Ce document examine différentes méthodes pour calculer des chemins optimaux sur des graphes dynamiques. Deux grandes approches sont comparées: l’approche déterministe et l’approche probabiliste. L’approche déterministe prend pour acquise une certaine connaissance préalable des changements à venir dans l’environnement. L’approche probabiliste tente de modéliser et traiter l’incertitude. Une variante dynamique de l’algorithme de Dijkstra est détaillée dans le contexte déterministe. Les paradigmes des Markov Decision Processes (MDP) et Partially Observable Markov Decision Processes sont explorés dans le cadre du problème probabiliste. Des applications et mesures sont présentées pour chaque approche. On constate une relation inverse entre la calculabilité des approches proposées et leur potentiel d’application pratique. L’approche déterministe représente une solution très efficace à une version simplifiée du problème. Les POMDP s’avèrent un moyen théorique puissant dont l’implantation est impossible pour des problèmes de grande taille. Une alternative est proposée dans ce mémoire à l’aide des MDP.This document examines different methods to compute optimal paths on dynamic graphs. Two general approaches are compared: deterministic and probabilistic. The deterministic approach takes for granted knowledge of the environment’s future behaviour. The probabilistic approach attempts to model and manage uncertainty. A dynamic version of Dijkstra’s algorithm is presented for the deterministic solution. Markov Decision Processes and Partially Observable Markov Decision Processes are analysed for the probabilistic context. Applications and measures of performance are given for each approach. We observe a reverse relationship between computability and applicability of the different approaches. Deterministic approaches prove a fast and efficient way to solve simpler versions of the problem. POMDPs are a powerful theoretical model that offers little potential of application. An alternative is described through the use of MDPs
