La panne de moteur est une situation critique pour la sécurité du vol. L’objectif de cette thèse est d’améliorer la gestion de la trajectoire avion d’urgence dans le cas d’une panne totale de moteur en un certain point de vol alors que l’avion a déjà pris une certaine vitesse et une certaine altitude après le décollage. Dans cette étude, on considère que la trajectoire de vol plané le long d’un plan vertical peut conduire directement à un lieu atterrissage sûr. Les performances d’un avion de transport sont d’abord analysées, et les lieus atteignables sont établis à partir d’une situation donnée initiale. Une fois une zone de sécurité accessible existe le problème qui est abordée ici est de développer un système de guidage qui permet à l’avion d’effectuer une trajectoire faisable vers la zone d’atterrissage. La programmation dynamique inverse est utilisée pour construire en arrière des ensembles de trajectoires faisables vers conditions finales compatibles avec panne de moteur. Afin d’obtenir un dispositif en ligne pour générer des directives efficaces pour le pilote automatique ou le pilote humain (par un directeur de vol), un réseau de neurones est construit à partir de la base de données générée. Ensuite, les résultats de simulation sont analysés pour validation, et d’autres améliorations de l’approche proposée sont prises en considération. / Engine-out is an undoubted critical situation for flight safety. The objective of this thesis is to improve the management of emergency manoeuvres for transportation aircraft once all engines go out at a given point during the flight. Here we consider the evolution of the gliding aircraft along a vertical plane possibly leading directly to a safe landing place. The gliding qualities of standard transportation aircraft are first analyzed and reachable areas from given initial situations are established. Once a safe reachable area exists the problem which is tackled here is to develop design principles for a guidance system which makes the aircraft perform a feasible glide trajectory towards such landing area. Reverse dynamic programming is used to build backwards sets of feasible trajectories leading to final conditions compatible with engine-out landing. To get an on-line device to produce efficient directives for the autopilot or the human pilot (through a flight director), a neural network is built from the generated database. Then simulation results are analyzed for validation and further improvements of the proposed approach are considered

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la résolution exacte de problèmes NP-difficiles sur les graphes et les hypergraphes. Les problèmes que nous étudions regroupent dans un premier temps des variantes du problème classique du nombre chromatique. Les variantes de ce problème se distinguent par la difficulté introduite par les relations entre les classes de couleurs, ou la difficulté de reconnaissance des classes de couleurs elles-mêmes. Puis nous ferons le lien avec les problèmes de transversaux sur les hypergraphes. Plus particulièrement, il s’agira de s’intéresser à l’énumération de transversaux minimaux dans un hypergraphe de rang borné. Outre la résolution exacte, nous nous intéressons à la résolution à paramètre fixe. Le problème de racine carrée de graphe est un problème important en théorie des graphes. Nous proposons et montrons la solubilité à paramètre fixe de deux problèmes d’optimisation reliés. Finalement, nous nous intéresserons à la résolution de problèmes de graphe, soit en lien avec les problèmes de colorations, soit pour montrer les performances possibles de différents algorithmes en fonction de l’espace mémoire disponible. Dans cette thèse, nous aurons à cœur d’appliquer judicieusement la grande majorité des techniques essentielles en algorithmique exacte exponentielle. Principalement, nous appliquerons la programmation dynamique ou le principe d’inclusion-exclusion pour les problèmes de coloration. La technique de programmation dynamique se retrouvera pour d’autres problèmes de cette thèse, aux côtés d’autres méthodes comme la technique de branchement ou de mesurer et conquérir / In this thesis, we are interested in the exact computation of np-hard problems on graphs and hypergraphs. Firstly, we study several variants of colorings. Those variants appear harder than the famous chromatic number problem, by adding difficulty in recognizing the color classes, or more often by introducing various relationships between them. Then we link to problems of transversals in hypergraphs. More precisely, we are interested in enumerating minimal transversals in bounded ranked hypergraphs. Besides the exact computation, we are also interested in fixed parameter tractability. For this area, we study two optimization versions of the famous square root of graphs problem. Finally, we will be interested in solving other problems of graphs related to colorings, or in order to compare efficiencies of algorithms depending on the memory space available. In this thesis, we will apply most of major techniques in designing exact exponential algorithms. The main techniques we use are dynamic programming, inclusion-exclusion, branching, or measure and conquer