Modélisation et résolution de problèmes d'optimisation avec un objectif linéaire évidentiel - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Modélisation et résolution de problèmes d'optimisation avec un objectif linéaire évidentiel

Résumé

Dans cet article, nous étudions une classe de problèmes d'optimisation très générale où la fonction objectif est linéaire et dans lequel les coefficients sont évidentiels c'est-à-dire où l'incertitude est modélisée par une fonction de croyance. Nous considérons, dans ce contexte, deux critères pour comparer les solutions : maximalité et E-admissibilité. Nous fournissons des caractérisations pour les solutions non dominées par rapport à ces critères lorsque les ensembles focaux de la fonction de croyance sont des produits cartésiens d'ensembles compacts. Nous montrons que ces caractérisations correspondent à une notion établie en optimisation robuste.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04435869 , version 1 (02-02-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04435869 , version 1

Citer

Tuan-Anh Vu, Sohaib Afifi, Eric Lefevre, Frédéric Pichon. Modélisation et résolution de problèmes d'optimisation avec un objectif linéaire évidentiel. 32èmes Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, LFA 2023, Nov 2023, Bourges, France. pp.181-188. ⟨hal-04435869⟩

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