Modelisation, agregation et exploitation de preferences floues dans une problematique du rangement : bases axiomatiques. procedures et logiciels

par PATRICE PERNY

Thèse de doctorat en Sciences de gestion

Sous la direction de Bernard Roy.

Soutenue en 1992

à Paris 9 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    La plupart des problemes reels impliquant decision s'inscrivent dans un environnement complexe, du fait de la multiplicite des oblectifs et des points de vue a prendre en compte, de la diversite des systemes de valeurs en presence, mais aussi de la difficulte de percevoir et evaluer correctement les consequences des alternatives possibles, enfin de la difficulte de comparer ces alternatives sur la base d'evaluations imprecises ou incertaines. Ce constat a motive notre etude qui porte d'une part sur l'analyse et la rationalisation de procedures multicriteres et d'autre part, sur l'elaboration de modeles mathematiques non conventionnels et d'outils informatiques permettant la representation et l'exploitation de connaissances imarfaites. Nous montrons notamment comment les logiques multivalentes sousjacentes aux theories des ensembles flous permettent de generaliser les concepts et proprietes classiquement employes pour modeliser et traiter l'information preferentielle. Nous etudions ensuite la structure des mecanismes d'agregation de relations de preferences floues et montrons l'impossibilite d'obtenir naturellement un classement au sortir d'une agregation non totalement compensatoire. Ce resultat montre la necessite d'introduire des procedures de traitement additionnelles permettant d'elaborer une prescription claire. C'est pourquoi, apres avoir montre les limites des procedures existentes, nous en proposons de nouvelles permettant de grouper les alternatives en classes homogenes et ou de les ranger par ordre de preference decroissante. Ces procedures sont programmees et testees sur des exemples adaptes.


  • Résumé

    Most of the real-world decision problems take place in a complex environment, where multiple objectives and points of view are to be considered. Within this context, conflicting systems of logic, uncertain or imprecise knowledge and necessarily ambiguous positions are always present. In the face of such a complexity, preference modelling requires the use of specific tools, techniques and concepts which make it possible to model and exploit the available preference information. This is why our study is devoted to the analysis of multiple criteria ranking procedures, to the elaboration of non-conventional mathematical models and to computer programs designed to process imperfect information. We show how multivalued logics underlying fuzzy sets theories allow to generalize classical preference models and related concepts. Then, we study the general structure of aggregation mechanisms of fuzzy preferences. More precisely, we establish the impossibility of building rankings with non-totally compensatory aggregation procedures. This result shows the necessity of resorting to additional exploitation procedures. Hence, after presenting some drawbacks of existing methods, we introduce new procedures providing a classification and or a ranking of alternatives. These procedures have been implemented and tested on practical examples.

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : IX 132 PER
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