Techniques d’enquête
Algorithme génétique de regroupement pour la stratification et la répartition simultanée de l’échantillon dans les plans de sondage

par Mervyn O’Luing, Steven Prestwich et S. Armagan TarimNote 1

  • Date de diffusion : Le 17 décembre 2019
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Résumé

Lorsque la base de sondage est importante, il est difficile d’optimiser la stratification et la taille de l’échantillon dans un plan de sondage univarié ou multivarié. Il existe diverses façons de modéliser et de résoudre ce problème. Un des moyens les plus naturels est l’algorithme génétique (AG) combiné à l’algorithme d’évaluation de Bethel-Chromy. Un AG recherche itérativement la taille minimale d’échantillon permettant de respecter les contraintes de précision lorsqu’il s’agit de partitionner les strates atomiques formées par le produit cartésien de variables auxiliaires. Nous signalons un inconvénient avec les AG classiques appliqués à un problème de regroupement et proposons un nouvel algorithme génétique de « regroupement » avec des opérateurs génétiques au lieu des opérateurs classiques. Des expériences indiquent qu’on se trouve ainsi à améliorer nettement la qualité de solution pour un même effort de calcul.

Mots-clés :        Algorithme génétique de regroupement; stratification optimale; répartition de l’échantillon; logiciel R.

Table des matières

Citation de l'article

O’Luing, M., Prestwich, S. et Tarim, S.A. (2019). Algorithme génétique de regroupement pour la stratification et la répartition simultanée de l’échantillon dans les plans de sondage. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12-001-X au catalogue, vol. 45, n° 3. Article accessible à l'adresse http://www.statcan.gc.ca/pub/12-001-x/2019003/article/00007-fra.htm.

Note

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ISSN : 1712-5685

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© Sa Majesté la Reine du chef du Canada, représentée par le ministre de l’Industrie 2019

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N° 12-001-X au catalogue

Périodicité : semi-annuel

Ottawa

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Table des matières

Résumé - Page principale de l'article
Section 1. Introduction
Section 2. Algorithmes génétiques classiques et de regroupement
Section 3. Comparaison des algorithmes génétiques
Section 4. Mise en œuvre améliorée de l’évaluation de Bethel
Section 5. Conclusion et prochaines étapes
Remerciements
Bibliographie

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Date de modification :