В условиях тендерных закупок значимым является учет влияния многих факторов при выборе стратегии ценового предложения участника, которые выходят за пределы классической экономики. Целью магистерской диссертации является разработка модели прогнозирования ценового предложения участников тендерных закупок. В работе рассматривается понятие прогнозирования ценового предложения, влияние факторов на участника тендерных закупок и принципы поведенческой экономики. В качестве источников использовалась научно-исследовательская и методическая литература, нормативно-правовые акты и статистические данные различных электронно-торговых площадок в открытом доступе. В магистерской диссертации была разработана модель прогнозирования ценового предложения участника тендерных закупок, базирующаяся на функции полезности Неймана-Моргенштерна, отличающаяся учетом влияния релевантных факторов, позволяющая корректировать тактику поведения участника для каждого шага торгов и максимизировать полезность предложения с точки зрения принципов поведенческой экономики. / In terms of tender purchases, it is important to take into account the influence of many factors when choosing a bidder's price proposal strategy, which go beyond the classical economy. The aim of the master's thesis is to develop a model for forecasting the price offer of bidders. The paper discusses the concept of forecasting the price offer, the influence of factors on the participant in tender purchases and the principles of behavioral economics. The sources used were scientific research and methodological literature, regulatory legal acts and statistical data of various electronic trading platforms in the public domain. In the master's thesis, a model for predicting the price offer of a bidder was developed based on the Neumann-Morgenstern utility function, which takes into account the influence of relevant factors, which allows you to adjust the bidder's behavior tactics for each bidding step and maximize the utility of the offer in terms of the principles of behavioral economics.

Cette thèse est une contribution à la résolution du problème d’optimisation sous contrainte de fiabilité. Cette méthode de dimensionnement probabiliste vise à prendre en compte les incertitudes inhérentes au système à concevoir, en vue de proposer des solutions optimales et sûres. Le niveau de sûreté est quantifié par une probabilité de défaillance. Le problème d’optimisation consiste alors à s’assurer que cette probabilité reste inférieure à un seuil fixé par les donneurs d’ordres. La résolution de ce problème nécessite un grand nombre d’appels à la fonction d’état-limite caractérisant le problème de fiabilité sous-jacent. Ainsi,cette méthodologie devient complexe à appliquer dès lors que le dimensionnement s’appuie sur un modèle numérique coûteux à évaluer (e.g. un modèle aux éléments finis). Dans ce contexte, ce manuscrit propose une stratégie basée sur la substitution adaptative de la fonction d’état-limite par un méta-modèle par Krigeage. On s’est particulièrement employé à quantifier, réduire et finalement éliminer l’erreur commise par l’utilisation de ce méta-modèle en lieu et place du modèle original. La méthodologie proposée est appliquée au dimensionnement des coques géométriquement imparfaites soumises au flambement. / This thesis is a contribution to the resolution of the reliability-based design optimization problem. This probabilistic design approach is aimed at considering the uncertainty attached to the system of interest in order to provide optimal and safe solutions. The safety level is quantified in the form of a probability of failure. Then, the optimization problem consists in ensuring that this failure probability remains less than a threshold specified by the stakeholders. The resolution of this problem requires a high number of calls to the limit-state design function underlying the reliability analysis. Hence it becomes cumbersome when the limit-state function involves an expensive-to-evaluate numerical model (e.g. a finite element model). In this context, this manuscript proposes a surrogate-based strategy where the limit-state function is progressively replaced by a Kriging meta-model. A special interest has been given to quantifying, reducing and eventually eliminating the error introduced by the use of this meta-model instead of the original model. The proposed methodology is applied to the design of geometrically imperfect shells prone to buckling.