Projets par an
Résumé
Researchers and analysts are increasingly using mixed logit models for estimating responses to forecast demand and to determine the factors that affect individual choices. However the numerical cost associated to their evaluation can be prohibitive, the inherent probability choices being represented by multidimensional integrals. This cost remains high even if Monte Carlo or quasi-Monte Carlo techniques are used to estimate those integrals. This paper describes a new algorithm that uses Monte Carlo approximations in the context of modern trust-region techniques, but also exploits accuracy and bias estimators to considerably increase its computational efficiency. Numerical experiments underline the importance of the choice of an appropriate optimisation technique and indicate that the proposed algorithm allows substantial gains in time while delivering more information to the practitioner.
langue originale | Anglais |
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Pages (de - à) | 55-79 |
Nombre de pages | 25 |
journal | Computational Management Science |
Volume | 3 |
Numéro de publication | 1 |
Les DOIs | |
Etat de la publication | Publié - 1 janv. 2006 |
Empreinte digitale
Examiner les sujets de recherche de « An adaptive Monte Carlo algorithm for computing mixed logit estimators ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.-
Organisation spatio-temporelle de la mobilité : amélioration des outils d'observation et d'analyse
Toint, P. (Responsable du Projet)
1/07/05 → …
Projet: Projet de thèse
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ADALGOPT: ADALGOPT - Algorithmes avancés en optimisation non-linéaire
Sartenaer, A. (Co-investigateur) & Toint, P. (Co-investigateur)
1/01/87 → …
Projet: Axe de recherche
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Structuration des activités pour l'estimation de la demande de déplacements en Belgique
Toint, P. (Responsable du Projet) & CIRILLO, C. (Chercheur)
1/01/06 → 31/08/06
Projet: Recherche