Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : Dans un contexte de préférences non classiques (pouvant présenter des intransitivités et incomplétu­des, voire des circuits), les problèmes combinatoires de recherche d'une solution préférée sont semi-structurés. Leur résolution s'effectue généralement grâce à des interactions entre le Système Interactif d'Aide à la Décision (SIAD) et les décideurs selon un processus de décision. En proposant des algorithmes de résolution de problèmes connexes pertinents entièrement automatisables, le SIAD aide à obtenir des éléments de réponses aux questions que se pose un intervenant dans un processus de décision. Nous introduisons un tout nouveau type de SIAD, proposant des problèmes automatisables pertinents basés sur la déduction et le choix : les problèmes de consistance qualitative. Ainsi, nous présentons un algorithme glouton de consistance qualitative dans le cadre du problème d'arbre couvrant maximal basé sur une version ordinale de l'algorithme de Kruskal. Utilisés dans un processus itératif interactif, ce type de problèmes ne permet pas toujours d'aboutir à une solution maximale pour l'instance initiale. Le processus décisionnel est dit non pleinement rationnel. Pour y remédier, nous identifions algorithmiquement les arêtes critiques (présentes dans toute solution du sous-ensemble maximal courant). Enfin, nous fournissons des conditions nécessaires sur les préférences, en nous aidant des travaux en théorie du choix rationnel, pour que le processus conserve cette rationalité procédurale.
Troisièmes Journées Francophones de Programmationpar Contraintes (JFPC07)

Droits : info:eu-repo/semantics/OpenAccess
inria-00151158
https://hal.inria.fr/inria-00151158
https://hal.inria.fr/inria-00151158/document
https://hal.inria.fr/inria-00151158/file/31.pdf

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : Session "Articles"
National audience
Nous présentons ici une méthode permettant de créer et de représenter sous forme vectorielle des classes de transition à partir d'une classification supervisée basée sur des arbres de décision flous. Cette méthode est particulièrement utile pour la classification stricte de données dont les frontières sont naturellement diffuses ainsi que pour leur représentation au sein d'un System d'Information Géographique. C'est le cas par exemple des formations forestières entre lesquels les transitions sont généralement étalées sur plusieurs centaines de mètres avec des gradients dépendant de condition environnementales locales ne permettant pas de définir une transition identique dans toutes les directions. La méthode présentée permet d'ajouter des classes lorsque les zones de transition sont trop étendues plutôt que de fixer une frontière arbitrairement
Actes de la conférence RFIA 2012
Lyon, France

Droits : info:eu-repo/semantics/OpenAccess
hal-00656502
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00656502
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00656502/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00656502/file/rfia2012_submission_57.pdf

Résumé : La première étude basée sur l’interprétation des données de la base Stylog‐module ferme, intitulée «Premières approches pour l’analyse de données d’élevages de crevettes marines en nouvelle Calédonie» a identifié de possibles indicateurs de productivité (Frappier et al., 2008). L’objectif du travail présenté ici vise à identifier les conditions zootechniques et environnementales ayant abouti aux meilleures performances. Ceci a été rendu possible par la mise au point d’une méthode de caractérisation des conditions dans lesquelles se sont déroulées les bons élevages, eux même identifiés par une méthode standardisée (scripts développés en langage R). L’étude des arbres de décision visant à caractériser les bons élevages en termes de productivité a permis d’identifier trois indicateurs de performance. Parallèlement, l’étude de la dynamique alimentaire des élevages a mis en évidence trois types d’ajustement de la ration, et a permis d’appréhender l’hétérogénéité de la filière sur le plan zootechnique. Ce document contenant des données de production provenant de fermes privées, toute utilisation est soumise à une demande préalable auprès des propriétaires des données. Pour cela, veuillez vous adresser à benoit.soulard@ifremer.fr ou gfa.stylog@mls.nc

Droits : 2011 Ifremer
http://archimer.ifremer.fr/doc/00040/15075/12412.pdf
http://archimer.ifremer.fr/doc/00040/15075/12413.pdf
http://archimer.ifremer.fr/doc/00040/15075/