Bibliografías temáticas / Élicitation incrémentale

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  1. Tesis

Literatura académica sobre el tema "Élicitation incrémentale"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024

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Tesis sobre el tema "Élicitation incrémentale"

1

Leroy, Cassandre. "Élicitation incrémentale combinée à la recherche heuristique pour l'optimisation combinatoire multi-objectifs." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2022SORUS367.pdf.

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Resumen
Cette thèse s'intéresse à la résolution de problèmes de décision sur domaine combinatoire par des méthodes d'élicitation incrémentale des préférences basée le regret pour l'optimisation interactive. On se situe à l'intersection de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle, en théorie de la décision algorithmique. On suppose que les préférences du décideur peuvent être représentées par une fonction de scalarisation paramétrée (somme pondérée, OWA et intégrale de Choquet), mais que les paramètres (par exemple, le jeu de poids) ne sont pas connus
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2

Benabbou, Nawal. "Procédures de décision par élicitation incrémentale de préférences en optimisation multicritère, multi-agents et dans l'incertain." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066101/document.

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Les travaux menés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine de recherche à la croisée de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Notre objectif dans cette thèse est de concevoir des algorithmes efficaces pour la résolution de problèmes de décision dans des environnements complexes (multicritère, multi-agents, incertain). Nous nous intéressons d'une part à l'élicitation des préférences fondée sur des modèles décisionnels et d'autre part à l'exploitation de ces préférences pour la recherche
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3

Benabbou, Nawal. "Procédures de décision par élicitation incrémentale de préférences en optimisation multicritère, multi-agents et dans l'incertain." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2017PA066101.pdf.

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Les travaux menés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine de recherche à la croisée de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Notre objectif dans cette thèse est de concevoir des algorithmes efficaces pour la résolution de problèmes de décision dans des environnements complexes (multicritère, multi-agents, incertain). Nous nous intéressons d'une part à l'élicitation des préférences fondée sur des modèles décisionnels et d'autre part à l'exploitation de ces préférences pour la recherche
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4

Khannoussi, Arwa. "Intégration des préférences d'un opérateur dans les décisions d'un drone autonome et élicitation incrémentale de ces préférences." Thesis, Brest, 2019. http://www.theses.fr/2019BRES0080.

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Un drone totalement autonome est un aéronef sans pilote humain à bord. Il est donc capable d'accomplir une mission sans l'intervention d'un opérateur humain et de prendre des décisions de façon totalement autonome. Cela sous-entend que l'opérateur au sol doit avoir une confiance élevée dans les décisions prises par le drone. L'objectif principal de cette thèse est donc de proposer un moteur de décisions à embarquer dans le drone autonome qui garantit un niveau de confiance élevé de l'opérateur dans la capacité du drone à prendre les "bonnes" décisions. Pour cela nous proposons un moteur de déc
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5

Bourdache, Nadjet. "Élicitation incrémentale des préférences pour l’optimisation multi-objectifs : modèles non-linéaires, domaines combinatoires et approches tolérantes aux erreurs." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS255.

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Resumen
Les travaux effectués durant cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine au carrefour de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Cette thèse vise à concevoir des méthodes d'optimisation interactive fondées sur l'élicitation incrémentale des préférences pour la prise de décision multicritère, multi-agents ou dans le risque. Nous nous intéressons plus précisément à l'élicitation incrémentale des paramètres de fonctions d'agrégation qui consiste à alterner questions préférentielles permettant de ré
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6

Martin, Hugo. "Optimisation multi-objectifs et élicitation de préférences fondées sur des modèles décisionnels dépendants du rang et des points de référence." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS101.

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Resumen
Cette thèse se situe dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine de recherche à l'intersection de la théorie de la décision, de l'intelligence artificielle et de la recherche opérationnelle. Nous nous intéressons à la prise en compte de comportements sophistiqués dans des environnements complexes (décision multicritère, décision collective, décision dans le risque et l'incertain). Nous proposons d'abord des méthodes d'optimisation multi-objectifs sur domaine implicite lorsque les préférences sont représentées par des modèles dépendants du rang (intégrale de Choquet, bipol
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