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Etape 3: Matrice des interactions<br />

Cette matrice reprend toutes les variables y compris la fonction-objectif en lignes et en<br />

colonnes: c'est donc une matrice carrée qui représente les différentes liaisons binaires entre<br />

les variables actives (en colonnes) et les variables influencées (en lignes).<br />

Le nombre théorique de relation est:<br />

– au maximum de n 2 - n (une variable ne pouvant pas s'auto influencer, on élimine les<br />

relations en diagonale).<br />

– au minimum de n - 1 (condition de connexité) donc le nombre de relations réelles r<br />

est:<br />

Dans notre modèle r = 145<br />

Pour déterminer la complexité du modèle, il suffit de calculer le coefficient:<br />

On répartira ces différentes liaisons en trois catégories:<br />

– relation de condition représentée par le symbole: •<br />

– relation de conséquence représentée par le symbole: +<br />

– relation de décision représentée par le symbole: ⊕<br />

La nature de ces relations a déjà été définie (cf. 1 re partie page 74).<br />

REMARQUES<br />

Il est aisé, et parfois utile, d'extraire de la matrice de base des sous-matrices correspondant à<br />

des sous-modèles:<br />

– sous modèles de production<br />

par exemple: – sous modèles de ventes<br />

– sous modèles d'Investissement-Financement...<br />

Etape 4: Traduction en graphe des liaisons dominantes<br />

Ce graphe ne reprend que les variables fondamentales; il permet de distinguer les variables<br />

| θ | k

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