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Méthodes d'aide à la décision multi-attribut et multi-acteur pour résoudre le problème de sélection dans un environnement certain/incertain : cas de la localisation des centres de distribution / Multi-attribute and multi-actor decision making methods for solving the selection problem under certain/uncertain environment : case of distribution centers location

Le travail de recherche présenté dans cette thèse s’inscrit dans la continuité des travaux de l’aide à la décision multi-critère de groupe (décideurs), particulièrement dans le champ de sélection de la localisation des centres de distribution. Dans un environnement certain, si la décision de sélection de la localisation des centres de distribution a donné lieu à plusieurs travaux de recherche, elle n’a jamais été l’objet, à notre connaissance, d’une décision prise par plusieurs décideurs. À cet égard, le premier objectif de cette thèse est de proposer une méthode d’aide à la décision multi-attribut et multi-acteur (MAADM) pour résoudre le problème posé. Pour se faire, nous avons adapté et étendu la méthode ELECTRE I. Dans un environnement incertain, au vu de l’incertitude inhérente et l’imprécision du processus décisionnel humain ainsi que les comportements futurs du marché et des entreprises, le deuxième objectif de cette thèse est de développer une méthode floue d’aide à la décision multi-attribut et multi-acteur (FMAADM) pour traiter le problème en question. Pour cela, nous avons couplé la méthode MAADM avec la théorie des ensembles flous. Pour la validation des deux contributions, nous avons conçu un système d’aide à la décision (S-DSS) pour implémenter les algorithmes de la méthode MAADM et la méthode FMAADM. Sur la base du S-DSS, deux études expérimentales ont été menées. Nous avons, aussi, appliqué une analyse de sensibilité pour vérifier la sensibilité de la solution retenue vis-à-vis aux variations de poids des critères d’évaluation. Les résultats obtenus prouvent que les deux méthodes proposées répondent à l’objectif recherché et ainsi retenues pour la sélection de la meilleure localisation dans un contexte certain/incertain de multi-attribut et multi-acteur. / The research work presented in this thesis is part of the works’ continuity on multi-criteria group (decision-makers) decision-making, particularly in the field of the distribution centers’ location selection. Under certain environment, although the decision to select the location of the distribution centers has given rise in several research works, it has never been the object, to our knowledge, of a decision taken by several decision makers. In this regard, the first objective of this thesis is to develop a multi-attribute and multi-actor decision-making method (MAADM) to resolve the posed problem. For this purpose, we have adapted and extended the ELECTRE I method. Under uncertain environment, In view of the inherent uncertainty and inaccuracy of human decision-making, the future behavior of the market and companies, the second objective of this thesis is to propose a fuzzy multi-attribute and multi-actor decision-making method (FMAADM) to treat the problem in question. To this end, we have coupled the MAADM method with the fuzzy set theory. To validate the two contributions, we designed a decision support system (S-DSS) to implement the MAADM method and the FMAADM method. Based on the S-DSS, two experimental studies were conducted. We also applied a sensitivity analysis to verify the sensitivity of the solution retained vis-a-vis to weights’ variations of evaluation criteria. The obtained results prove that the MAADM method and the FMAADM method meet the desired objective and thus retained for the selection of the best location under certain/uncertain context of multi-attribute and multi-actor.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2018VALE0013
Date12 April 2018
CreatorsAgrebi, Maroi
ContributorsValenciennes, Université de Sfax (Tunisie), Abed, Mourad, Omri, Mohamed Nazih
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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