Calcul de poids de variables

[Zazouska]

Bonjour tout le monde,

Je sollicite votre aide sur un petit problème. Je ne suis absolument pas matheux, alors désolé s'il ne s'agit pas d'un grand défi pour vous.

Voila de quoi il s'agit : je suis souvent confronté à la comparaison de plusieurs critères pour choisir une solution optimale. Je ne sais jamais vraiment comment faire pour accorder à chaque critère un poids pour ensuite faire un calcul qui en fonction du croisement de tous ces critères et de leur poids respectif, fasse ressortir la solution qui a le plus d'importance.

Par exemple, je dois prendre une décision pour décider entre deux jobs. Je couche sur papiers mes critères : qualité de vie, intérêt de poste, salaire, perspectives d'évolution...Sur un base quelconque, disons 1, je mets respectivement un poids à chacun de ces critères : 1, 0.8, 0.8, 0.5.

Comment et avec quel calcul puis-je croiser un ensemble de critères ainsi définis avec les caractéristiques des emplois mis dans la balance (par exemple) ?

A quel domaine des mathématiques cela fait-il référence et vers quels types d'exercices pouvez-vous me diriger pour aller plus loin dans ce genre de calculs ?

A+

[Laurent Watteau]

Bonjour tout le monde,
Je sollicite votre aide sur un petit problème. Je ne suis absolument pas matheux, alors désolé s'il ne s'agit pas d'un grand défi pour vous.

C'est un grand défi, inutile de s'excuser ! En fait ce genre de problème fait travailler des milliers de mathématiciens et d'ingénieurs tous les jours. Le domaine serait plutôt celui de l'optimisation mais c'est un très vaste sujet avec de multiples variantes, selon que tes critères sont quantitatifs ou qualitatifs, selon que tu recherche des solutions réelles ou en nombre entier, etc.

Je te conseille de commencer par regarder du côté de ce qu'on appelle la programmation linéaire. Cherche aussi de petits tutoriaux sur la méthode du simplexe .

Il y a certainement aussi de petites vidéos simples comme celle-ci .


Ce n'est pas forcément la solution de ton problème, mais c'est un bon début et en rebondissant de lien en lien tu auras un aperçu de la complexité du domaine : Optimisation combinatoire / continue, Opmisation linéaire / non linéaire, métaheuristiques, etc... .

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