Résumé:
Depuis leur introduction par Goldberg, les Algorithmes Génétiques (AGs) ont suscité d'une très grande réputation vue leur robustesse et facilité d'emploi. Le travail actuel se focalise sur les Algorithmes Génétiques Multiobjectifs (AGMs) qui ne sont autres que la version multiobjectif des AGs classiques. Afin de passer à l'échelle des problèmes multiobjectifs, ce type d'AGs introduit de nouveaux concepts tels que la notion de dominance et l'optimum de Pareto. Les AGMs utilisent également de nouvelles techniques telles que le niching et le sharing. Le but de ce travail est d'étudier les AGs et plus particulièrement les AGMs. Ceci est concrétisé par l'élaboration d'un AGM applicable à un problème multiobjectifs très célebro: la pondération de critères. Ce dernier est un sous-problème du processus de sélection des entreprises. Notre étude est dans le contexte des appels d'offres. La finalité de cette étudo est un logiciel d'aide à la décision exploitable au niveau des bureaux d'études.
Mots clés : Algorithmes Génétiques, Algorithmes Génétiques Multiohjectifs, Problèmes multiobjectifs, Optimum de Pureto, Pondération de critères, sélection des entreprises.
