Approche générique pour la prise de décisions multi-niveaux - contribution à la gestion des systèmes de production de soins en réseau

Doctorant : 
Directeur(s) : 
Co-responsable(s) : 
Date de début : 
octobre 2011
Date de soutenance : 
Vendredi 03 juillet 2015
Institution locale : 

Le système de santé français est confronté au défi d’augmentation permanente de la demande en soins, sous une forte pression financière. Dans la stratégie nationale de santé, une des grandes orientations est de développer une base de coopération impliquant l’ensemble des acteurs et de leur engagement. Ces enjeux demandent au génie hospitalier de rechercher une efficience dans une échelle encore plus globale, ce qui demande d’intégrer les problèmes locaux et leurs outils d’optimisation qui présentent en général un haut degré de fragmentation, afin de contribuer à l’amélioration globale du système. Dans ce contexte-là, initialisé par un projet de conception du système de soins en réseau avec ressource de production mutualisée, nous proposons à travers ce mémoire de thèse une méthode générique pour résoudre le problème d’optimisation multi-niveaux dans lequel les décisions interdépendantes doivent être prises à différents niveaux dans une structure hiérarchique, ou aux étapes successives. Les décisions faites sont souvent corrélées, surtout pour une topologie de décisions enchaînées en hiérarchique que nous définissons sous le terme de « sous-structure optimale feedback ». La résolution de ce type de problème doit s’adapter pour prendre en compte autant que possible les implications liées aux décisions corrélées. La méthode proposée est basée sur la méta-heuristique PSO, elle utilise une procédure récursive pour définir le transfert des paramètres des sous-problèmes descendant et des évaluations ascendant à travers de multiples espaces de recherche, en assurant la cohérence de la convergence du problème global. Les applications et les analyses ont montrées que la méthode est assez générique et capable de produire la performance et la qualité de résolution proche de celles de la littérature.

 

MOTS-CLES : optimisation multi-niveaux, optimisation par essaims particulaires, méta-heuristique, approche générique, prise de décision multi-niveaux, problème de localisation-routage