4 présentations

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  10h30 - 10h55

  Introducing Lexicographic and Pareto Ant Search to Solve the Multi-Criteria OSPV Problem

  • Michael Morin, prés., Université Laval
  • Luc Lamontagne, Université Laval
  • Irène Abi-Zeid, Université Laval
  • Patrick Maupin, Defence Research and Development Canada

  We present Pareto ant search (PAS) and Lexicographic ant search (LAS), two ant colony optimization
  (ACO) algorithms for a novel multi-criteria variant of the optimal search path problem with visibility (OSPV) from search theory. Applications of such detection search problems include search and rescue operations.

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  10h55 - 11h20

  Multicycle Optimization of Nuclear Reactor Core Reload Patterns

  • Roman Cada, prés., University of West Bohemia

  Optimization of nuclear reactor core reload patterns is a very complex task even in its single cycle version. In principle it is necessary to find a sequence of patterns satisfying many criteria. We present possible mathematical optimization methods and several results obtained by Athena code.

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  11h20 - 11h45

  Robustness Concerns in Multiple Criteria Decision Aiding Contexts with Information Imperfections

  • Sarah Ben Amor, prés., University of Ottawa

  In most multicriteria decision aiding situations, the presence of different types of information imperfections such as uncertainty, imprecision, ambiguity,…, is inevitable. This work raises the issue of robustness in such contexts. A literature review on the issue of robustness will be presented. The link between modeling approaches to different types of information imperfections and robustness concern will be explored. Current trends and future directions will also be discussed.

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  11h45 - 12h10

  L’approche DRSA appliquée dans la sélection d’un portefeuille de projets de développement durable

  • Bryan Boudreau-Trudel, prés., Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue
  • Kazimierz Zaras, Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue
  • Jean-Charles Marin, Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue

  L'approche des ensembles approximatifs est basée sur la théorie des ensembles approximatifs développée par Pawlak (1991), Pawlak et Slowinski (1994). Greco, Matarazzo et Slowinski (1997, 1999, 2001) ont suggéré une approche modifiée qui est basée sur la relation de dominance qu’ils ont appelé Dominance-based Rough Set Approach (DRSA). Dans notre étude, cette dernière approche a été proposée pour venir en aide au conseil d'administration de la société d’aide au développement des collectivités (SADC), de la sous-région de l'Abitibi-Ouest (Québec), dans leur prise de décision. La SADC a besoin d'un outil d'aide à la décision pour sélectionner les projets proposés par les entrepreneurs et les partenaires de son territoire. Dans la prise de décision, un ensemble équilibré de 22 indicateurs sont considérés. Ces indicateurs découlent de cinq dimensions : économique, sociale, démographique, bien-être et santé. L’approche DRSA est justement appropriée pour le traitement de données venant d’indicateurs multiples, fournis sur de nombreux exemples, pour déduire des règles de décision relatives au modèle de préférence. Les règles élaborées à l'aide de la théorie des ensembles approximatifs nous permettent de simplifier le processus de sélection du portefeuille de projets de développement durable en réduisant un certain nombre d'indicateurs redondants et en identifiant les valeurs critiques des indicateurs sélectionnés pour ainsi évaluer le développement communautaire. Nous proposons une étude de cas qui permettra de démontrer cette possibilité.