Contraintes et RO - exposé du 7 juin 2005 à Lens
------------------------------------------------

Diego Olivier Fernandez Pons (Université Paris VI) 

Quelques techniques de RO pour aborder les problèmes d'optimisation
combinatoire multicritère en PPC.

Résume:
Les problèmes d'optimisation combinatoire multicritère (MOCO) sont des
problèmes ardus car ils combinent les difficultés des problèmes
combinatoires classiques avec des préférences complexes sur leur
solutions. C'est cependant sous cette forme que se présentent la
plupart des problèmes industriels réels.

Nous nous intéresserons à une famille de problèmes d'optimisation
multicritère (contraintes de ressources, min-max, relative robust,
ordered weighted average (OWA)) issus de problèmes réels de réseaux ou
de localisation.

Après avoir examiné des travaux utilisant des procédures de
programmation linéaire, relaxation lagrangienne ou énumération
croissante pour les résoudre, nous en extrairons les idées
fondamentales que nous réintroduirons dans une approche de
programmation par contraintes.

Nous serons ainsi conduits à éclairer un travail de Van Hentenryck à
la lumière de la décomposition de Benders, à rapprocher les travaux de
Sellmann sur la relaxation lagrangienne en PPC et ceux de Hamacher
pour les problèmes min-max, ou encore à appliquer aux OWA des méthodes
mises en oeuvre par Zhou dans le cadre du job-shop.