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Traitement de problèmes de décision sous incertitude par des problèmes de satisfaction de contraintes

Résumé : L'approche CSP (problèmes de satisfaction de contraintes) offre un langage de représentation et surtout des méthodes de calcul pour des problèmes de décision simples, sans incertitude. Cet article est consacré à deux extensions du cadre des CSP permettant de traiter des problèmes de décisions sous incertitude. Ces extensions reposent sur une distinction entre deux types de variables : les variables de décision, qui sont controlables par l'agent, et les variables contingentes, qui sont incontrolables. Les valeurs que prennent ces dernières dépendent de l'occurence d'événements incertains, au sujet desquelles on dispose d'une connaissance soit qualitative, soit probabiliste, ce qui nous donnera deux extensions différentes, respectivement les CSP mixtes et les CSP probabilistes. Dans le cas probabiliste, nous donnons deux algorithmes pour calculer respectivement des décisions résolvant le problème avec une probabilité maximale, et des décisions conditionnelles associant une décision adéquate à chaque situation pour laquelle c'est possible.
Document type :
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https://hal.inrae.fr/hal-02688777
Contributor : Migration Prodinra Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Monday, June 1, 2020 - 5:47:19 AM
Last modification on : Wednesday, March 17, 2021 - 3:39:27 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-02688777, version 1
  • PRODINRA : 135869

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Citation

Hélène Fargier, Jérôme Lang, Roger Martin Clouaire, Thomas Schiex. Traitement de problèmes de décision sous incertitude par des problèmes de satisfaction de contraintes. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 1997, 11 (2), pp.375-398. ⟨hal-02688777⟩

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