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Modèles et Algorithmes pour la Décision dans l'Incertain

Cette UE traite des différents modèles et algorithmes pour l'aide à la décision et la prise automatique de décision en contexte incertain. Dans un premier temps, elle se focalise sur les modèles décisionnels classiques, statiques ou séquentiels. Pour une utilisation pratique de ces modèles et particulièrement pour absorber la complexité d'un passage à l'échelle, le cours s'attache ensuite à présenter les modèles compacts de représentation dans un premier temps probabiliste, puis pour les préférences. La dernière partie du cours à pour but d'introduire des alternatives à ces modèles classiques.

Site moodle

Les documents et annonces sont maintenant faites sur la page moodle de l'UE.


Bibliographie

Probabilistic Reasonning in Intelligent Systems -- Pearl,Judea 1988

Probabilistic Networks and Expert Systems -- Cowell, Dawid, Lauritzen and Spiegelhalter 1999

Décision dans l'incertain -- Christophe Gonzales and Patrice Perny Représentation des connaissances et formalisation des raisonnements (Vol. 1) Cepadues 2000

Bayesian Networks and Decision Graphs -- Jensen,Finn and Nielsen,Thomas 2006

Risque et Incertain -- Denis Bouyssou, Didier Dubois, Marc Pirlot and Henri Prade Concepts et méthodes pour l'aide à la décision (Vol. 2) Hermès 2006

Réseaux Bayésiens -- Naïm,Patrick, Wuillemin,Pierre-Henri, Leray,Philippe and Pourret,Olivier Eyrolles 2006

Probabilistic Graphical Models -- Koller,Daphne and Friedman,Nier 2010