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Incluant une Journée industrielle de l'optimisation

HEC Montréal, 7 - 9 mai 2012

JOPT2012

HEC Montréal, 7 — 9 mai 2012

Horaire Auteurs Mon horaire

MB7 Modèles de choix discrets 1 / Discrete Choice Modeling 1

7 mai 2012 10h30 – 12h10

Salle: Sony

Présidée par Fabian Bastin

4 présentations

  • 10h30 - 10h55

    Revisiting Optimization Algorithms for Maximum Likelihood Estimation

    • Mai Anh Tien, prés., Université de Montréal
    • Fabian Bastin, Université de Montréal
    • Toulouse Michel, Oklahoma State University

    The development of choice models requires more efficient algorithms for the parameter estimation of choice models. One important estimator is the maximum likelihood estimator. My research examines a range of linear search and trust region methods with standard secant updates (SR1 and BFGS) and statistical approximations (BHHH) for this estimator. New approaches have been developed that obtain better determination of step and Hessian approximation at each iteration. The efficiency of these approaches has been tested with real data of choice models.

  • 10h55 - 11h20

    Choix adaptatif en micro-simulation

    • Léonard Ryo Morin, prés., Université de Montréal
    • Fabian Bastin, Université de Montréal

    Ma thèse de maîtrise consiste à valider le choix de route adaptatif dans la micro-simulation de réseaux routiers. Le choix de route adaptatif est l'idée de refaire un choix de route à chaque fois qu'un utilisateur atteint un sommet du réseau afin de mieux représenter le comportement des utilisateurs. La norme dans le domaine actuellement est de simplement déterminer un chemin au départ et de le suivre peu importe les conditions rencontrées lors du parcours. Pour valider les résultats de cette hypothèse,le réseau routier de la ville de Namur, en Belgique, sera modélisé.

  • 11h20 - 11h45

    A Dynamic Formulation for Car Ownership Modeling

    • Renting Xu, University of Maryland
    • Cinzia Cirillo, University of Maryland
    • Fabian Bastin, prés., Université de Montréal

    Most discrete choice models are developed in a static context. We here analyze the impact of
    technological changes on the dynamic of consumer demand, explicitly modeling market evolution and
    accounting for consumers' expectations of future product quality. The decisions timing is formulated as a regenerative optimal stopping problem.

  • 11h45 - 12h10

    Mixed-Logit Network Pricing

    • François Gilbert, prés., Polytechnique Montréal
    • Patrice Marcotte, Université de Montréal
    • Gilles Savard, Polytechnique Montréal

    In this talk, we address a network pricing problem where users are assigned to the paths of
    a transportation network according to a mixed logit model, i.e., price sensitivity is not assumed
    to be uniform throughout the user population. We propose algorithms based on combinatorial
    approximations and show that the smoothing eect induced by both the discrete choice and
    price sensitivity features of the model actually reduces the number of local optima, and makes
    it easier to obtain a global solution, compared to simpler models where the combinatorics is
    predominant. Also, we estimate the proportion of revenue raised from the various population
    segments, an information that can be used for policy purposes.

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