Transport aléatoire et optimal de mesures pour l'allocation de ressources et partition d'une ville en districts

Le problème de l'optimisation d'un coût de transport (par exemple d'un tas de sable vers un trou à l'aide d'une pelle et d'un seau) tel que formulé par Gaspard Monge au 18ème siècle conduit, depuis récemment, à de nouvelles techniques numériques pour le statisticien. Dans cet exposé on présentera comment la combinaison des outils du transport optimal de mesures de probabilités avec les algorithmes stochastiques permet de résoudre en ligne des problèmes d'allocations de ressources. A titre d'exemple, on considérera des données ouvertes de la ville de Chicago pour répondre au problème de la définition des districts d'intervention des stations de police en fonction de la localisation géographique de la criminalité.

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# 1.3.2 : Ecoutez le talk ‘Transport aléatoire et optimal de mesures pour l’allocation de resources’ Jeremie Bigot … https://t.co/9mOZJYpM4v

— ROADEF (@roadef) February 7, 2019