Thèse de doctorat en Informatique. Décision
Sous la direction de Patrice Perny.
Soutenue en 2006
à Paris 6 .
Cette thèse s'intéresse aux problèmes de décision dans l'incertain. L'approche classique pour la résolution de ces problèmes repose sur l'utilité espérée EU (représentation cardinale des préférences, représentation probabiliste de l'incertain). On suppose de plus une décomposition additive des utilités dans le cas de la décision séquentielle. Ce modèle connaît cependant quelques limites, notamment opérationnelles du fait du niveau d'information qu'il requiert. De plus, pour certains problèmes en décision séquentielle, la décomposition additive n'est pas toujours pertinente. Dans cette thèse, nous étudions des alternatives à l'approche classique, notamment les modèles qualitatifs pour la prise de décision dans des situations d'information pauvre. De plus, par une démarche algébrique, nous étudions les contreparties de EU dans des représentations non probabilistes de l'incertain et l'admissibilité de l'induction arrière pour des préférences non classiques en décision séquentielle.
Qualitative models and algebraic approaches to decision making under uncertainty : axiomatic foundations and application to sequential decision making
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