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Conference papers

Traitement du problème d’optimisation de mélange dans le cas de données incertaines via les fonctions de croyance

Lucie Jacquin 1 Abdelhak Imoussaten 1 Sébastien Destercke 2
1 I3A - Informatique, Image, Intelligence Artificielle
LGI2P - Laboratoire de Génie Informatique et d'Ingénierie de Production
Résumé : Les sorties des algorithmes de classification sont souvent utilisées comme décision finale. Pourtant, dans certaines situations, ces sorties peuvent servir comme entrées à un problème de décision soumis à des contraintes. Dans cet article nous traitons ce problème pour le cas d’une optimisation de mélange de pièces de matériaux hétérogènes rangés dans différents conteneurs. L’information sur les matériaux composant chaque pièce est donnée sous forme de fonction de masse fournie par un classifieur évidentiel. Cet article propose un énoncé de ce problème d’optimisation de mélange dans le cadre des fonctions de croyance. Nous illustrons la résolution d’un tel problème dans le cas du tri des matières plastiques à des fins de recyclage.
Document type :
Conference papers
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https://hal.mines-ales.fr/hal-02969181
Contributor : Administrateur Imt - Mines Alès <>
Submitted on : Friday, October 16, 2020 - 2:14:09 PM
Last modification on : Sunday, October 18, 2020 - 3:12:42 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-02969181, version 1

Citation

Lucie Jacquin, Abdelhak Imoussaten, Sébastien Destercke. Traitement du problème d’optimisation de mélange dans le cas de données incertaines via les fonctions de croyance. LFA’2020 - 29èmes Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, Oct 2020, Sète, France. ⟨hal-02969181⟩

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