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Robustesse en aide à la décision

publié le , mis à jour le

La recherche de solutions dont les performances sont peu affectées par les à-peu-près ou zones d’ignorances qui affectent la modélisation d’un problème constitue à la fois, une préoccupation pratique et une source de difficultés théoriques intéressantes.

L’objet de ce projet de recherche est l’étude et l’extension des modes classiques de réponse à la préoccupation de robustesse. Ces extensions sont envisagées aussi bien d’un point de vue conceptuel (dépassement de la notion de scénario, élaboration de conclusions robustes, prise en compte de la notion de robustesse ne privilégiant pas le pire cas,…) qu’algorithmique (pour aborder des modèles plus généraux, notamment multicritères, pour proposer des méthodes de résolution efficaces, pour approfondir les questions de complexité et d’approximation,…).

Mots-clés : Robustesse, flexibilité, précaution, min-max, aide à la décision, modélisation, critères multiples, programmation mathématique.

Membres permanents du projet : Hassene Aissi, Mohamed Ali Aloulou, Meltem Oztürk, Bernard Roy, Daniel Vanderpooten.

+ membres du pôle " Optimisation combinatoire, algorithmique, données" :
Cristina Bazgan, Virginie Gabrel, Cécile Murat.