Traitement de problèmes de décision sous incertitude par des problèmes de satisfaction de contraintes - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Access content directly
Journal Articles Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle Year : 1997

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

Abstract

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.
No file

Dates and versions

hal-02688777 , version 1 (01-06-2020)

Identifiers

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

Cite

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, 1997, 11 (2), pp.375-398. ⟨hal-02688777⟩
61 View
0 Download

Share

Gmail Facebook X LinkedIn More