Étude des files d’attente floues par la technique de classification robuste

Abstract

Ce mémoire explore l’application de la technique de classification robuste à l’étude des files d’attente floues. En examinant la technique sur une file d’attente floue avec priorité, nous avons prouvé que l’utilisation de la technique de classification robuste pour la défuzzification des files d’attente floues présente un intérêt considérable en raison de sa capacité à gérer l’incertitude, sa flexibilité dans la modélisation, son potentiel d’optimisation des performances, sa capacité à réduire les erreurs de décision et son applicabilité dans divers domaines. Enfin de compte, cette recherche vise à contribuer à l’avancement des connaissances dans le domaine de la gestion des files d’attente floues, en offrant des perspectives précieuses pour leur compréhension et leur utilisation dans des applications pratiques. Mots clés : file d’attente floue, nombre flou, logique floue, mesures de performance, méthode alphacuts, méthode L − R, technique de classement robuste.