Optimisation multiobjectif discrète par propagation de contraintes

Résumé : La majorité des problèmes réels nécessitent l'optimisation selon des objectifs contradictoires. La solution choisie par un décideur sera un compromis dépendant d'un grand nombre de paramètres variant d'un décideur à un autre et donc difficiles à modéliser. Une méthode automatisée ne pourra pas effectuer un choix parmi toutes les solutions de compromis, mais devra les présenter pour que le décideur effectue le meilleur choix. Les algorithmes sont généralement basés sur des algorithmes génétiques rendant la modélisation et le réglage des paramètres complexes pour une personne pas spécialisée dans le domaine. De plus évaluer la qualité des solutions proposées est difficile. Notre approche permet d'utiliser la facilité de modélisation de la programmation par contraintes et permet l'obtention d'une borne supérieure du problème. Sur un problème à variables discrètes, elle permet d'obtenir le front de Pareto exact.
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Communication dans un congrès
Gilles Trombettoni. JFPC 2008- Quatrièmes Journées Francophones de Programmation par Contraintes, Jun 2008, Nantes, France. pp.403-407, 2008
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Tristram Gräbener, Alain Berro. Optimisation multiobjectif discrète par propagation de contraintes. Gilles Trombettoni. JFPC 2008- Quatrièmes Journées Francophones de Programmation par Contraintes, Jun 2008, Nantes, France. pp.403-407, 2008. 〈inria-00293720〉

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