Génération efficace de graphes d’appels dynamiques complets

Analyser le code permet de vérifier ses fonctionnalités, détecter des bogues ou améliorer sa performance. L’analyse du code peut être statique ou dynamique. Des approches combinants les deux analyses sont plus appropriées pour les applications de taille industrielle où l’utilisation individuelle de chaque approche ne peut fournir les résultats souhaités. Les approches combinées appliquent l’analyse dynamique pour déterminer les portions à problèmes dans le code et effectuent par la suite une analyse statique concentrée sur les parties identifiées. Toutefois les outils d’analyse dynamique existants génèrent des données imprécises ou incomplètes, ou aboutissent en un ralentissement inacceptable du temps d’exécution. Lors de ce travail, nous nous intéressons à la génération de graphes d’appels dynamiques complets ainsi que d’autres informations nécessaires à la détection des portions à problèmes dans le code. Pour ceci, nous faisons usage de la technique d’instrumentation dynamique du bytecode Java pour extraire l’information sur les sites d’appels, les sites de création d’objets et construire le graphe d’appel dynamique du programme. Nous démontrons qu’il est possible de profiler dynamiquement une exécution complète d’une application à temps d’exécution non triviale, et d’extraire la totalité de l’information à un coup raisonnable. Des mesures de performance de notre profileur sur trois séries de benchmarks à charges de travail diverses nous ont permis de constater que la moyenne du coût de profilage se situe entre 2.01 et 6.42. Notre outil de génération de graphes dynamiques complets, nommé dyko, constitue également une plateforme extensible pour l’ajout de nouvelles approches d’instrumentation. Nous avons testé une nouvelle technique d’instrumentation des sites de création d’objets qui consiste à adapter les modifications apportées par l’instrumentation au bytecode de chaque méthode. Nous avons aussi testé l’impact de la résolution des sites d’appels sur la performance générale du profileur.

Legal shifts : shaping expectations of intellectual property protection in an open innovation industrial environment

Projet de recherche réalisé en 2014-2015 avec l'appui du Fonds de recherche du Québec – Société et culture.

Essays on numerically efficient inference in nonlinear and non-Gaussian state space models, and commodity market analysis.

The first two articles build procedures to simulate vector of univariate states and estimate parameters in nonlinear and non Gaussian state space models. We propose state space speci fications that offer more flexibility in modeling dynamic relationship with latent variables. Our procedures are extension of the HESSIAN method of McCausland[2012]. Thus, they use approximation of the posterior density of the vector of states that allow to : simulate directly from the state vector posterior distribution, to simulate the states vector in one bloc and jointly with the vector of parameters, and to not allow data augmentation. These properties allow to build posterior simulators with very high relative numerical efficiency. Generic, they open a new path in nonlinear and non Gaussian state space analysis with limited contribution of the modeler. The third article is an essay in commodity market analysis. Private firms coexist with farmers' cooperatives in commodity markets in subsaharan african countries. The private firms have the biggest market share while some theoretical models predict they disappearance once confronted to farmers cooperatives. Elsewhere, some empirical studies and observations link cooperative incidence in a region with interpersonal trust, and thus to farmers trust toward cooperatives. We propose a model that sustain these empirical facts. A model where the cooperative reputation is a leading factor determining the market equilibrium of a price competition between a cooperative and a private firm

Estimating Nonlinear DSGE Models by the Simulated Method of Moments

This paper studies the application of the simulated method of moments (SMM) for the estimation of nonlinear dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models. Monte Carlo analysis is employed to examine the small-sample properties of SMM in specifications with different curvature. Results show that SMM is computationally efficient and delivers accurate estimates, even when the simulated series are relatively short. However, asymptotic standard errors tend to overstate the actual variability of the estimates and, consequently, statistical inference is conservative. A simple strategy to incorporate priors in a method of moments context is proposed. An empirical application to the macroeconomic effects of rare events indicates that negatively skewed productivity shocks induce agents to accumulate additional capital and can endogenously generate asymmetric business cycles.

On the fly type specialization without type analysis

Les langages de programmation typés dynamiquement tels que JavaScript et Python repoussent la vérification de typage jusqu’au moment de l’exécution. Afin d’optimiser la performance de ces langages, les implémentations de machines virtuelles pour langages dynamiques doivent tenter d’éliminer les tests de typage dynamiques redondants. Cela se fait habituellement en utilisant une analyse d’inférence de types. Cependant, les analyses de ce genre sont souvent coûteuses et impliquent des compromis entre le temps de compilation et la précision des résultats obtenus. Ceci a conduit à la conception d’architectures de VM de plus en plus complexes. Nous proposons le versionnement paresseux de blocs de base, une technique de compilation à la volée simple qui élimine efficacement les tests de typage dynamiques redondants sur les chemins d’exécution critiques. Cette nouvelle approche génère paresseusement des versions spécialisées des blocs de base tout en propageant de l’information de typage contextualisée. Notre technique ne nécessite pas l’utilisation d’analyses de programme coûteuses, n’est pas contrainte par les limitations de précision des analyses d’inférence de types traditionnelles et évite la complexité des techniques d’optimisation spéculatives. Trois extensions sont apportées au versionnement de blocs de base afin de lui donner des capacités d’optimisation interprocédurale. Une première extension lui donne la possibilité de joindre des informations de typage aux propriétés des objets et aux variables globales. Puis, la spécialisation de points d’entrée lui permet de passer de l’information de typage des fonctions appellantes aux fonctions appellées. Finalement, la spécialisation des continuations d’appels permet de transmettre le type des valeurs de retour des fonctions appellées aux appellants sans coût dynamique. Nous démontrons empiriquement que ces extensions permettent au versionnement de blocs de base d’éliminer plus de tests de typage dynamiques que toute analyse d’inférence de typage statique.

Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions.

Development of new scenario decomposition techniques for linear and nonlinear stochastic programming

Une approche classique pour traiter les problèmes d’optimisation avec incertitude à deux- et multi-étapes est d’utiliser l’analyse par scénario. Pour ce faire, l’incertitude de certaines données du problème est modélisée par vecteurs aléatoires avec des supports finis spécifiques aux étapes. Chacune de ces réalisations représente un scénario. En utilisant des scénarios, il est possible d’étudier des versions plus simples (sous-problèmes) du problème original. Comme technique de décomposition par scénario, l’algorithme de recouvrement progressif est une des méthodes les plus populaires pour résoudre les problèmes de programmation stochastique multi-étapes. Malgré la décomposition complète par scénario, l’efficacité de la méthode du recouvrement progressif est très sensible à certains aspects pratiques, tels que le choix du paramètre de pénalisation et la manipulation du terme quadratique dans la fonction objectif du lagrangien augmenté. Pour le choix du paramètre de pénalisation, nous examinons quelques-unes des méthodes populaires, et nous proposons une nouvelle stratégie adaptive qui vise à mieux suivre le processus de l’algorithme. Des expériences numériques sur des exemples de problèmes stochastiques linéaires multi-étapes suggèrent que la plupart des techniques existantes peuvent présenter une convergence prématurée à une solution sous-optimale ou converger vers la solution optimale, mais avec un taux très lent. En revanche, la nouvelle stratégie paraît robuste et efficace. Elle a convergé vers l’optimalité dans toutes nos expériences et a été la plus rapide dans la plupart des cas. Pour la question de la manipulation du terme quadratique, nous faisons une revue des techniques existantes et nous proposons l’idée de remplacer le terme quadratique par un terme linéaire. Bien que qu’il nous reste encore à tester notre méthode, nous avons l’intuition qu’elle réduira certaines difficultés numériques et théoriques de la méthode de recouvrement progressif.