Vers une coordination d'équipes de secours lors de situations de crise : un algorithme ACO prometteur

Jason Mahdjoub (1, 2) , Francis Rousseaux (2, 1)

1 CRESTIC - Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804
2 URCA - Université de Reims Champagne-Ardenne

Résumé. La gestion de crise pose plusieurs défis aux concepteurs de systèmes d'aide à la décision. Nous proposons dans cet article de traiter la question de la conception de systèmes aptes à orienter intelligemment la coordination des équipes de secours. Un des défis est de permettre au système de fonctionner avec des moyens de communication dégradés. Nous avons développé un modèle d'optimisation par colonies de fourmis, capable de gérer la complexité inhérente dans le déploiement des ressources humaines et matérielles, en tenant compte de l'incertitude des événements présents et futurs d'une crise, ainsi que des effets d'une décision sur le déroulement de la crise, à travers un processus réflexif.

Mots clés: Gestion de crise; Optimisation combinatoire; Systèmes multi-agents; Optimisation par colonies de fourmis; Aide à la décision; Incertitude

Domaines: Système multi-agents [cs.MA]; Informatique [cs]; Intelligence artificielle [cs.AI]; Gestion et management; Complexité [cs.CC]; Algorithme et structure de données [cs.DS]; Bio-informatique [q-bio.QM]; Calcul parallèle, distribué et partagé [cs.DC]; Systèmes embarqués; Optimisation et contrôle [math.OC]

Jason Mahdjoub, Francis Rousseaux. Vers une coordination d'équipes de secours lors de situations de crise : un algorithme ACO prometteur. Journées Big Data Mining & Visualization, Jun 2014, Lille, France. ⟨hal-01085091⟩