Optimiser les critères de dominance possibiliste par programmation dynamique : principes et expérimentations

Cet article est dédié à l'optimisation de stratégies dans les arbres de décision possibilistes pour les critères de dominance Lpi et LN. Il montre que même si l'ordre de préférence induit par ces deux critères est non transitif, sa quasi-transitivité peut être exploitée afin d'étendre l'algorithme de programmation dynamique et générer une stratégie optimale en temps polynômial. This paper is devoted to sequential decision problems in the possibilistic framework. It focuses on strategy optimization in the decision trees for the possibilistic Likely Dominance criteria, namely Lpi and LN. It shows that even if the preference order induced by these two criteria is not fully transitive but only quasi-transitive, we can extend the dynamic programming algorithm to generate the optimal strategies in polytime.