Bibliographie & annexes
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Auteur(s)
-
Eldad PERELSTEIN : Faculty of Civil Engineering - Technion, Israel Institute of Technology
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Lire l’articleINTRODUCTION
Traduction de l’anglais par Anne-Marie GAULIER
Un des problèmes majeurs des organismes institutionnels possédant une quantité importante de bâtiments est la contrainte d'un budget limité pour la maintenance et la réhabilitation. Ils rencontrent le dilemme de répartir, entre différents projets, des ressources financières limitées. Ce problème peut être formulé comme suit :
-
parmi un grand nombre de projets potentiels de réhabilitation : lequel choisir ?
-
quel est le niveau « optimal » d'intervention dans chaque projet qui maximiserait le profit total (en termes de coût, de durée de vie, de niveau de performance et de logistique) ?
Le problème a été décomposé en deux phases :
-
développer une méthodologie pour déterminer les ratios coût/profit de plusieurs modes d'intervention différents dans chaque projet considéré séparément (étude intraprojet) ;
-
développer un algorithme d'optimisation pour déterminer les priorités de l'allocation des ressources parmi différents projets, avec une fonction d'objectif qui mènera à maximiser les profits totaux (étude interprojets).
Le modèle proposé pour la solution de ce problème comprend quatre niveaux :
(1) évaluation systématique de l'état de l'installation (adéquation physique et fonctionnelle) ;
(2) génération de différentes solutions alternatives de réhabilitation ou de revalorisation basées sur les résultats de l'évaluation de cet état ;
(3) établissement de tables coût/profit pour chaque projet avec mise en évidence des différents niveaux d'intervention, de leurs coûts et des profits correspondants ;
(4) répartition des ressources financières entre les alternatives les plus intéressantes, c'est-à-dire celles qui garantissent la maximisation du profit total pour un budget total donné. Le mécanisme de recherche proposé utilise la programmation dynamique pour déterminer les configurations proches de l'optimum.
Nous conclurons l'article avec un exemple représentatif qui décrit le module en 4 phases et les critères composites de détermination des priorités.
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Exemple représentatif
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5. Programmation dynamique
La programmation dynamique est une technique très utile pour engendrer une suite de décisions corrélées. Elle fournit une procédure systématique pour déterminer la combinaison optimale de décisions.
La programmation dynamique est un type général de méthode de résolution de problèmes ; des équations particulières doivent être développées pour chaque cas particulier. La résolution par programmation dynamique convient particulièrement bien aux problèmes caractérisés par des décisions prises par étapes. Le résultat de chaque décision n'est pas entièrement prévisible, mais peut être observé avant que la décision suivante ne soit prise. Les traits principaux qui caractérisent les problèmes de programmation dynamique sont les suivants , :
1) le problème peut être divisé en étapes, avec une règle de décision à chaque étape ;
2) chaque étape a un nombre d'états associés (ici les étapes sont des projets, et les états sont le montant alloué à l'étape particulière) ;
3) l'effet de la règle à chaque étape est de transformer l'état actuel en un état associé à l'étape suivante ;
4) la procédure de résolution est conçue pour trouver une règle optimale pour le problème tout entier ;
5) étant donné l'état actuel, une règle optimale pour les étapes restantes est indépendante de la règle adoptée dans l'étape précédente.
Le calcul est basé sur l'équation récursive [6] qui fournit la solution optimale pour l'étape n étant donné que la règle optimale pour l'étape n + 1 est disponible :
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BAILEY (D.M.), BROTHERSON (D.E.) - « Optimal repair and replacement strategies for built-up roofs using the roofer system ». - Building Maintenance and Modernization wordwide, Vol.2, pp. 337-347.
-
(2) - BERTSEKAS (D.P.) - * - DYNAMIC PROGRAMMING, Prentice Hall Inc. New Jersey (1987).
-
(3) - COOK (W.), KRESS (M.) - « A multiple-criteria composite index model », - European Journal of Operational Research 78, 367-379 (1994).
-
(4) - CHANG (T.C.), IBBS (W.) - « Priority Ranking. A Fuzzy Expert System for Priority Decision Making in Building Construction Resource Scheduling ». - Building and Environment, vol. 25, N 3, 1990, pp. 253-267.
-
(5) - Federal Emergency Management Agency - Establishing Programs and Priorities for the Seismic Rehabilitation of Buildings, - Washington DC, March 1989.
-
(6) - HILLIER (F.S.), LIEBERMAN...
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