Nouvelle caractérisation des solutions efficaces des problèmes d’optimisation combinatoire multi-objectif

Résume : Les méthodes de résolution d’un problème d’optimisation combinatoire multi-objectif sont classées en méthodes exactes et métaheuristiques. Cette dernière classe est plus compétitive que la première, permettant de résoudre des problèmes de plus grande taille. Mais la mise en application de ces méthodes exactes et métaheuristiques pose deux problèmes, à savoir : la caractérisation des solutions efficaces et les règles d’acceptation d’un système de voisinages. Le présent article essai d’apporter une contribution à la première préoccupation. Abstract : Methods for solving multi-objective combinatorial optimization problems are classified in two categories indeed exact and metaheuristics methods. The latter class is more competitive than the first, for solving larger problems, But the implementation of these exacts and metaheuristics methods presents two inherent difficulties namely the characterization of efficient solutions and acceptance rules for neighborhoods system. This article tackles the first problem