[HP16] Optimisation discrète sous incertitudes modélisées par des fonctions de croyance
Conférence Nationale avec comité de lecture :
ROADEF 2016,
February 2016,
pp.nathaliehelal@hotmail.com,
Compiègne,
France,
Mots clés: incertitudes, fonctions de croyance, modèle “chance-constrainedâ€
Résumé:
Cet article présente une nouvelle approche pour résoudre des problèmes NP-durs d’optimisation combinatoire ayant des paramètres incertains. Cette approche repose sur une modélisation par des fonctions de croyances et consiste à remplacer un modèle CCP classique (la contrainte en probabilité) par une contrainte à base de fonctions de croyance.