Thèse soutenue

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

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Auteur / Autrice : Maroi Agrebi
Direction : Mourad AbedMohamed Nazih Omri
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 12/04/2018
Etablissement(s) : Valenciennes en cotutelle avec Université de Sfax (Tunisie)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'automatique, de mécanique et d'informatique industrielles et humaines (Valenciennes, Nord ; 1994-...) - Laboratoire de modélisation des systèmes de raisonnement automatisés (Hammam Sousse, Tunisie)
Communauté d'Universités et Etablissements (ComUE) : Communauté d'universités et d'établissements Lille Nord de France (2009-2013)
Jury : Président / Présidente : Saïd Hanafi
Examinateurs / Examinatrices : Mourad Abed, Mohamed Nazih Omri, Henda Hadjami Ben Ghezala, Cyrille Bertelle, Marc Pirlot, Abdelhakim Artiba
Rapporteurs / Rapporteuses : Henda Hadjami Ben Ghezala, Cyrille Bertelle

Résumé

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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.