Les méthodes d'optimisation multiobjectif : synthèse et considérations théoriques : application d'un modèle probabiliste de choix au problème d'optimisation multiobjectif

par Samir Belkora

Thèse de doctorat en Sciences économiques

Sous la direction de Roger Cusin.

Soutenue en 1986

à Aix-Marseille 2 .


  • Résumé

    Ce travail traite des methodes d'optimisation multiobjectif. Dans une premiere grande partie, nous avons effectue la synthese des methodes multiobjectifs en suivant une classification traditionnelle qui divise les methodes en trois classes importantes : - les methodes necessitant une ponderation "a priori" des objectifs. - les methodes necessitant une ponderation "progressive" des objectifs ou methodes interactives. - les methodes conduisant a une ponderation "a posteriori" des objectifs. Dans une seconde partie, nous essayons d'apporter une contribution theorique a l'amelioration d'une methode appartenant a la classe des methodes interactives en integrant un modele probabiliste de choix qualitatif qui autorise des specifications assez souples, le modele probit conditionnel.

  • Titre traduit

    Multiple objective optimization methods : synthesis and theorical considerations. -application of a choice probabilistic model to the multiple objective optimization problem


  • Résumé

    This work treat of multiple objective optimization methods. In a first large part, we accomplished the multiple objective methods synthesis by following a traditional classification which separate the methods in three major class : - the methods which require "a priori" ponderation of the objectives. - the methods which require "progressive" ponderation of the objectives or the interactive methods. - the methods which lead to "a posteriori" ponderation of the objectives. In a second part, we try to provide a theorical contribution to improve a method which belongs to the interactive methods class by integrating a qualitative choice probabilistic model which authorize sufficiently versatile specifications, the conditional probit model.

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  • Détails : 491 f.

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