Abstract:
Ce mémoire aborde les défis de la modélisation et de l'évaluation des performances des systèmes de files d'attente, en se concentrant sur l'incertitude des paramètres. Deux approches principales sont explorées : l'analyse de sensibilité et d'incertitude. Les indices de Sobol, basés sur des simulations de Monte Carlo, sont utilisés pour identifier les paramètres les plus influents. La propagation de l'incertitude est réalisée à l'aide de développements en série de Taylor et de polynômes de chaos, validés par des simulations de Monte Carlo. Les résultats montrent comment optimiser les ressources et améliorer la satisfaction des clients en comprenant et en gérant mieux l'incertitude des systèmes de files d'attente.
