Anmerkungen:
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Beschreibung:
La sélection de portefeuilles est traitée classiquement comme un problème de sac à dos multiobjectif. Dans ce travail de thèse, on s'intéresse à développer une méthodologie et des outils pour aider un décideur à identifier son portefeuille préféré en se basant sur des modèles de tri contraint multicritères. Ce processus de sélection de portefeuilles, composés d'un ensemble d'items, tient en compte à la fois les contraintes du problème de décision et les préférences du décideur.On considère des items évalués sur un ensemble exhaustif de critères représentant les mesures qui contribuent à la prise de décision quant à la sélection de chacun des items, et un ensemble d'attributs utilisés pour évaluer le portefeuille dans son ensemble.Ainsi, le processus de résolution implique la construction de deux modèles d'évaluation multicritères ; un modèle d'évaluation multicritères des items et un modèle d'évaluation multicritères des portefeuilles.On considère le modèle d'évaluation des items comme un problème de tri contraint multicritères et plus précisément le modèle de tri non compensatoire (NCS). L'apprentissage des paramètres de NCS à partir d'un ensemble d'exemples d'affectation vise à calculer les paramètres d'un modèle NCS, compte tenu des sorties souhaitées de l'agrégation de préférence. Dans ce travail, on s'appuie sur le langage SAT/MaxSAT pour modéliser et résoudre le problème d'apprentissage des paramètres de NCS contraint en introduisant les contraintes de portefeuilles. La construction du modèle d'évaluation NCS contraint permet d'identifier les portefeuilles constitués de "bonnes" items qui respectent les contraintes du portefeuille ainsi que l'information préférentielle fournie par le décideur.La prise en compte de plusieurs attributs nécessite la construction d'un modèle d'évaluation des portefeuilles. Ce dernier est formulé comme un problème d'optimisation multiobjectif en s'appuyant sur des méthodes d'optimisation multiobjectif interactives pour identifier le portefeuille qui traduit le mieux les ...