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dc.contributor.advisorFigueira, José
dc.contributor.advisorRoy, Bernard
dc.contributor.authorAlmeida Dias, Juscelino
dc.date.accessioned2011-05-25T10:31:12Z
dc.date.available2011-05-25T10:31:12Z
dc.date.issued2011-01
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/6319
dc.description.abstractfrCette thèse prend appui sur les problèmes de tri suivant une approche constructive. Le but c’est d’affecter des objets de décision, évalués selon plusieurs critères, à un ensemble de catégories. Chaque catégorie est définie a priori pour recevoir ces objets, qui pourront ou devront ensuite être traités de la même façon. Cette recherche fournit une taxonomie selon laquelle dix différents types de problèmes de tri sont définis avec un intérêt pratique. Deux méthodes de tri sont proposées en tenant compte cette taxonomie, appelée ELECTRE TRI-C et ELECTRE TRI-NC. Ces méthodes sont appropriées aux contextes décisionnels où l’ensemble de catégories est complètement ordonné. Chaque catégorie est caractérisée par des actions de référence typiques. La procédure d’affectation est basée sur l’utilisation conjointe d’une règle descendante et d’une règle ascendante. Nos travaux fournissent également un algorithme de description segmentée pour analyser la liaison entre les conditions d’affectation d’une méthode de tri, telle qu’ELECTRE TRI-C, et les préférences du décideur, en incluant une analyse de ces incohérences et incompatibilités du modèle de tri, sans avoir besoin de bâtir un modèle d’optimisation. Les principaux résultats de notre recherche sont validés par deux applications réelles (procréation médicale assisté et risque agro-environnemental), qui ont été modélisées en interaction respectivement avec des experts médicaux et environnementaux.en
dc.language.isoenen
dc.subjectAide multicritère à la décisionen
dc.subjectApproche constructiveen
dc.subjectProblèmes de trien
dc.subjectActions caractéristiques de référenceen
dc.subjectAlgorithme de description segmentéeen
dc.subjectMultiple criteria decision aidingen
dc.subjectConstructive approachen
dc.subjectSorting problemsen
dc.subjectCharacteristic reference actionsen
dc.subjectElectre Tri-Cen
dc.subjectSegmenting description algorithmen
dc.subject.ddc003en
dc.titleMultiple criteria decision aiding for sorting problems : concepts, methodologies, and applicationsen
dc.title.alternativeProblemas de classificação em apoio à decisão com critérios múltiplos : conceitos, metodologias e aplicaçõesen
dc.title.alternativeProblèmes de tri en aide à la décision à critères multiples : concepts, méthodologies et applicationsen
dc.typeThèseen
dc.contributor.editoruniversityotherUniversidade Tecnica de Lisboa;Portugal
dc.description.abstractenOur thesis deals with sorting problems following a constructive approach. The aim is to assign objects of a decision, evaluated on multiple criteria, to a set of categories. Each category is pre-defined to receive these objects, which will be or might be processed in the same way. Our research provides a taxonomy framework, in which ten different types of sorting problems is defined with a practical usefulness. Two sorting methods are proposed within this taxonomy, called ELECTRE TRI-C and ELECTRE TRI-NC. These methods deal with decision aiding contexts, where the set of categories is completely ordered. Each category is characterized by a single typical reference action and several ones, respectively. The assignment procedure is based on a descending rule and an ascending rule, which must be used conjointly. Our research also provides a segmenting description algorithm for analyzing the relationship between the assigning conditions of decision aiding sorting models (e.g. ELECTRE TRI-C) and the preferences of decision makers, including an analysis of incoherencies and incompatibilities, without making use of an optimization model. The main research results are validated by two real-world applications (assisted reproduction and agro-environmental risk), which are modeled with medical and environmental experts, respectively.en
dc.identifier.citationpages307en
dc.identifier.theseid2011PA090003en
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.subject.ddclabelRecherche opérationnelleen


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