Optimisation sous Incertitudes

Les paramètres d'un problème d'optimisation sont souvent sujets à des incertitudes de tout ordre. L'équipe s'intéresse à des problématiques d'optimisation combinatoire robuste, en particulier en ordonnancement sous incertitudes. Une voie de recherche consiste à proposer des structures flexibles de solutions pour la prise en compte proactive des aléas en facilitant le réajustement des solutions calculées, notamment en prédéterminant la faisabilité de permutations au sein de séquences de tâches. Une autre voie cherche à obtenir des avancées en optimisation discrète robuste pour l'ordonnancement

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