Méthodes MCMC en interaction pour l'évaluation de ressources naturelles

Fabien Campillo (1) , Philippe Cantet (2) , Rivo Rakotozafy (3) , Vivien Rossi (4)

1 MERE - Water Resource Modeling
2 UR OHAX - Ouvrages hydrauliques et hydrologie
3 Université de Fianarantsoa
4 ECOFOG - Ecologie des forêts de Guyane

Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods together with hidden Markov models are extensively used in the Bayesian inference for many scientific fields like environment and ecology. Through simulated examples we show that the speed of convergence of these methods can be very low. In order to improve the convergence properties, we propose a method to make parallel chains interact. We apply this method to a biomass evolution model for fisheries.

Les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) couplées à des modèles de Markov cachés sont utilisées dans de nombreux domaines, notamment en environnement et en écologie. Sur des exemples simples, nous montrons que la vitesse de convergence de ces méthodes peut être très faible. Nous proposons de mettre en interaction plusieurs algorithmes MCMC pour accélérer cette convergence. Nous appliquons ces méthodes à un modèle d'évolution de la biomasse d'une pêcherie.

Mots clés: Bayesian inference; Markov chain Monte Carlo

Mots clés: Inférence bayésienne; Monte Carlo par chaîne de Markov

Domaines: Probabilités [math.PR]

Fabien Campillo, Philippe Cantet, Rivo Rakotozafy, Vivien Rossi. Méthodes MCMC en interaction pour l'évaluation de ressources naturelles. Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, 2008, Volume 8, Special Issue CARI'06, 2008 (n° spécial CARI’06), pp.64-80. ⟨10.46298/arima.1887⟩. ⟨inria-00506386⟩