Le cadre MAMCABM pour l'évaluation des problèmes de prise de décision en mobilité : théorie et pratique

Résumé Dans une industrie des transports et de la mobilité en constante évolution, des systèmes de soutien à la décision (DSS) objectifs et fiables sont cruciaux pour résoudre des problèmes complexes tels que la planification des transports, le choix des modes et la formulation de politiques. Cet article présente l'analyse multicritère à acteurs multiples combinée à la modélisation basée sur les agents (MAMCABM), un cadre novateur qui associe l'analyse multicritère à acteurs multiples (MAMCA) et la modélisation basée sur les agents (ABM) pour fournir un DSS complet. Le MAMCA excelle à faciliter les évaluations centrées sur les parties prenantes, tandis que l'ABM, enrichie par l'analyse des données, modélise habilement des systèmes interactifs complexes. La combinaison du MAMCA et de l'ABM améliore l'adaptabilité et la précision dans la prise de décision. Cette intégration utilise des analyses de données et des algorithmes d'optimisation pour fournir des solutions qui prennent en compte des critères multiples et des perspectives diversifiées des parties prenantes dans des contextes dynamiques et incertains. L'étude expose les fondements mathématiques du MAMCABM et offre un guide pratique pour sa mise en œuvre. L'efficacité du cadre est démontrée par une enquête empirique qui aborde les défis de mobilité dans la Région de la Capitale de Bruxelles en Belgique. Comparée à l'étude précédente, cette approche tire parti de données quantitatives simulées aux côtés de jugements qualitatifs des parties prenantes. L'intégration d'un algorithme de recherche de consensus renforce encore la robustesse des résultats et traite efficacement les incertitudes.