Élicitation des paramètres en optimisation multicritère
Approches exactes et goutonnes
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De nombreuses méthodes existent pour résoudre des problèmes d'optimisation multicritère, et il n'est pas aisé de choisir une méthode suffisamment adaptée à un problème donné. Vue cette difficulté pour fixer les paramètres, les méthodes d'élicitation sont utilisées pour aider le décideur dans cette tâche de fixation des paramètres. Dans ce travail, nous tirons profit d'une mesure statistique simple et rapidement calculable, à savoir, le coefficient de corrélation de Spearman, afin de développer une approche gloutonne, et des approches exactes basées sur la programmation pa...
De nombreuses méthodes existent pour résoudre des problèmes d'optimisation multicritère, et il n'est pas aisé de choisir une méthode suffisamment adaptée à un problème donné. Vue cette difficulté pour fixer les paramètres, les méthodes d'élicitation sont utilisées pour aider le décideur dans cette tâche de fixation des paramètres. Dans ce travail, nous tirons profit d'une mesure statistique simple et rapidement calculable, à savoir, le coefficient de corrélation de Spearman, afin de développer une approche gloutonne, et des approches exactes basées sur la programmation par contraintes (PPC) et la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). Ces méthodes sont ensuite utilisées pour éliciter automatiquement les paramètres appropriés des méthodes multicritères telles que la méthode lexicographique, Leximin, et les opérateurs OWA. Les paramètres calculés, représentent la meilleure façon suivant laquelle la méthode choisie va restituer au mieux les préférences exprimées par le décideur. Par ailleurs, nous proposons une variante de la méthode Leximin dans un cadre PPC, en intégrant un algorithme de cassure de symétrie avec de meilleures performances au niveau expérimental.
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