Thème 2 : Optimisation en environnement incertain
Optimisation en environnement incertain
Coordination : Denis Trystram
De nombreux domaines scientifiques, économiques, sociétaux actuels font appel à l’optimisation discrète à large échelle (informatique, logistique, systèmes manufacturiers, etc.). Si les cultures et techniques de résolution de ces problèmes sont souvent différentes, on retrouve toujours des questions liées à une connaissance seulement approximative des paramètres d’entrée de ce problèmes, voire aucune connaissance pour certains paramètres particuliers.
Ces questions d’optimisation en contexte incertain ont été abordées dans les communautés de façon variée. Nous proposons ici d’une part, de montrer quelques types d’incertitudes et comment les chercheurs les ont pris en compte dans leur communauté. D’autre part, de faire une typologie des approches de résolution possibles. Il s’agira ici essentiellement de distinguer les contextes où on ne connaît rien de ces incertitudes, des cas où une connaissance est possible, partielle via de collectes de données et/ou d’expérimentations, ou via des lois de probabilité lorsque c’est possible.