Processus décisionnels

Description du cours

Le cours sera composé de deux parties principales.

• La première partie portera sur la modélisation des problèmes de décision séquentielle dans le risque par des processus décisionnels de Markov (MDP) et par les MDP partiellement observables (POMDP), sur les algorithmes de résolutions standard des MDPs, ainsi que sur la comlexité et la convergence théoriques de ces algorithmes.
• La seconde partie est une introduction à la décision multi-objectifs (les différents objectifs pouvant représenter l’évaluation selon différents critères ou scénarios, ou encore le point de vue de différents agents). Après avoir vu les principales difficultés liées à la prise de décision multi-objectifs, on abordera les principaux outils permettant de les résoudre : relations de dominance (dominance de Pareto par exemple), ordre lexicographique, et opérateurs d’agrégation (somme pondérée, somme pondérée ordonnée, etc) permettant de modéliser à la fois des comportements rationnels et des préférences subjectives particulières (accorder plus ou moins d’importance à chaque critère ou encore avoir une préférence pour des solutions équilibrées). Les séances de TP permettront aux étudiants d’appliquer les notions vues en cours. Les étudiants pourront, à l’aide d’une bibliothèque fournie, coder les algorithmes de résolution de MDPs vus en cours. Puis, dans un second temps, adapteront ces algorithmes à la résolution de MDPs bi-critères.

Modalités d'évaluation

Session 1 :

• Contrôle terminal (CT1) : devoir sur table d’une durée de 2h (tous les supports de cours sont autorisés).
• Note finale : la note finale est la note du CT1.

Session 2 :

• Contrôle terminal (CT2) : devoir sur table d’une durée de 2h (tous les supports de cours sont autorisés.)
• Note finale : la note finale est la note du CT2.