Category Publications

Sep
2023

Actor critic learning algorithms for mean-field control with moment neural networks - H. Pham & X. Warin

Les méthodes de type acteur-critique permettent de déterminer la commande optimale d'un système stochastique dont le modèle sous-jacent est inconnu. Dans ce cadre, cet article introduit une nouvelle approche basée ...

Sep
2023

A Rank-Based Reward between a Principal and a Field of Agents: Application to Energy Savings - C. Alasseur, E. Bayraktar, R. Dumitrescu & Q. Jacquet

Réaliser des économies d’énergie auprès des consommateurs est un axe important pour les fournisseurs qui sont incités à le faire réglementairement via le système de certificats d’économie d’énergie et du ...

Août
2023

A Common Shock Model for Multidimensional Electricity Intraday Price Modelling with Application to Battery Valuation - T. Deschatre & X. Warin

Cette publication s'intéresse aux marchés infrajournaliers de l'électricité en France et en Allemagne à l'échelle de la session de trading. Le modèle proposé permet de représenter et de comprendre la ...

Déc
2022

Coverage for fuel poverty - C. Chaton & M.-L. Guillerminet

Les hausses des prix depuis 2019 ont entraîné une réponse d'urgence de la part du gouvernement français : la mise en place d'un bouclier tarifaire énergétique. Ce bouclier tarifaire est une mesure ...

Nov
2022

Mean-field neural networks: learning mappings on Wasserstein space - Huyên Pham, Xavier Warin

L’article constitue un développement des méthodes de machine learning adaptées (notamment) au traitement des modèles de jeux  / contrôle de type champ moyen. Plus précisément, les auteurs proposent deux architectures de réseaux de ...

Mai
2022

Ergodic control of a heterogeneous population and application to electricity pricing - Q. Jacquet, W. van Ackooij, C. Alasseur & S. Gaubert

Nous considérons un modèle de tarification dynamique, dans lequel une population de clients peut changer à tout moment de contrat en fonction des conditions tarifaires et de caractéristiques propres à ...

Avr
2022

Robust Operator Learning to Solve PDE - C. Remlinger, J. Mikael & R. Elie

Nous cherchons à résoudre des équations aux dérivées partielles (EDPs) impliquées dans la couverture des risques lorsque l'environnement n'est pas stationnaire. Re-calibrer un modèle de facteurs de risque ou ré-entraîner un modèle ...

Avr
2022

Conditional Loss and Euler Generator for Time Series - C. Remlinger, J. Mikael & R. Elie

Nous présentons trois nouveaux modèles génératifs pour les séries temporelles reposant sur une discrétisation d'Euler d'équations différentielles stochastiques (EDS). Deux de ces méthodes reposent sur l'adaptation des réseaux adversaires génératifs ...

Avr
2022

Expert Aggregation for Financial Forecasting - C. Remlinger, C. Alasseur, M. Brière & J. Mikael

La précision des algorithmes d'apprentissage automatique dédiés à la prévision de séries temporelles financières peut être instable au cours du temps. Nous proposons d'adapter l'agrégation d'experts en ligne pour remédier ...

Déc
2021

Carbon Contract for Differences for the development of low-carbon hydrogen in Europe - C. Chaton & C. Metta-Versmessen

Les « Carbon contracts for Differences » (CCfD) sont un instrument de politique publique visant à « garantir » à un producteur (ici d’hydrogène) un prix du carbone suffisamment élevé pour rendre plus ...

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