Lorsque nous sommes confrontés à des informations incomplètes, incertaines, imprécises ou évolutives, nous avons besoin d'un mécanisme de changement de croyances car celles-ci évoluent en présence d'une nouvelle information. Ce problème de changement de croyances est connu pour être un problème NP-di cile, pour lequel il n'existe pas d'algorithmes e caces pouvant traiter un volume important de données. Pour résoudre ce problème, ce livre se concentre sur les approches locales du changement de croyances, à savoir la révision, la contraction et l'expansion locales de croyances.
Lorsque nous sommes confrontés à des informations incomplètes, incertaines, imprécises ou évolutives, nous avons besoin d'un mécanisme de changement de croyances car celles-ci évoluent en présence d'une nouvelle information. Ce problème de changement de croyances est connu pour être un problème NP-di cile, pour lequel il n'existe pas d'algorithmes e caces pouvant traiter un volume important de données. Pour résoudre ce problème, ce livre se concentre sur les approches locales du changement de croyances, à savoir la révision, la contraction et l'expansion locales de croyances.
Omar Doukari, né le 08 février 1982 à Djebahia (Algérie), est unchercheur informaticien en IA (Intelligence Artificielle) au laboratoireLSIS (Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes) à l'université deProvence Aix-Marseille 1, France.
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