Les travaux de recherche du laboratoire de Mathématiques de la Gestion (SMG) du service CoDE couvrent principalement trois domaines: l'aide à la décision, la robustesse et les techniques quantitatives de gestion. La liste des sujets de MFE présentés ci-dessous s'articulent autour de ceux-ci.
Cette liste des sujets de MFE n'est pas exhaustive. Nous encourageons les étudiants à prendre contact avec Yves De Smet , Pierre Kunsch, Stefan Eppe, Karim Lidouh ou Julien Roland afin de mettre en évidence d'autres thèmes pouvant faire l'objet de sujets de mémoires ou afin de préciser le contenu et les attentes relatives aux sujets listés ci-dessous.
L’objectif de ce mémoire est d’analyser, de développer, et d’implémenter à l’aide de MATLAB une méthodologie originale de prise de décision multicritère de type descriptif, permettant une analyse statistique des résultats en présence de nombreux décideurs. Les principes de cette approche ont été développés par le promoteur qui mettra à disposition les articles scientifiques de base pour la phase d’analyse critique de la méthode.
Le grand intérêt à développer une telle approche représentative de décisions réelles est de pouvoir intégrer, en support de l’analyse, des données d’enquêtes concernant les préférences. Par exemple, on peut imaginer une enquête mesurant les préférences des automobilistes pour différentes marques de voitures. La méthode multicritère proposée doit permettre de faire des prévisions à partir de cette enquête de départ pour analyser aisément les évolutions futures des parts de marché des différentes marques lorsque les caractéristiques de celles-ci évoluent avec le temps ou lorsque de nouvelles marques apparaissent sur le marché.
Le programme en MATLAB mettant en oeuvre l’approche sera validé et des comparaisons avec d’autres méthodes multicritères utilisées dans un contexte multi-acteurs seront faites à l’aide de cas venant de la littérature.
Pour ce mémoire, il est proposé d’utiliser des règles de logique floue pour l’analyse multicritère procédant par comparaison de paires d’actions ou d’alternatives. Les règles de logique floue sont de type ‘IF THEN’. L’approche floue est très performante pour le contrôle non-linéaire : l’inférence de Mamdani-Sugeno est ainsi couramment utilisée pour le contrôle flou.
L’environnement Fuzzy Logic Toolbox sera utilisé pour créer un Système d’Inférence Floue (SIF) multicritère en MATLAB. L’utilisation d’un SIF multicritère donne la possibilité d’inclure dans l’analyse les incertitudes affectant les évaluations des critères et leurs importances respectives pour les décideurs, grâce à l’utilisation de nombres flous et de règles floues. Un cas d’étude pratique sera développé pour démontrer les possibilités du SIF multicritère.
Pour ce mémoire on utilisera les techniques systémiques (logiciel VENSIM© de dynamique des systèmes à télécharger sur http://www.vensim.com/freedownload.html ou/et utilisation MATLAB® et programmes associés) et les méthodologies multicritères (par exemple l’approche décrite dans un autre sujet de mémoire) pour modéliser les problèmes de congestion urbaine. On analysera les causes du phénomène, et on testera une série de mesures pratiques qui permettront de lui apporter des solutions efficaces. Un cas d’étude sera modélisé et analysé.
Pour ce mémoire on propose d’utiliser le logiciel VENSIM (logiciel de simulation en dynamique des systèmes à télécharger sur http://www.vensim.com/freedownload.html) pour développer des outils pour la simulation de la gestion de files d’attente ou de gestion des stocks, selon l’intérêt de l’étudiant, à discuter. La référence pour ces deux thèmes est le cours ‘Processus Dynamiques’ MATH-H-406.
Au cas ou le choix de la gestion des stocks serait fait par l’étudiant, il serait proposé de simuler et de modéliser l’effet bullwhip, littéralement ‘fouet de taureau’. Ce phénomène courant et aux enjeux financiers importants apparaît en cas de gestion inadaptée des stocks dans la chaîne de production et de distribution (‘supply chain management’). L’évolution des stocks en fonctions du temps évoque alors la forme d’un fouet en mouvement.
Les problèmes d'optimisation combinatoire multi-critères sont caractérisés par la nécessité de devoir satisfaire simultanément plusieurs objectifs conflictuels. Lorsque le nombre de solutions possibles croît, ce type de problème devient particulièrement difficile à résoudre avec des techniques traditionnelles. Le développement de méthodes approchées, appelées méta-heuristiques, pour traiter ce type de problèmes complexes a connu un essor important ces dernières années. Celles-ci ont exhibé de très bons résultats et une applicabilité aisée et immédiate à un grand nombre de situations réelles. Dans ce mémoire, nous proposons à l’étudiant de développer et de valider une extension originale d’algorithmes du type « Ant Colony Optimization » au cadre multicritère.
Lorsqu’une grande entreprise est désireuse d’acheter des produits ou services pour un budget important, elle procède à ce que l’on appelle un appel d’offres. Elle signale au marché ce qu’elle recherche et les entreprises capables de répondre à sa demande, le font au travers d’une offre.
Dans une politique d’intégration des processus la plus large possible, il existe des market places virtuels permettant aux acheteurs de passer leurs appels d’offres on-line et ainsi de permettre aux fournisseurs d’y répondre facilement. De plus, cette technique améliore le processus de communication entre les parties et permet entre autre d’intégrer des outils d’évaluation des fournisseurs.
Le mémoire consistera tout d’abord à étudier tous les aspects liés à la mise en place d’un tel market place (installation, besoins techniques, sécurité, délais, …). Ce travail constituera une première analyse pour le développement d’un tel système dans le cadre de la Spin-Off iVision. Dans une seconde phase, il sera demandé de développer un prototype de market place.
L’aide à la décision est une discipline qui permet d’appréhender de manière performante des problèmes décisionnels complexes. Ses applications sont aussi nombreuses que diverses. L’aide à la décision trouve en effet son utilité dans des problèmes tels que des choix de politiques d’investissement, des problèmes stratégiques, le processus d’évaluation des appels d’offres…
D-Sight est un logiciel d’aide à la décision qui a été développé à l’ULB et qui sera bientôt commercialisé par une future Spin-off (entreprise start-up de l’université).
Le travail de ce mémoire consiste à étudier et développer des designs de modules. Les modèle devront ensuite être implémentés dans l’architecture software et seront, selon les résultats du travail intégré dans la version commerciale du logiciel.
Il s’agit donc d’une opportunité unique pour l’étudiant qui bénéficiera d’une expérience concrète en développement logiciel, qui sera d’une valeur certaine pour le monde de l’entreprise.
L'intégration de méthodes multicritères dans des systèmes d'information géographiques (SIG) est devenue très populaire ces dernières années car elle permet de traiter des problèmes spatiaux complexes présentant des critères (ou points de vues) conflictuels.
De nombreux travaux ont été réalisés, mais plusieurs lacunes subsistent. L'une d'entre elles est de permettre à un utilisateur inexpérimenté de facilement définir un problème spatial multicritère pouvant être ensuite résolu par un solveur ou un programme dédié.
Le but du MFE sera de définir un langage de description basé sur XML (eXtensible Markup Language) en tirant parti des standards existants (GML, KML, UMDA-ML, …) et des travaux de recherches ayant été publiés sur les problèmes spatiaux (typologies, …). L'étudiant implémentera également un parseur en PHP capable de lire ou générer des fichiers utilisant ce langage.
Les techniques de clustering consistent à identifier, au sein d’un ensemble de données, des groupes d’éléments aussi homogènes que possible. On peut penser, par exemple, au regroupement de patients souffrant d’un même type de pathologie en fonction d’un certain nombre de symptômes (en médecine), à l’identification de groupes de consommateurs qui se ressemblent (en marketing), à la mise en évidence de différentes catégories de clients présentant le même profile de risque (en finance),… Dans un contexte multicritère, on peut non seulement identifier ces groupes mais également établir des relations entre ceux-ci. On parle alors de clustering ordonné ou de clustering relationnel. Dans ce cadre, plusieurs modèles ont été récemment proposés. Ce mémoire aura pour objectif de comparer ces modèles par rapport aux techniques traditionnelles, d’identifier leurs forces et faiblesses et le cas échéant de proposer certaines améliorations à y apporter.