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dc.contributor.authorMeghoufel, Maâmar-
dc.contributor.otherBelmokhtar, Oumhani, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2020-12-17T07:48:39Z-
dc.date.available2020-12-17T07:48:39Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.otherM008412-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/556-
dc.descriptionMémoire de Magister : Génie Industriel : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2012fr_FR
dc.description.abstractLa décision est souvent considérée comme le résultat d’un choix comparatif exhaustif entre les diverses solutions possibles. Malheureusement, de nombreuses études empiriques ont montré les limites de ce modèle. Le décideur opère dans un environnement de problèmes très complexe et mal structuré. De plus, il est exposé à une longue liste de biais cognitifs. L’objectif de ce travail est de proposer une modélisation cognitive. Dans cette perspective de modélisation, expliquer une décision nous amène d'abord à comprendre l'acte de décision au lieu d'expliquer directement des régularités observées dans des décisions par un modèle formel. Nous avons proposé un Système Multi-Agents cognitif avec une architecture organisationnelle à base de tableau noir et dont les agents sont modélisés avec les Séparateurs à Vaste Marge que nous avons appliqué au dépistage automatique de la maladie de la scoliose.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectDécision Cognitivefr_FR
dc.subjectEnvironnement complexefr_FR
dc.subjectModélisationfr_FR
dc.subjectSystème Multi-Agentsfr_FR
dc.subjectSéparateurs à vaste margefr_FR
dc.titleUne approche multi-agents à base de SVM pour la modélisation cognitive du processus de prise de décisionfr_FR
dc.title.alternativeapplication au dépistage automatique de la maladie de la Scoliosefr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Génie industriel

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