Traitement du problème d’optimisation de mélange dans le cas de données incertaines via les fonctions de croyance - IMT Mines Alès Access content directly
Conference Papers Year : 2020

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

Abstract

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.
Fichier principal
Vignette du fichier
LFA_2020.pdf (222.28 Ko) Télécharger le fichier
Origin Files produced by the author(s)

Dates and versions

hal-02969181 , version 1 (29-07-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02969181 , version 1

Cite

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

Share

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More