeaux 1
Les Processus Markoviens Déterministes par Morceaux (PDMP) ont été introduits dans la littérature par M.H.A Davis comme une classe générale de modèles stochastiques. Les PDMP forment une famille de processus markoviens qui décrivent une trajectoire déterministe ponctuée par des sauts aléatoires. Dans une première partie, les PDMP sont utilisés pour calculer des probabilités d'événements redoutés pour un cas-test de la fiabilité dynamique (le réservoir chauffé) par deux méthodes numériques différentes : la première est basée sur la résolution du système différentieldécrivant l'évolution physique du réservoir et la seconde utilise le calcul de l'espérancede la fonctionnelle d'un PDMP par un système d'équations intégro-différentielles.Dans la seconde partie, nous proposons une méthode numérique pour approcher lafonction valeur du problème d'arrêt optimal pour un PDMP. Notre approche estbasée sur la quantification de la position après saut et le temps inter-sauts de lachaîne de Markov sous-jacente au PDMP, et la discréetisation en temps adaptée à latrajectoire du processus. Ceci nous permet d'obtenir une vitesse de convergence denotre schéma numérique et de calculer un temps d'arrêt ε-optimal.
-Processus Markoviens Déterministes par Morceaux
-Méthodes numériques
-Fiabilité dynamique
-Fonctionnelle d'un PDMP
-Problème d'arrêt optimal
-Quantification
-Temps d'arrêt ε-optimal
-Vitesse de convergence
Piecewise Deterministic Markov Processes (PDMP's) have been introduced inthe literature by M.H.A. Davis as a general class of stochastics models. PDMP's area family of Markov processes involving deterministic motion punctuated by randomjumps. In a first part, PDMP's are used to compute probabilities of top eventsfor a case-study of dynamic reliability (the heated tank system) with two di#erentmethods : the first one is based on the resolution of the differential system giving thephysical evolution of the tank and the second uses the computation of the functionalof a PDMP by a system of integro-differential equations. In the second part, wepropose a numerical method to approximate the value function for the optimalstopping problem of a PDMP. Our approach is based on quantization of the post-jump location and inter-arrival time of the Markov chain naturally embedded in thePDMP, and path-adapted time discretization grids. It allows us to derive boundsfor the convergence rate of the algorithm and to provide a computable ε-optimalstopping time.
-Piecewise Deterministic Markov Processes
-Numerical methods
-Dynamic reliability
-Functional of a PDMP
-Optimal stopping problem
-Quantization
-Ε-optimal stopping time
-Convergence rate
Source: http://www.theses.fr/2010BOR14139/document

Sujets

• Analyse numérique
• Quantification
• Vitesse de convergence

Informations

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• Poids de l'ouvrage: 1 Mo

Extrait

◦N d’ordre : 4139
THÈSE
présentée à
L’UNIVERSITÉ BORDEAUX I
ÉCOLE DOCTORALE DE MATHÉMATIQUES ET INFORMATIQUE
par Karen Gonzalez
POUR OBTENIR LE GRADE DE
DOCTEUR
SPÉCIALITÉ : Mathématiques Appliquées
********************************************************
CONTRIBUTION A L’ETUDE DES PROCESSUS
MARKOVIENS DETERMINISTES PAR MORCEAUX
******************************
Etude d’un cas-test de la sûreté de fonctionnement et
Problème d’arrêt optimal à horizon aléatoire
Soutenue le 3 Décembre 2010 à l’Institut de Mathématiques de Bordeaux
Après avis de :
P.-E. LABEAU Université Libre de Bruxelles, Belgique Rapporteur
N. LIMNIOS Université de Technologie de Compiègne, France
Devant la commission d’examen composée de :
F. DUFOUR Institut Polytechnique de Bordeaux Directeur
B. de SAPORTA Université Bordeaux 4 Directrice
J. SARACCO Institut Polytechnique de Bordeaux Examinateur
T. PRIETO-RUMEAU Facultad de Ciencias de Madrid
- 2010 -Remerciements
En premier lieu, je souhaite remercier mon directeur de these Fran cois Dufour
pour la qualite de son encadrement durant ces trois annees, ainsi que pour mon
memoire de Master 1 et Master 2. Pour sa disponibilite et ses nombreux conseils, je
remercie ma co-directrice Beno^ te de Saporta.
Je remercie Nikolaos Limnios et Pierre-Etienne Labeau d’avoir accepte d’^etre
mes rapporteurs, ainsi que Tomas Prieto-Rumeau et Jer^ ome Saracco d’avoir bien
voulu faire partie de mon jury.
Je remercie chaleureusement Huilong Zhang, Thierry Colin et Yves Dutuit pour
l’aide et les conseils qu’ils ont pu m’apporter durant mon doctorat.
D’une fa con generale, je tiens a remercier tout le personnel, enseignant et non-
enseignant, de l’universite de Bordeaux 1 que j’ai pu cotoyer de ma premiere annee
de DEUG a ma derniere annee de doctorat.
Merci a tous mes amis doctorants : si ces trois annees se sont deroulees si vite et
si bien, c’est gr^ ace a leur bonne humeur et leur soutien. Je remercie Jade pour nos
longues discussions sur tout et rien ( !), Joyce, ma collegue de bureau et fournisseur
o ciel de g^ateaux et chocolats, Cedric pour ses astuces LaTeX et Beamer, et tous
les autres : Danaelle, Johana, Aurelie, Damiano, Michele, Peng, Franck, Mohamed,
Adrien, Jean-Baptiste, Anna, Frederic, Marco, Arijit, les membres d’AquiDoc, ...
(Desolee si j’en oublie !)
Je remercie ma soeur Maya d’avoir partage ensemble nos coups de gueule, fous
rire ou considerations a igees (et a igeantes ?) sur la vie, la fac, et nos galeres de
thesardes.
Je remercie mon frere Adrien pour son aide, son soutien et sa presence lorsque
j’en ai eu besoin. J’en pro te pour lui souhaiter bon courage pour sa these !
A mes parents qui nous ont tout donne pour que nous en arrivions a,l du fond
du coeur : merci. Je leur en suis plus que reconnaissante et espere faire tout pour
qu’ils soient ers de moi.
En n et surtout, je remercie Jer^ ome, pour ^etrea,l tout simplement.
2Table des matieres
Introduction generale 7
1 Les PDMP 11
1.1 Equations di erentielles ordinaires et champs de vecteurs . . . . . . . 11
1.2 De nition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3 Exemples de PDMP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3.1 Processus de Poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3.2 Exemple simple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.4 Esperance de fonctionnelle d’un PDMP . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.5 Structure des temps d’arr^et pour les PDMP . . . . . . . . . . . . . . 18
I Etude du reservoir chau e 23
Introduction 25
2 Le cas-test du reservoir 27
2.1 Description du systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.1.1 Principe de fonctionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.1.2 Interactions entre les variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.1.3 Equations du systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.1.3.1 Interaction temperature - mode . . . . . . . . . . . . 29
2.1.3.2 In hauteur - mode . . . . . . . . . . . . . . 30
2.1.3.3 Interaction - temperature . . . . . . . . . . . 31
2.2 Etude preliminaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.2.1 Les modes atteints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.2.2 Resolution du Systeme d’Equations Di erentielles . . . . . . . 36
2.2.3 Etude qualitative du systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3 Caracteristiques du PDMP sous-jacent 43
3.1 Description des caracteristiques locales du PDMP . . . . . . . . . . . 43
3.1.1 L’espace d’etat E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.1.2 Le ot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44m
3.1.3 L’intensite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44m
3.1.4 La mesure de transition Q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44m
3.1.5 Le temps d’atteinte de la frontiere t . . . . . . . . . . . . . . 45m
3.2 Calcul des probabilites de defaillance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
33.2.1 Principe de la simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.2.2 Simulation des temps de panne des unites . . . . . . . . . . . 49
3.2.3 Resume de la methode numerique developpee . . . . . . . . . 51
3.2.4 Calcul des probabilites de defaillance par la methode de Monte
Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4 Approche par les EDP 61
4.1 Proprietes des PDMP et application au reservoir . . . . . . . . . . . . 61
4.2 Les domaines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.2.1 Les domaines « simples» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.2.1.1 Domaines E , E , E et E . . . . . . . . . . . . . . 661 2 7 8
4.2.1.2 E et E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 663 9
4.2.1.3 Domaines E et E . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6610 14
4.2.1.4 E et E . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6729 35
4.2.1.5 Domaine E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6736
4.2.2 Les domaines E et E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6824 27
4.2.3 Le domaine E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7425
4.3 Resolution numerique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.3.1 Redressement des fonctions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.3.2 Schema de discretisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.3.3 Interpolations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.4 Calcul de la probabilite de surchau e . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
II Arr^et optimal 97
Introduction 99
5 Etat de l’art des methodes numeriques 103
5.1 Algorithme de Costa-Davis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.2 Methode numerique pour les processus de di usion . . . . . . . . . . 104
5.2.1 Demarche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
5.2.2 Quanti cation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
5.3 Speci cites des PDMP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
6 Calcul de la fonction valeur 109
6.1 Resultats de U.S. Gugerli . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
6.2 Le probleme d’arr^et optimal a horizon aleatoire . . . . . . . . . . . . 110
6.3 Notations, de nitions et hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
6.4 Interpretation probabiliste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
6.5 Approximation de la fonction valeur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
6.6 Resultats intermediaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
6.6.1 Proprietes lipschitziennes de J et K . . . . . . . . . . . . . . . 117
6.6.2etes lipsc des fonctions valeurs . . . . . . . . . 121
6.7 Estimation de l’erreur pour la fonction valeur . . . . . . . . . . . . . 125
6.7.1 Premier terme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
6.7.2 Deuxieme terme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
46.7.3 Troisieme terme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
6.7.4 Quatrieme terme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
6.7.5 Preuve du Theoreme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
7 Calcul d’un temps d’arr^et -optimal et Exemple 133
7.1 Calcul d’un temps d’arr^et . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
7.1.1 Temps d’arr^et -optimal du PAO . . . . . . . . . . . . . . . 133N
7.1.2 Regle d’arr^et du PAO approche . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
7.1.3 Convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
7.2 Exemple et resultats numeriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
Conclusion generale 141
Bilan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
Table des gures 144
Liste des tableaux 146
Annexes 149
A Tableaux 149
A.1 Tableau recapitulatif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
A.2 T des equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
A.3 Tableau des discretisees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
B Programmes 163
B.1 Methode de Monte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
B.1.1 Fichier principal . . . . . . . .