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Inputs:
MP: Performance matrix from the GIS
LD: List of participating agents
Poids_agents: Weight assigned to each agent
Outputs:
ACT: Number of actions selected after clustering
Décision_finale: Final decision result displayed on the dashboard
1 Start
2 Receive(MP) # Reception of the GIS matrix
3 Actions_clust = KMeans_Clustering(MP) # Clustering via K
-
means
4 Actions_retenues = Select_best_clusters(Actions_clust) # Selection of retained actions
5 ACT = Number_of_actions(Actions_retenues)
6
Send(LD, Actions_retenues) # Transmission to participating agents
7 For each agent
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11 Display_Dashboard(Décision_finale)
12 End.
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Participant Agent Algorithm
Inputs:
Actions_retenues: List of actions received from the coordinator
Outputs:
Classement_PROMETHEE II: PROMETHEE II ranking of actions
SWOT_individuel: Individual SWOT analysis of the retained
actions
1 Start
2 Receive(Actions_retenues)
3 Critères_évaluation = Define_criteria()
4 Poids_critères = Define_weights()
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Poids_critères)
6 Send(Coordinator, Classement_P
ROMETHEE II)
7 SWOT_individuel = Perform_SWOT(Actions_retenues)
8 Send(Coordinator, SWOT_individuel)
9 End.
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