Direction de recherche : Patrice PERNY

Optimisation multi-objectifs et élicitation de préférences fondées sur des modèles décisionnels dépendants du rang et des points de référence

Cette thèse se situe dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine de recherche à l'intersection de la théorie de la décision, de l'intelligence artificielle et de la recherche opérationnelle. Nous nous intéressons à la prise en compte de comportements sophistiqués dans des environnements complexes (décision multicritère, décision collective, décision dans le risque et l'incertain). Nous proposons d'abord des méthodes d'optimisation multiobjective sur domaine implicite lorsque les préférences sont représentées par des modèles dépendant du rang (intégrale de Choquet, bipolar OWA, Cumulative Prospect Theory et intégrale de Choquet bipolaire). Ces méthodes reposent sur des approches de programmation mathématique et d'algorithmique discrète. Ensuite, nous présentons des méthodes d'élicitation incrémentale des paramètres de modèles dépendants du rang permettant de prendre en compte la présence d'un point de référence dans les préférences d'un décideur (bipolar OWA, Cumulative Prospect Theory, intégrale de Choquet avec capacités et bicapacités). Finalement, nous abordons la modification structurelle de solutions sous contraintes (coût, qualité) dans des méthodes de tri à plusieurs points de référence. Les différentes approches proposées dans cette thèse ont été testées et nous présentons les résultats numériques obtenus afin d'illustrer leur efficacité pratique.

Publications 2019-2022