Optimisation discrète

Nous avons, à l’aide d’exemples, essayé de présenter dans ce dossier les méthodes et les techniques les plus connues et les plus utilisées pour résoudre des problèmes d’optimisation discrète. Nous avons pris l’hypothèse, forte, qu’une seule fonction objective permettait de mesurer tout l’intérêt d’une solution. Cette hypothèse n’est pas toujours acceptable, car on peut se trouver en présence de plusieurs critères qui sont antagonistes, comme par exemple, la qualité, le prix et le délai. Dans ce cas, on ne peut plus optimiser une seule fonction objectif, mais on recherche un compromis, appelé optima de Pareto entre plusieurs critères. La discipline correspondant à cette recherche s’appelle l’analyse multicritère et a donné naissance à d’autres méthodes de résolution encore plus complexes et qui font en général intervenir les décideurs de manière interactive. Il est néanmoins à noter que pour trouver les optima de Pareto, il est nécessaire de résoudre des problèmes d’optimisation monocritère continue ou discrète. Il est donc toujours utile de savoir optimiser, après s’être assuré de la qualité et de la pertinence du problème...