Direction de recherche : Patrice PERNY

Procédures de décision par élicitation incrémentale de préférences en optimisation multicritère, multi-agents et dans l'incertain

Les travaux menés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine de recherche à la croisée de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Notre objectif dans cette thèse est de concevoir des algorithmes efficaces pour la résolution de problèmes de décision dans des environnements complexes (multicritère, multi-agents, incertain).
Nous nous intéressons d'une part à l'élicitation des préférences fondée sur des modèles décisionnels et d'autre part à l'exploitation de ces préférences pour la recherche des solutions optimales sur des espaces définis de manière explicite ou implicite (optimisation combinatoire).
Pour la résolution de problèmes combinatoires, nous proposons et étudions une nouvelle approche, consistant à combiner l'élicitation incrémentale des préférences et l'exploration implicite des solutions potentielles. L'intuition sous-jacente est d'utiliser l'exploration des solutions potentielles pour identifier des questions informatives tout en exploitant les réponses obtenues pour mieux focaliser la recherche sur les solutions préférées. Cette approche nous a conduit à proposer des procédures de décision par élicitation incrémentale pour les problèmes de recherche dans un graphe d'états multi-objectifs, les problèmes de chemins optimaux et d'arbre couvrants dans les graphes multicritères, les problèmes de sac à dos multi-agents et les problèmes de décision séquentielle dans l'incertain.
Nous établissons des résultats théoriques garantissant la correction des algorithmes proposés et présentons des tests numériques montrant leur efficacité pratique.

1 Doctorant (Direction de recherche / Co-encadrement)

• GROSS--HUMBERT Nathanaël : Équité de groupe et contraintes de diversité

1 Docteur 2022

Publications 2014-2024

• 2024
  • A. Khannoussi, A.‑L. Olteanu, P. MEYER, N. Benabbou : “A regret-based query selection strategy for the incremental elicitation of the criteria weights in an SRMP model”, Operational Research, vol. 24 (2), pp. 12, (Springer) (2024)
• 2023
  • N. Gross‑Humbert, N. Benabbou, A. Beynier, N. Maudet : “On the Notion of Envy Among Groups of Agents in House Allocation Problems”, 26^th European Conference on Artificial Intelligence, vol. 372, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Krakow, Poland, pp. 924-931, (IOS Press) (2023)
• 2022
  • N. Gross‑‑Humbert, N. Benabbou, A. Beynier, N. Maudet : “Sequential and Swap Mechanisms for Public Housing Allocation with Quotas and Neighbourhood-based Utilities”, ACM Transactions on Economics and Computation, vol. 10 (4), (Association for Computing Machinery (ACM)) (2022)
• 2021
  • N. Benabbou, C. Leroy, Th. Lust, P. Perny : “Interactive Optimization of Submodular Functions under Matroid Constraints”, ADT 2021 - 7^th International Conference on Algorithmic Decision Theory, vol. 13023, Lecture Notes in Computer Science book series, Toulouse, France, pp. 307-322, (Springer-Verlag), (ISBN: 978-3-030-87755-2) (2021)
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, A. Igarashi, Y. Zick : “Finding Fair and Efficient Allocations for Matroid Rank Valuations”, ACM Transactions on Economics and Computation, (Association for Computing Machinery (ACM)) (2021)
  • N. Gross‑Humbert, N. Benabbou, A. Beynier, N. Maudet : “Sequential and Swap Mechanisms for Public Housing Allocation with Quotas and Neighbourhood-Based Utilities (Extended Abstract)”, Proceedings of the 20^th International Conference on Autonomous Agentsand Multiagent Systems (AAMAS 2021), London / Online, United Kingdom (2021)
  • N. Benabbou, H. Martin, P. Perny : “Min Cost Improvement and Max Gain Stability in Multicriteria Sorting Methods on Combinatorial Domains”, Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, (Wiley) (2021)
  • N. Benabbou, C. Leroy, Th. Lust, P. Perny : “Élicitation Incrémentale combinée à la Recherche Locale et Recherche Gloutonne pour l’Optimisation de Matroïdes Pondérés”, 22^e congrès annuel de la société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision, Mulhouse (en ligne), France (2021)
  • N. Benabbou, C. Leroy, Th. Lust, P. Perny : “Combining Preference Elicitation with Local Search and Greedy Search for Matroid Optimization”, Proceedings of the 35^th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI'21), Virtual, France (2021)
• 2020
  • A. Khannoussi, N. Benabbou, A. Olteanu, P. MEYER : “Incremental elicitation of the criteria weights of SRMP using a regret-based query selection strategy”, DA2PL 2020: From Multiple Criteria Decision Aid to Preference Learning, Trento (virtual), Italy (2020)
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, A. Igarashi, Y. Zick : “Finding Fair and Efficient Allocations When Valuations Don’t Add Up”, The 13^th Symposium on Algorithmic Game Theory (SAGT 2020), vol. 12283, Lecture Notes in Computer Science, Augsburg (Virtual Conference), Germany, pp. 32-46, (Springer) (2020)
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, X.‑V. Ho, J. Sliwinski, Y. Zick : “The Price of Quota-based Diversity in Assignment Problems”, ACM Transactions on Economics and Computation, vol. 8 (3), pp. 14, (Association for Computing Machinery (ACM)) (2020)
  • N. Benabbou, C. Leroy, Th. Lust : “Regret-Based Elicitation for Solving Multi-Objective Knapsack Problems with Rank-Dependent Aggregators”, The 24^th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI'20), Saint Jacques de Compostelle, Spain (2020)
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, E. Elkind, Y. Zick : “Fairness Towards Groups of Agents in the Allocation of Indivisible Items”, The Fair Allocation in Multiagent Systems, Montréal, Canada (2020)
  • N. Benabbou, C. Leroy, Th. Lust : “Élicitation Incrémentale combinée à la Recherche Heuristique pour l’Optimisation Combinatoire Multi-objectifs”, 21^e congrès annuel de la société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision, Montpellier, France (2020)
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, E. Elkind, Y. Zick : “Partage Équitable de Ressources à des Groupes d’Agents”, ROADEF 2020 - 21^e congrès annuel de la société Française de Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision, Montpellier, France (2020)
  • N. Benabbou, C. Leroy, Th. Lust : “An Interactive Regret-Based Genetic Algorithm for Solving Multi-Objective Combinatorial Optimization Problems”, Proceedings of the 34^th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI'20), New York, United States (2020)
• 2019
  • N. Benabbou, Th. Lust : “An Interactive Polyhedral Approach for Multi-Objective Combinatorial Optimization with Incomplete Preference Information”, SUM 2019 - The 13^th international conference on Scalable Uncertainty Management, Compiègne, France (2019)
  • N. Benabbou, C. Leroy, Th. Lust, P. Perny : “Combining Local Search and Elicitation for Multi-Objective Combinatorial Optimization”, ADT 2019 - 6^th International Conference on Algorithmic Decision Theory, Durham, NC, United States (2019)
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, Y. Zick : “Fairness and Diversity in Public Resource Allocation Problems”, Bulletin of the Technical Committee on Data Engineering, (IEEE Computer Society) (2019)
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, E. Elkind, Y. Zick : “Fairness Towards Groups of Agents in the Allocation of Indivisible Items”, The 28^th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'19), MACAO, China (2019)
  • N. Benabbou, Th. Lust : “A General Interactive Approach for Solving Multi-Objective Combinatorial Optimization Problems with Imprecise Preferences”, The International Symposium on Combinatorial Search (SoCS'19), Napa, United States (2019)
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, X.‑V. Ho, J. Sliwinski, Y. Zick : “Un Problème d’Affectation avec des Contraintes de Diversité : Complexité et Prix de la Diversité”, 18 ème conférence ROADEF société Française de Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision, Le Havre, France (2019)
• 2018
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, X.‑V. Ho, J. Sliwinski, Y. Zick : “Diversity Constraints in Public Housing Allocation”, 17^th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems (AAMAS 2018), Proceedings of the 17^th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems (AAMAS 2018), Stockholm, Sweden (2018)
  • N. Benabbou, M. Chakraborty, X.‑V. Ho, J. Sliwinski, Y. Zick : “The Assignment Problem with Diversity Constraints with an application to Ethnic Integration in Public Housing”, International Workshop on Computational Social Choice (COMSOC'18), ComSoc 2018 Proceedings, Troy, NY, United States (2018)
  • N. Benabbou, P. Perny : “Interactive resolution of multiobjective combinatorial optimization problems by incremental elicitation of criteria weights”, EURO journal on decision processes, (Springer) (2018)
• 2017
  • N. Benabbou : “Procédures de décision par élicitation incrémentale de préférences en optimisation multicritère, multi-agents et dans l’incertain”, thèse, soutenance 05/05/2017, direction de recherche Perny, Patrice (2017)
  • N. Benabbou, P. Perny : “Adaptive Elicitation of Preferences under Uncertainty in Sequential Decision Making Problems”, Proceedings of IJCAI'17, Melbourne, Australia (2017)
  • H. Gilbert, N. Benabbou, P. Perny, O. Spanjaard, P. Viappiani : “Incremental Decision Making Under Risk with the Weighted Expected Utility Model”, Proceedings of the 26^th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'17), Melbourne, Australia (2017)
  • N. Benabbou, P. Perny, P. Viappiani : “Incremental elicitation of choquet capacities for multicriteria choice, ranking and sorting problems”, Artificial Intelligence, vol. 246, pp. 152-180, (Elsevier) (2017)
• 2016
  • N. Benabbou, P. Perny, P. Viappiani : “A regret-based preference elicitation approach for sorting with multicriteria reference profiles”, From Multicriteria Decision Making to Preference Learning (DA2PL'16), Paderborn, Germany (2016)
  • N. Benabbou, P. Perny : “Solving Multi-agent Knapsack Problems Using Incremental Approval Voting”, European Conference on Artificial Intelligence, La Haye, Netherlands (2016)
  • N. Benabbou, P. Perny : “Incremental Approval Voting for Multi-agent Knapsack Problems”, International Workshop on Computational Social Choice (COMSOC'16), Toulouse, France (2016)
  • N. Benabbou, P. Perny, P. Viappiani : “Tri multicritère intéractif basé sur le concept de regret : approches avec seuils de préférences ou profils de référence”, 17^e congrès annuel de la société Française de Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision (ROADEF 2016), Compiègne, France (2016)
  • N. Benabbou, S. Di Sabatino Di Diodoro, P. Perny, P. Viappiani : “Incremental Preference Elicitation in Multi-Attribute Domains for Choice and Ranking with the Borda Count”, The tenth International Conference on Scalable Uncertainty Management, vol. 9858, Lecture Notes in Computer Science, Nice, France, pp. 81-95, (Springer) (2016)
• 2015
  • N. Benabbou, P. Perny : “On Possibly Optimal Tradeoffs in Multicriteria Spanning Tree Problems”, Proceedings of the 4^th International Conference on Algorithmic Decision Theory (ADT'15), vol. 9346, Lecture Notes in Computer Science, Lexington, KY, United States, pp. 322-337, (Springer International Publishing) (2015)
  • N. Benabbou, P. Perny : “Combining Preference Elicitation and Search in Multiobjective State-Space Graphs”, Proceedings of the 24^th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'15), Buenos Aires, Argentina, pp. 297-303 (2015)
  • N. Benabbou, Ch. Gonzales, P. Perny, P. Viappiani : “Minimax Regret Approaches for Preference Elicitation with Rank-Dependent Aggregators”, EURO Journal on Decision Processes, vol. 3 (1-2), pp. 29-64 (2015)
  • N. Benabbou, P. Perny : “Optimalité potentielle et élicitation de poids dans les problèmes d’arbres couvrants multi-objectifs”, 16^e conférence ROADEF Société Française de Recherche Opérationnelle et Aide à la Décision, Marseille, France (2015)
  • N. Benabbou, P. Perny : “Incremental Weight Elicitation for Multiobjective State Space Search”, Proceedings of the 29^th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI'15), Austin, Texas, United States, pp. 1093-1099 (2015)
  • N. Benabbou : “Possible Optimality and Preference Elicitation for Decision Making”, The 4^th International Conference on Algorithmic Decision Theory, vol. 9346, Lecture Notes in Computer Science, Lexington, United States, pp. 561-566 (2015)
• 2014
  • N. Benabbou, P. Perny, P. Viappiani : “Incremental Elicitation of Choquet Capacities for Multicriteria Decision Making”, Proceedings of the 21^st European Conference on Artificial Intelligence (ECAI'14), vol. 263, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Prague, Czechia, pp. 87-92 (2014)
  • N. Benabbou, P. Perny, P. Viappiani : “Apprentissage des paramètres d’une intégrale de Choquet par regret minimax”, ROADEF - 15^e congrès annuel de la Société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision, Bordeaux, France (2014)