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Proposition d'un outil d'aide à la décision multicritère sous incertitudes à base de colonies de fourmis : une approche intégrée appliquée à la gestion des risques dans les projets d'ingénierie système.

Dans cette thèse nous proposons un outil d’aide à la décision multicritère qui permet aux décideurs de sélectionner un scénario optimal dans un graphe de projet qui contient toutes les alternatives de choix de conception et de réalisation d’un nouveau système, tout en tenant compte des risques inhérents aux choix réalisés. Le modèle du graphe est construit en considérant toutes les décisions collaboratives des différents acteurs impliqués dans le projet. Cet outil d’aide à la décision est basé principalement sur les techniques de l’optimisation combinatoire. En effet, nous avons choisi de travailler avec la métaheuristique ACO (algorithme d’optimisation par colonies de fourmis) vu sa capacité à fournir des solutions optimales dans un temps raisonnable. Les objectifs à minimiser sont le coût global du projet, sa durée totale de réalisation et l’incertitude sur ces critères (coût, durée). La modélisation des incertitudes a été abordée suivant deux approches différentes. La première approche consiste à modéliser l’incertitude en utilisant des intervalles simples et en la considérant comme un objectif à part entière à optimiser avec le coût et la durée. Quant à la deuxième approche, elle permet de modéliser l’incertitude sur les objectifs du projet (coût, durée) sous formes de distributions de probabilités. L’outil d’optimisation proposé dans la thèse fait partie d’un processus intégré et plus global qui se base sur les standards industriels (processus d’ingénierie système et de management de projet) qui sont largement connus et utilisés dans les entreprises. Ainsi, le travail développé dans cette thèse constitue un vrai guide pour les industriels dans leurs processus de conception et de réalisation des systèmes complexes innovants dans le domaine d’ingénierie système.

Identiferoai:union.ndltd.org:univ-toulouse.fr/oai:oatao.univ-toulouse.fr:23730
Date07 December 2018
CreatorsLachhab, Majda
ContributorsInstitut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE), Laboratoire Génie de Production - LGP (Tarbes, France)
Source SetsUniversité de Toulouse
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD Thesis, PeerReviewed, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relationhttp://oatao.univ-toulouse.fr/23730/

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