MILP

Position Paper: Post-Solve Robustness in Decision Engines: Feasible Regions and Smoothness Under Perturbations

Cet article propose une couche manquante dans les pipelines d'optimisation pour combler l'écart de robustesse post-résolution dans les moteurs de décision de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP). Il formalise un voisinage faisable quasi-optimal en epsilon et la régularité de la solution pour évaluer la fiabilité d'une solution existante face aux perturbations des paramètres.