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By Bilusyak N. I., Ptashnyk B. I.

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Le gain que l’on peut espérer en un point précis peut être représenté par la dérivée de la fonction objectif par rapport à la variable θ en ce point. Une dérivée positive signifie une amélioration de la fonction objectif alors qu’une dérivée négative signifie une détérioration de la valeur de la fonction objectif. Ce comportement typique de l’optimisation multiobjectif reflète assez bien le but poursuivi par cette discipline : minimiser un groupe de fonctions objectif sans trop dégrader les valeurs des optima obtenus par rapport à ceux obtenus lors d’une optimisation monobjectif effectuée objectif par objectif.

Par exemple, on peut utiliser une méthode à préférence a priori en lui fournissant des préférences choisies au hasard. Le résultat sera alors un grand nombre de solutions qui seront présentées à l’utilisateur pour qu’il décide de la solution de compromis. Cette combinaison forme alors une méthode à préférence a posteriori. Cette classification permet donc seulement de se faire une idée sur la démarche que l’on devra suivre pour obtenir notre résultat. Une classification plus “fine” est développée dans le chapitre 12.

On trouvera dans [Deb 01] une relation différente permettant aussi de régler la forme du cône de domination. 17. 8 Les relations dérivées de la dominance x2 1111111111 0000000000 0000000000 1111111111 0000000000 1111111111 0000000000 1111111111 0000000000 1111111111 000000 111111 0000000000 1111111111 000000 111111 0000000000 1111111111 000000 111111 0000000000 1111111111 000000 111111 000000 111111 0000000000 x 1111111111 000000 111111 000000 111111 000000 111111 000000 111111 000000 111111 000000 111111 000000 111111 000000 111111 1 x3 F IG .

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by Steven
4.4

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