Heuristique branch and bound pour la sous-allocation et la réallocationReportar como inadecuado




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* Corresponding author 1 INSEE 2 UPN - Université Paris Nanterre

Résumé : Dans le cadre des enquêtes INSEE, les logements a enquêter sont attribués aux enquêteurs par zone géographique. Chaque enquêteur ne traite que des logements situés dans la zone qui lui est attribuée. Ainsi, quand certaines zones sont couvertes par un faible nombre d- enquêteurs, une absence longue d-un enquêteur peut conduirè a un cas dit de - zone orpheline -. On cherche absolument a eviter ce cas de figure, par crainte de création d-un biais de non-réponse non-ignorable. Pour ce faire, on définit un algorithme permettant de choisir la meilleure répartition des logements a enquêter parmi les enquêteurs disponibles a proximité de la zone orpheline. Le choix se fait selon la minimisation d-une fonction de coût sous contraintes. Ceci constitue unprobì eme N P-difficile, dont la résolution pour les valeurs typiques demande la création d-une heuristique spécifique. Quand cet algorithme est mis en oeuvre en amont de la collecte cas d-une absence prévue, le programme minimise la dispersion des poids de sondage ainsi que le nombre de fiches adresses perdues. Une des contraintes est le respect de la quotité de travail de l- enquêteur. On parle alors de sous-allocation. Quand l-algorithme est mis en oeuvre pendant la collecte cas d-une absence non prévue, la fonction d-objectif minimise le temps de collecte restant ainsi que la distancè a parcourir pour les enquêteurs sélectionnés. On parle alors de réallocation.

Mots-clés : Sondage Echantillonnage adaptatif optimisation





Autor: Antoine Rebecq -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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