L'hadronthérapie est une modalité d'irradiation récente particulièrement attractive. Les ions, par leur profil caractéristique de dépôt de dose dans la matière et leur efficacité biologique accrue, sont des particules parfaitement adaptées pour le traitement du cancer. C’est une modalité émergente et les travaux de recherche et de développement qui en font l'objet se poursuivent de manière soutenue. Cependant, il n'existe à ce jour aucun outil permettant de quantifier pour le patient le gain clinique associé aux améliorations proposées, comme l’apport d’une gantry par exemple. Nous proposons dans ce travail de concevoir un module de planification inverse du traitement pour un but prospectif. Détachée des contraintes usuelles de précision et de temps de calcul, notre méthode d'optimisation se base sur un algorithme génétique afin d'approcher d'une solution globale vis-à-vis d'un grand nombre de paramètres balistiques (champs d’irradiation libres) et en associant les diverses régions d'intérêt dosimétrique. La stratégie d'optimisation retenue est progressivement complexifiée afin de prendre en compte de manière efficace les différents enjeux de la planification. La robustesse du plan vis-à-vis des incertitudes inhérentes au traitement, primordiale en hadronthérapie, est évaluée. Dans toutes les situations testées, il apparaît que l'inclusion dans l'optimisation de paramètres habituellement fixés manuellement permet une amélioration de la qualité de traitement. Nous proposons au terme de cette étude un outil prospectif d'optimisation au réglage simple et capable de mener des études comparées sur la pertinence de nouvelles modalités d’irradiation. / Hadrontherapy is a recent and particularly attractive modality. Characterized by a specific dose deposition profile in matter and by a high biological effectiveness, ions are found to be very well-suited for cancer treatment. As an emergent modality, the research in hadrontherapy is extremely active and promises many improvements for the future. However, there is no tool to date to quantify the clinical benefit for the patient related to the proposed improvements, the use of a gantry for example. In this work, we propose to use the treatment planning system, usually dedicated to clinical practice, in a prospective purpose. Suppressing the classical constraints of precision and time, our optimization method is based on a genetic algorithm designed to approach a global solution including a high number of balistic parameters (free irradiation fields) for all regions of dosimetric interest. The optimization strategy is progressively complicated in order to efficientely take into account the main issues of the inverse planning problem. The robustness of plans towards the uncertainties related to the application of the treatment, essential in hadrontherapy, is evaluated. The results show that the inclusion, in the optimization, of parameters usually fixed by the human planner leads systematically to an improved treatment quality. The final product of this work is a prospective optimization tool characterized by an easy set-up system and the ability to perform comparative studies on the relevance of new irradiation modalities.

Actuellement, le marché aéronautique est en constante augmentation. Pour faire face à cela, les avionneurs doivent se restructurer et revoir les processus de fabrication des pièces. En effet, il est nécessaire d’augmenter les cadences et réduire les prix tout en conservant les performances des pièces (poids et résistance mécanique). Cependant, ces trois objectifs sont contradictoires et un compromis est difficile à trouver. Ces travaux de thèse abordent cette problématique dans le cadre du CORAC. Ils proposent une manière originale d’optimiser une pièce de structure aéronautique qui vise à développer une nouvelle approche de la conception de pièces et de processus de fabrication pour tendre vers des solutions de compromis performantes. Pour ce faire, une méthodologie multicritère en trois étapes est proposée. D’abord, l’expertise industrielle est formalisée afin de formuler le problème mathématiquement. Ensuite, un algorithme génétique est utilisé afin de déterminer une population de solutions dont les performances sont placées sur un front de Pareto.Enfin, une étape de choix parmi la population finale prenant en compte le contexte industriel est mise en place. Cette méthodologie est appliquée à une porte d’avion moyen-courrier fabriquée par matriçage puis usinage. Dans ce cas, elle permet de choisir la solution la plus adaptée au contexte industriel parmi mille solutions de compromis. / Nowadays, the aeronautical market grows constantly. To face this, aircraft industry has to restructure and the manufacturing processes must be revised. Indeed, production rate must increase and manufacturing cost decrease while keeping the performances of the parts (weight and mechanical resistance). These objectives are contradictory and compromises must be found. This thesis broaches this problematic in relation to the CORAC. A novel method to optimize an aeronautical structural part and its manufacturing process is developed to tend toward performing compromise solutions. To do so, a three steps multi-criteria method is proposed. First, the industrial expertise is formalized to mathematically express the problem. Then, a genetic algorithm is used to determine a population in which every solution is located on a single Pareto front. At least, a decision step is set up to find the best solution in the population considering the industrial environment of the part. This methodology is applied to an aircraft door manufactured by forging and machining. In this case, it allows choosing the solution that fit the most the industrial environment within a one thousand solutions’ population.

La croissance des flux d'information à travers le monde est responsable d'une importante utilisation de systèmes embarqués temps-réel, et ce notoirement dans le domaine des satellites. La présence de ces systèmes est devenue indispensable pour la géolocalisation, la météorologie, ou les communications. La forte augmentation du volume de ces matériels, impactée par l'afflux de demande, est à l'origine de l'accroissement de la complexité de ces derniers. Grâce à l'évolution du matériel terrestre, le domaine aérospatial se tourne vers de nouvelles technologies telles que les caches, les multi-coeurs, et les hyperviseurs. L'intégration de ces nouvelles technologies est en adéquation avec de nouveaux défis techniques. La nécessité d'améliorer les performances de ces systèmes induit le besoin de réduction du coût de fabrication et la diminution du temps de production. Les solutions technologiques qui en découlent apportent pour majeure partie des avantages en matière de diminution du nombre global de satellites à besoin constant. La densité d'information traitée est parallèlement accrue par l'augmentation du nombre d'exploitants pour chaque satellite. En effet, plusieurs clients peuvent se voir octroyer tout ou partie d'un même satellite. Intégrer les produits de plusieurs clients sur une même plateforme embarquée la rend vulnérable. Augmenter la complexité du système rend dès lors possible un certain nombre d'actes malveillants. Cette problématique autrefois à l'état d'hypothèse devient aujourd'hui un sujet majeur dans le domaine de l'aérospatial. Figure dans ce document, en premier travail d'exploration, une présentation des actes malveillants sur système embarqué, et en particulier ceux réalisés sur système satellitaire. Une fois le risque exposé, je développe la problématique temps-réel. Je m'intéresse dans cette thèse plus précisément à la sécurité des hyperviseurs spatiaux. Je développe en particulier deux axes de recherche. Le premier porte sur l'évolution des techniques de production et la mise en place d'un système de contrôle des caractéristiques temporelles d'un satellite. Le deuxième axe améliore les connaissances techniques sur un satellite en cours de fonctionnement et permet une prise de décision en cas d'acte malveillant. Je propose plus particulièrement une solution physique permettant de déceler une anomalie sur la gestion des mémoires internes au satellite. En effet, la mémoire est un composant essentiel du fonctionnement du système, et ses propriétés communes entre tous les clients la rend particulièrement vulnérable. De plus, connaître le nombre d'accès en mémoire permet un meilleur ordonnancement et une meilleure prédiction d'un système temps réel. Notre composant permet la détection et l'interprétation d'une potentielle attaque ou d'un problème de sûreté de fonctionnement. Cette thèse met en évidence la complémentarité des deux travaux proposés. En effet, la mesure du nombre d'accès en mémoire peut se mesurer via un algorithme génétique dont la forme est équivalente au programme cherchant le pire temps d'exécution. Il est finalement possible d'étendre nos travaux de la première partie vers la seconde. / Satellites are real-time embedded systems and will be used more and more in the world. Become essential for the geo-location, meteorology or communications across the planet, these systems are increasingly in demand. Due to the influx of requests, the designers of these products are designing a more and more complex hardware and software part. Thanks to the evolution of terrestrial equipment, the aero-space field is turning to new technologies such as caches, multi-core, and hypervisor. The integration of these new technologies bring new technical challenges. In effect, it is necessary to improve the performance of these systems by reducing the cost of manufacturing and the production time. One of the major advantages of these technologies is the possibility of reducing the overall number of satellites in space while increasing the number of operators. Multiple clients softwares may be together today in a same satellite. The ability to integrate multiple customers on the same satellite, with the increasing complexity of the system, makes a number of malicious acts possible. These acts were once considered as hypothetical. Become a priority today, the study of the vulnerability of such systems become major. In this paper, we present first work a quick exploration of the field of malicious acts on onboard system and more specifically those carried out on satellite system. Once the risk presentation we will develop some particular points, such as the problematic real-time. In this thesis we are particularly interested in the security of space hypervisors. We will develop precisely 2 lines of research. The first axis is focused on the development of production technics and implementing a control system of a satellite temporal characteristics. The objective is to adapt an existing system to the constraints of the new highly complex systems. We confront the difficulty of measuring the temporal characteristics running on a satellite system. For this we use an optimization method called dynamic analysis and genetic algorithm. Based on trends, it can automatically search for the worst execution time of a given function. The second axis improves the technical knowledge on a satellite in operation and enables decision making in case of malicious act. We propose specifically a physical solution to detect anomalies in the management of internal memory to the satellite. Indeed, memory is an essential component of system operation, and these common properties between all clients makes them particularly vulnerable to malicious acts. Also, know the number of memory access enables better scheduling and better predictability of a real time system. Our component allows the detection and interpretation of a potential attack or dependability problem. The work put in evidence the complementarity of the two proposed work. Indeed, the measure of the number of memory access that can be measured via a genetic algorithm whose shape is similar to the program seeking the worst execution time. So we can expand our work of the first part with the second.

Le comportement nonlinéaire des sols observé lors des mouvements sismiques forts est maintenant bien admis et le déploiement des puits accélérométriques a permis des analyses détaillées de la propagation des ondes ainsi qu’une évaluation quantitative des paramètres physiques tels que la vitesse de cisaillement et de compression des ondes et les facteurs d’amortissements en fonction de la déformation. En dépit du nombre grandissant d’études sur ce phénomène, sa connaissance est encore récente et les recherches sur les données de puits accélérométriques restent une étape importante vers la compréhension du comportement complexe in-situ des sédiments soumis à des mouvements sismiques forts.L’objectif de ces travaux est triple. Premièrement, un code d’inversion par algorithme génétique est développé afin d’inverser des données de puits accélérométriques via la théorie des matrices de propagation de Thomson-Haskell. Cette technique nous permet dans un premier temps de valider la structure en une dimension (1D) (e.g., vitesse des ondes de cisaillement, facteurs d’ amortissements) d’un puits accélérométrique dans le domaine linéaire et dans un second temps de mettre en évidence de manière quantitative le comportement nonlinéaire des sédiments lors du séisme de Fukuoka, 2005, Japon. Deuxièmement, les résultats de l’inversion sont utilisés pour tester des lois de comportement simples et avancées en utilisant la Méthode des éléments Finis. Les résultats montrent clairement que l’hypothèse bi-linéaire de la loi de comportement simple produit des séries temporelles non réalistes en vitesse et en accélération. L’utilisation d’une loi de comportement avancée mène à de meilleurs résultats, cependant, le nombre de paramètres ajustables pour obtenir des résultats consistants avec l’observation est un obstable inévitable. Troisièmement, afin d’étendre l’étude des effets de site à des dimensions supérieures, des codes 2D et 3D de la Méthode en éléments Spectraux sont développés et validés en comparant leurs résultats dans le domaine linéaire avec ceux obtenus théoriquement ou via d’autres méthodes numériques. / Nonlinear behavior of soft soils observed during strong ground motions isnow well established and the deployment of vertical arrays (i.e., boreholestations) has contributed to detailed wave propagation analyses and the assessmentfor quantitative physical parameters such as shear-wave velocity,pressure-wave velocity and damping factors with respect to shear strain levels.Despite the growing number of studies on this phenomena, its knowledgeis still recent and research on borehole station data remains an importantstep toward the understanding of the complex in-situ behavior of soft sedimentssubjected to strong ground motions.The purpose of this work is threefold. First, an inversion code by geneticalgorithm is developed in order to inverse borehole stations data viathe Thomson-Haskell propagator matrix method. This technique allows usto validate the one-dimensional (1D) structure (e.g., shear-wave velocity,damping factors) of a borehole in the linear elastic domain and to showquantitative evidence of the nonlinear behavior of the soft sediments duringthe 2005 Fukuoka Prefecture western offshore earthquake, Japan. Second,the results of the inversion are used in order to test simple and advancedconstitutive laws using the Finite Elements Method. The results clearlyshow that the bi-linear assumption of the simple constitutive law producesunrealistic velocity and acceleration time histories. The use of the advancedconstitutive law leads to better results, however, the number of parametersto be tuned in order to obtain results consistent with the observation is anunavoidable obstacle. Third, in order to extend the study of site effects tohigher dimensions, 2D and 3D codes of the very efficient Spectral ElementsMethod are developed and validated by comparing their results in the lineardomain with those obtained theoretically or with other numerical methods.

Dans le contexte actuel marqué par l’instabilité des marchés, les clients sont de plus en plus exigeants. un client qui n’est pas approvisionné à une date souhaitée peut soit remettre son achat à plus tard, soit aller chercher le produit chez un concurrent. de plus, l’entreprise doit faire face à de multiples imprévisibilités internes, de la concurrence ou d’événements extérieurs. ces aléas induisent de l'incertitude dans la planification de la production et génèrent des sources nombreuses de retard, de désynchronisation et de pertes de productivité. ce travail de thèse s’intègre dans la problématique de la planification de la production dans un environnement incertain. nous étudions des problèmes de la planification des réapprovisionnements pour un système d’assemblage à plusieurs niveaux, quand les délais d’approvisionnement sont incertains. nous avons choisi comme indicateur de performance l’espérance du coût total moyen qui est égal à la somme du coût de stockage des composants, le coût de rupture du produit fini et le coût de stockage du produit fini. des propriétés théoriques, des modèles analytiques ainsi que des méthodes d’optimisation ont été proposés. nous avons montré que la résolution du problème ne dépend pas seulement de la méthode de résolution et du nombre de niveaux, mais aussi du coût de rupture en produit fini et de la structure du système d’assemblage. / In the current industrial context, the offer is largely higher than the demand. Therefore, the customers are more and more exigent. To distance themselves, companies need to offer to their customers the best quality products, the best costs, and with controlled lead times as short as possible. Last years, the struggle for reducing costs was accentuated within companies. However, stocks represent an important financial asset, and therefore, it is essential to control them. In addition, a bad management of stocks led either to delays in delivery, which generate additional production costs, either to the unnecessary inventory. The latter one can occur at different levels (from components at the last level to finished product), it costs money and immobilize funds. That is why, planners have to look for efficient methods of production and supply planning, to know exactly for each component, and when to order and in which quantity.The aim of this doctoral thesis is to investigate the supply planning in an uncertain environment. We are interested in a replenishment planning for multi-level assembly systems under a fixed demand and uncertainty of components lead times.We consider that each component has a fixed unit inventory cost; the finished product has an inventory cost and a backlogging cost per unit of time. Then, a general mathematical model for replenishment planning of multi-level assembly systems, genetic algorithm and branch and bound method are presented to calculate and to optimize the expected value of the total cost which equals to the sum of the inventory holding costs for the components, the backlogging and the inventory holding costs for the finished product. We can state by the different results that the convergence of the GA doesn't depend only on the number of components in the last level but also on the number of levels, the type of the BOM and the backlogging cost for the finished product.

Pour faire face à la concurrence, les entreprises cherchent à améliorer leurs performances industrielles. L’une des solutions à ce défi réside dans la détermination de la meilleure configuration des ateliers de production. Ce type de problème est connu en anglais par Facility Layout Problem « FLP». Dans ce contexte, notre travail propose une méthodologie pour la définition de la configuration d’atelier à travers une approche réaliste. Plus précisément, notre objectif est de prendre en compte les distances réelles parcourues par les pièces dans l’atelier et des contraintes liées au système qui n’ont pas encore été intégrées aux modèles proposés dans la littérature. Pour ce faire, notre première contribution scientifique consiste à développer une nouvelle méthodologie qui utilise l’algorithme A* pour identifier les distances les plus courtes entre les postes de travail de manière réaliste. La méthodologie proposée combine l’Algorithme Génétique (AG) et l’algorithme A* afin d’explorer des espaces de solutions. Pour se rapprocher de plus en plus des cas réels, notre deuxième contribution consiste à présenter une nouvelle formulation généralisée du FLP initialement étudié, en tenant compte de différentes formes et de dimensions des équipements ainsi que de l’atelier. Les résultats obtenus prouvent l’applicabilité et la faisabilité de cette approche dans diverses situations. Une étude comparative de l’approche proposée avec les essaims particulaires intégrés avec A* a prouvé la qualité de la première approche en terme de coût de transport. Finalement, notre troisième contribution consiste à traiter le FLP dans un espace 3D où des contraintes spatiales sont intégrées dans la phase de modélisation. La résolution est une extension de la méthodologie proposée pour le problème 2D, qui intègre donc l'algorithme A* et l’AG afin de générer diverses configurations dans l’espace 3D. Pour chacune de ces contributions, une analyse de sensibilité des différents paramètres d’AG utilisés a été faite à l’aide de simulations de Monte Carlo. / To face the competition, companies seek to improve their industrial performance. One of the solutions to this challenge lies in determining the best configuration of the production workshops. This type of problem is known in English by Facility Layout Problem "FLP". In this context, our work proposes a methodology for the definition of the workshop configuration through a realistic approach. More precisely, our goal is to take into account the actual distances traveled by the parts in the workshop and system-related constraints that have not yet been incorporated into the models proposed in the literature. To do this, our first scientific contribution is to develop a new methodology that uses the A* algorithm to identify the shortest distances between workstations in a realistic way. The proposed methodology combines the Genetic Algorithm (GA) and the algorithm A* to explore solution spaces. To get closer to real cases, our second contribution is to present a new generalized formulation of FLP initially studied, taking into account different shapes and dimensions of the equipment and the workshop. The results obtained prove the applicability and the feasibility of this approach in various situations. A comparative study of the proposed approach with particle swarms integrated with A * proved the quality of the first approach in terms of transport cost. Finally, our third contribution is to treat the FLP in a 3D space where spatial constraints are integrated into the modeling phase. The resolution is an extension of the proposed methodology for the 2D problem, which therefore integrates the A * algorithm and the AG to generate various configurations in the 3D space. For each of these contributions, a sensitivity analysis of the different AG parameters used was made using Monte Carlo simulations.

L'hydrogène est l'un des vecteurs énergétiques les plus prometteurs dans la recherche d'un mix énergétique plus durable. Plusieurs études et feuilles de route ont été réalisées sur le potentiel d'une économie « hydrogène » et ont identifié que même si de nombreuses technologies requisessont déjà disponibles aujourd'hui, le déploiement d'infrastructures hydrogène constitue la tâche la plus difficile de son développement, dont la mesure où on doit atteindre des coûts compétitifs et avoir l'acceptation du marché. La conception de la chaîne logistique de l’hydrogène (HSC), enparticulier à des fins de mobilité, implique une série de décisions importantes à différents niveaux (sources d'énergie, production, transport et stockage) et peut être considérée comme un problème multi-échelle et multi-période avec plusieurs parties prenantes. L'objectif de ce travail est de proposer un cadre méthodologique pour aborder le problème de conception de la HSC de manière complémentaire au travail proposé dans le travail de doctorat de (Sofia de Leon Almaraz, 2014) dans lequel une formulation multi-objectif a été mise en œuvre via la méthodologie - contrainte pour obtenir le front de Pareto, en optimisant trois objectifs en même temps : le coût journalier total, le potentiel de réchauffement global et un indice de risque de sécurité. Une analyse de sensibilité basée sur un plan d'expérience en utilisant les méthodes de plan factoriel et surface de réponse a été réalisée pour identifier les principaux paramètres (facteurs) et leur interaction affectant le critère économique, soit le coût journalier total (TDC) (réponse), englobant les coûts capitaux et opérationnels. Cette analyse de sensibilité souligne que la demande est de loin le paramètre le plus important qui conditionne fortement le critère TDC, de sorte que davantage d'efforts sont nécessaires pour modéliser l'incertitude de la demande de façon homogène. Dans la formulation initiale de la conception de la HSC, la taille du problème liée au nombre de variables binaires conduit souvent à des difficultés pour résoudre le problème. Dans ce travail, le potentiel des algorithmes génétiques (GA) via une variante de NSGA-II est exploré pour faire face à la formulation multi-objectif, afin de produire automatiquement le front de Pareto. La formulation du modèle a ensuite été étendue pour tenir compte de l'incertitude de la demande, ce qui donne plus de robustesse à l'approche proposée. Deux études de cas soutiennent cette analyse : d'abord au niveau régional, les résultats de la conception de la HSC pour l'ancienne région Midi-Pyrénées obtenus avec les deux modèles sont comparés. Les solutions obtenues par GA présentent le même ordre de grandeur que celles obtenues avec MILP (Programmation Linéaire en Nombres Entiers) dans le problème mono-critère, mais de meilleures solutions de compromis sont produites dans la formulation multi-objectif et des résultats plus flexibles sont obtenues avec la modélisation de l’incertitude de demande. Puis l’écosystème aéroportuaire, Tarbes-Lourdes, a été étudié : l'infrastructure aéroportuaire est une étude de cas intéressante, car un aéroport est une source d'émissions qui affectent le climat à cause des émissions générées par les activités faites à l'intérieur et à l'extérieur du périmètre de l'aéroport, liées à l’opération et utilisation de l’aéroport. Enfin, une analyse post-optimale sur une solution de compromis de la HSC est réalisée sur la base d'une évaluation sociale, via deux analyses coûts-bénéfices (CBA) d'un point de vue social (SCBA) et gouvernemental (subventions et taxes), montrant que l'incorporation d'externalités aide à financer une proportion importante des coûts. L'approche SCBA pour le déploiement de l'hydrogène intègre les avantages sociétaux induits à travers la réduction des émissions de gaz à effet de serre, la réduction de la pollution atmosphérique mais aussi les coûts sociaux par l'augmentation de la consommation de platine. / Hydrogen is one of the most promising energy carriers in the quest for a more sustainable energy mix. Several studies and roadmaps have been carried out about the potential of a « hydrogen » economy and have identified that even if many of the required technologies are already available today, the deployment of hydrogen infrastructures constitutes the most challenging task for its development, so as to achieve competitive costs and mass market acceptance. The design of a hydrogen supply chain (HSC), in particular for mobility purpose, involves a series of important decisions at different levels, i.e. energy sources, production, transportation and storage and can be viewed as a multi-echelon, multi-objective and multi-period problem with multiple stakeholders. The objective of this work is to propose a methodological framework to tackle the HSC design problem in a complementary manner to the work proposed in the PhD work of (Sofia de Leon Almaraz, 2014) in which a multi-objective formulation was implemented via the -constraint method to generate the Pareto front, optimising three objectives at the same time, total daily cost, global warming potential and a safety risk index. A sensitivity analysis based on a design of experiments through the Factorial Design and Response Surface methods was carried to identify the major parameters (factors) and their interaction affecting the economic criterion, i.e., the total daily cost (TDC) (response), encompassing capital and operational expenditures. This sensitivity analysis highlights that the demand is by far the most significant parameter that strongly conditions the TDC criterion so that more effort is needed to model demand uncertainty consistently in HSC design, especially since a long horizon time is considered for hydrogen deployment. Besides, in the initial formulation of HSC design, the size of the problem related to the number of binary variables often leads to difficulties for problem solution. In this work, the potential of genetic algorithms (GA) via a variant of NSGA-II is explored to cope with the multi-objective formulation, in order to automatically produce the Pareto front. The model formulation has then been extended to take into account demand uncertainty, giving more robustness to the proposed approach. Two case studies support the analysis: first at regional level, the results of a HSC design for the former Midi-Pyrénées region obtained with both models are compared. The solutions obtained by GA exhibit the same order of magnitude as those obtained with MILP (Mixed Integer Linear Programming) in the mono-criterion problem, but better compromise solutions are produced in the multi-objective formulation and more flexible ones are obtained with demand uncertainty modelling. Then an airport ecosystem, i.e. Tarbes-Lourdes has been studied: the airport infrastructure is an interesting case study, since an airport is a source of emissions that affect climate, including the emissions generated from activities occurring inside and outside the airport perimeter fence associated with the operation and use of an airport. Finally, a post-optimal analysis on a compromise solution of HSC configuration is carried out based via two cost-benefit analyses (CBA) from a social (SCBA) and governmental perspective (subsidies and taxes). The SCBA approach for hydrogen deployment integrates societal benefits for the reduction of greenhouse gas emissions, noise air pollution abatement and social costs for the increase in platinum consumption in the manufacture of fuel cells. By including external costs, economic benefits of the replacement of ICEV (internal combustion engine) by FCV (Fuel Cell Vehicles) were highlighted as well as the generation of positive social net present values

Dans cette thèse nous nous sommes intéressés à l'extension du problème job-shop en ajoutant la contrainte du transport des jobs entre les différentes machines. Dans cette étude nous avons retenu l'existence de deux types de robots, les robots de capacité de chargement unitaire (capacité=1 veut dire qu'un robot ne peut transporter qu'un seul job à la fois) et les robots de capacité de chargement non unitaire (capacité>1 veut dire qu'un robot peut transporter plusieurs job à la fois). Nous avons traité cette extension en deux étapes. Ainsi, la première étape est consacrée au problème du job-shop avec plusieurs robots de capacité de chargement unitaire et en seconde étape en ajoutant la capacité de chargement non unitaire aux robots. Pour les deux problèmes étudiés nous avons proposé :* Une modélisation linéaire ;* Une modélisation sous forme de graphe disjonctif ;* Plusieurs heuristiques de construction de solutions ;* Plusieurs recherches locales qui améliorent les solutions obtenues ;* Utilisation des algorithmes génétiques / mémétiques comme schéma global d'optimisation ;* De nouveaux benchmarks, des résultats de test de nos approches sur nos benchmarks et ceux de la littérature et ces résultats sont commentés et comparés à ceux de la littérature. Les résultats obtenus montrent la pertinence de notre modélisation ainsi que sa qualité.

Ce travail présente une méthodologie de Conception Optimale Intégrée (COI) d'un système éolien entièrement passif pour offrir un compromis coût-fiabilité–performance très satisfaisant. En l'absence d'électronique de puissance et de contrôle par MPPT, le dispositif n'est efficace que si l'adaptation des constituants est optimale. L'extraction de vent ainsi que les pertes globales du système sont donc optimisées à l'aide d'un algorithme génétique multicritère pour augmenter l'efficacité énergétique et minimiser la masse pour un profil de vent donné. La globalité du système (turbine – génératrice – redresseur - stockage) a été modélisée pour parvenir aux résultats d'optimisation et à la réalisation d'un prototype correspondant à une solution particulière. Les résultats obtenus montrent, d'une part, la cohérence entre modèles et expérience. D'autre part, il est possible, pour un profil de vent donné, d'obtenir une configuration optimale de l'ensemble génératrice – pont redresseur présentant des caractéristiques analogues à celles d'architectures « actives" plus complexes, associées à des lois de contrôle par MPPT. Suite à une analyse de sensibilité des performances aux paramètres, une de nos contributions concerne une approche de conception intégrant les questions de robustesse au sein même du processus d'optimisation. / This work deals with an Integrated Optimal Design (IOD) methodology of a full passive wind turbine system offering very good tradeoff in terms of cost, reliability and performance. Without active electronic device (power and MPPT control), efficiency of such architecture can only be obtained if all devices are mutually adapted: this can be achieved through an Integrated Optimal Design (IOD) approach. Wind energy extraction as whole losses are then optimized from a multiobjective genetic algorithm which aims at concurrently optimizing the energy efficiency while reducing the weight of the wind turbine system given a wind cycle. The whole system (turbine, generator, diode reducer, battery DC bus) has been modeled to obtain optimization results and finally to select a particular solution for an experimental validation. On the one hand, the obtained results put forward coherency between models and experience. On the other hand, given a reference wind cycle, it is possible to obtain optimal devices (generator – reducer – DC bus) whose energy efficiency is nearly equivalent to the ones obtained with active and more complex systems with MPPT control. Based on a sensitivity analysis of performance versus parametric uncertainties, one major contribution deals with a design methodology integrating robustness issues inside the optimization process.

Résumé indisponible. / A healthcare network or health system consists of all organizations, actions and people who participate to promote, restore or maintain people’s health. The health care systems in many developed countries are facing increasing costs. The major reason is the changing age distribution of the population with more elderly people in need of support. Increasing healthcare costs has created new alternatives to traditional hospitalization in which one is Home Health Care (HHC). Home health care or domiciliary care is the provision of health care and assistance to people in their own homes, according to a formal assessment of their needs. HHC has attained a specific place in healthcare network. HHC programs have now been successfully implemented in many countries. The purpose of HHC is to provide the care and support needed to assist patients to live independently in their own homes. HHC is primarily performed by means of personal visitations of healthcare workers to patients in their homes, where they provide care assistance according to patients’ needs. In this thesis we have considered different aspects of planning problems for home health care services. The efficient use of resources is necessary in continuous healthcare services. To meet the increased demand of HHC, operation research specialist can play an important role by solving the various combinatorial optimization problems arising in HHC. These problems can be tactical, strategic or operational with respect to planning horizon. Strategic problems are those which help in attaining long term goals or objectives, e.g. higher level of quality for HHC patients and efficient use of resources. These strategic objectives can be achieved through tactical i.e. medium term panning and operational planning i.e. short term planning. The main purpose of our thesis is to identify these potential optimization problems and solve them via recent metaheuristics. HHC is an alternative to traditional hospitalization and has got a significant share in the organization of healthcare in developed countries. The change in aging demographics, recent development in technology and the increase in the demand of healthcare services are major reasons for this rapid growth. Some studies show HHC as a tool to reduce costs of care, which is a major preoccupation in developed countries. Some others reveal that it leads to the improvement of patients’ satisfaction without increasing the resources. Home health care, i.e. visiting and nursing patients in their homes, is a flourishing realm in the medical industry. The number of companies has grown largely both in public and private sectors. The staffing needs for HHC companies have been expanded as well. Also they face the problem of assigning geographically dispersed patients to home healthcare workers and preparing daily schedules for these workers. The challenge of this problem is to combine aspects of vehicle routing and staff rostering. Both of them are well known NP- hard combinatorial optimization problems, it means the amount of computational time required to find solution increases exponentially with problem size. Home healthcare workers scheduling problem is difficult to solve optimally due to presence of large number of constraints. These are two types of constraints: hard constraints and soft constraints. The hard constraints are the restrictions to be fulfilled for the schedules to be applicable and soft constraints are preferences to improve the quality of these schedules. (...)