Défis posés par l'apprentissage des modèles probabilistes, couvrant la complexité des calculs, la reconstruction des données et les lacunes statistiques.
Explore les progrès dans les résolveurs de flux de puissance optimaux, en mettant l'accent sur l'optimisation multipériodes et les contraintes de sécurité.
Explore la simplification des équations de propagation des croyances pour les modèles par paires, réduisant la complexité de calcul de l'ordre n cube à l'ordre n.
Explore la régression linéaire probabiliste et la régression de processus gaussien, en mettant l'accent sur la sélection du noyau et l'ajustement hyperparamétrique pour des prédictions précises.
