Grant: Discovery Grants Program - Individual

Le modèle du «Goal Programming» (GP) est l'un des modèles de la programmation mathématique à objectifs multiples les plus connus. Ce modèle a connu un essor fort impressionnant à en juger par le nombre d'articles, d'ouvrages et même de conférences qui lui sont dédiés. Le GP permet d'agréger simultanément plusieurs objectifs qui sont, de nature, incommensurables et conflictuels. Ainsi, il est quasiment impossible de trouver une solution optimale qui peut bien performer sur l'ensemble des critères. La solution générée par le GP est celle du meilleur compromis qui nécessite l'intervention et la participation active du décideur dans le processus décisionnel. Par ce programme de recherche, nous visons à modéliser les préférences du décideur de manière séquentielle et itérative dans le modèle du GP. Le concept des fonctions de satisfaction sera utilisé pour intégrer explicitement les préférences dans le GP interactif. Nous envisageons le développement de trois variantes du GP interactif dans des contextes où l'information sur les paramètres décisionnels peut être déterministe, stochastique ou imprécise. Ces variantes feront l'objet des applications dans les domaines suivants: la planification agrégée de la production, ordonnancement des tâches de production et en gestion de portefeuille financier. Nous allons aussi explorer l'usage des méta-heuristiques telles que : recherche tabou, recuit simulé et colonie de fourmis, et ce, pour rendre le processus de résolution plus efficace et rapide.