L'optimisation de l'exploitation d'un réseau de transport de gaz naturel (RTGN) est typiquement un problème d'optimisation multiobjectif, faisant intervenir notamment la minimisation de la consommation énergétique dans les stations de compression, la maximisation du rendement, etc. Cependant, très peu de travaux concernant l'optimisation multiobjectif des réseaux de gazoducs sont présentés dans la littérature. Ainsi, ce travail vise à fournir un cadre général de formulation et de résolution de problèmes d'optimisation multiobjectif liés aux RTGN. Dans la première partie de l'étude, le modèle du RTGN est présenté. Ensuite, diverses techniques d'optimisation multiobjectif appartenant aux deux grandes classes de méthodes par scalarisation, d'une part, et de procédures évolutionnaires, d'autre part, communément utilisées dans de nombreux domaines de l'ingénierie, sont détaillées. Sur la base d'une étude comparative menée sur deux exemples mathématiques et cinq problèmes de génie des procédés (incluant en particulier un RTGN), un algorithme génétique basé sur une variante de NSGA-II, qui surpasse les méthodes de scalarisation, de somme pondérée et d'ε-Contrainte, a été retenu pour résoudre un problème d'optimisation tricritère d'un RTGN. Tout d'abord un problème monocritère relatif à la minimisation de la consommation de fuel dans les stations de compression est résolu. Ensuite un problème bicritère, où la consommation de fuel doit être minimisée et la livraison de gaz aux points terminaux du réseau maximisée, est présenté ; l'ensemble des solutions non dominées est répresenté sur un front de Pareto. Enfin l'impact d'injection d'hydrogène dans le RTGN est analysé en introduisant un troisième critère : le pourcentage d'hydrogène injecté dans le réseau que l'on doit maximiser. Dans les deux cas multiobjectifs, des méthodes génériques d'aide à la décision multicritère sont mises en oeuvre pour déterminer les meilleures solutions parmi toutes celles déployées sur les fronts de Pareto. / The optimization of a natural gas transportation network (NGTN) is typically a multiobjective optimization problem, involving for instance energy consumption minimization at the compressor stations and gas delivery maximization. However, very few works concerning multiobjective optimization of gas pipelines networks are reported in the literature. Thereby, this work aims at providing a general framework of formulation and resolution of multiobjective optimization problems related to NGTN. In the first part of the study, the NGTN model is described. Then, various multiobjective optimization techniques belonging to two main classes, scalarization and evolutionary, commonly used for engineering purposes, are presented. From a comparative study performed on two mathematical examples and on five process engineering problems (including a NGTN), a variant of the multiobjective genetic algorithm NSGA-II outmatches the classical scalararization methods, Weighted-sum and ε-Constraint. So NSGA-II has been selected for performing the triobjective optimization of a NGTN. First, the monobjective problem related to the minimization of the fuel consumption in the compression stations is solved. Then a biojective problem, where the fuel consumption has to be minimized, and the gas mass flow delivery at end-points of the network maximized, is presented. The non dominated solutions are displayed in the form of a Pareto front. Finally, the study of the impact of hydrogen injection in the NGTN is carried out by introducing a third criterion, i.e., the percentage of injected hydrogen to be maximized. In the two multiobjective cases, generic Multiple Choice Decision Making tools are implemented to identify the best solution among the ones displayed of the Pareto fronts.

La conception de procédé agroalimentaire est une activité complexe, caractérisée par la grande diversité des produits et des procédés étudiés, ainsi que par la disparité des contextes de production (artisanale ou industrielle). La conception de systèmes de transformation alimentaire adaptés est animée par d'importants enjeux humains, sanitaires, économiques, environnementaux et même culturels. Dans le cas des Pays du Sud, l'explosion démographique et l'urbanisation croissante impliquent de développer un système de production industriel capable de valoriser des produits issus de savoir-faire traditionnels, tout en répondant à des contraintes de coût et de productivité.Pour prévenir toute perte de temps causée par des analyses de type « essai-erreur », et afin d'éviter des coûts de développement superflus, il existe des outils spécifiques à l'analyse décisionnelle multicritères (MCDA) pouvant être déployé dès les phases préliminaires de la conception. En particulier, il est possible d'analyser le potentiel et les limites technologiques d'un concept défini dans un contexte donné, par l'analyse de l'ensemble de solutions les plus performantes, dites Pareto-optimales. Ces solutions se distinguent par les valeurs de leurs variables de conception, qui sont autant de degrés de liberté pour le dimensionnement du concept (géométrie, matériaux, conditions opératoires).Notre cas d'étude concerne l'évaluation d'un concept de fumage à chaud à plaques radiantes, pour la production de poisson fumé, traditionnellement consommé en Afrique Centrale et de l'Ouest. En effet, avant de prétendre à la diffusion de cette technologie déjà brevetée, il faut s'assurer que le procédé puisse satisfaire des objectifs de production et de performances énergétiques, tout en maintenant une qualité du produit satisfaisante. Ainsi, un outil d'optimisation multiobjectif spécifique a été développé en se basant sur la modélisation du comportement du procédé. Une première étude expérimentale a permis de construire un modèle de séchage du poisson dans des conditions d'air variables (température, vitesse et humidité), qui représente à la fois les flux d'évaporation et les flux liés aux écoulements gravitaires de graisses et d'eau. Dans un second temps, un outil de simulation existant a été amélioré afin de représenter des phénomènes ayant un impact significatif sur les performances du procédé, tels que l'aéraulique des fumées, le recyclage de l'air et la régulation thermique. Ainsi, un modèle d'observation a été établi. Il permet de prédire le comportement de différentes solutions possibles, définies par huit variables de conception, et d'évaluer leurs performances sur la base de six variables d'observation.Dans un dernier volet, la formalisation des préférences et de la connaissance experte du procédé permet d'interpréter les performances en termes de désirabilités (satisfaction), qui sont agrégées en un indice de satisfaction global (fonction objectif) par un principe de précaution. Un algorithme génétique permet alors de trouver une solution optimale qui maximise cette fonction objectif, en explorant l'espace des solutions possibles de manière combinatoire. Cette démarche de conception a été fructueuse car elle a permis de proposer un dimensionnement permettant d'obtenir des performances très satisfaisantes. Il a aussi été possible de proposer des améliorations ciblées pour redéfinir le concept actuel du fumoir à plaques. Par ailleurs, il est à noter que le modèle de comportement peut facilement être réadapté pour d'autre type de produits. Dans la perspective d'étendre l'utilisation de cette démarche à d'autres cas d'étude, un effort devra être mené pour la collecte de données fonctionnelles issues de l'expertise. / Food process design is a complex activity, given the wide diversity of existing product and processes, and the plurality of production contexts. Designer must meet the requirements derived from the critical stakes from human, sanitarian, economic, environmental and cultural point of views. In southern countries, the rapid growth of population drives the need of more industrial processes able to valorize traditional products.The savings of development time and extra-expenses are mainly determined by the quality of design choices from the early stage of the designing process, called embodiment design. Multiple criteria decision analysis (MCDA) techniques are used in this purpose, which enable to evaluate and criticize any technological concept. In a specific context, it is possible to generate the Pareto-set of a concept, which is composed of the most efficient possible alternatives. Indeed, every design alternative is defined by some design (or decision) variables which are the degree of freedom for the dimensioning of the system considered. Our case study focuses on a technological innovation to perform hot-smoking using radiant plates (for sanitarian purpose). It is aimed to be developed for the production of traditional hot-smoked catfish widely consumed in West and Central Africa. This is a multicriteria design problem since many objectives have to be satisfied, and concern the product quality, production and energetic performances.In a first work, the mass reduction of catfish dried in hot air conditions was modeled from empirical measurements. In particular, this model takes into account the influence of the drying air conditions (Temperature, Velocity and Relative Humidity) on the calculation of the mass fluxes of evaporation and drips. After that, a global simulation model of the radiant plate hot-smoking process was developed from a previous work. Some key phenomena were described (pressure losses, air recycling, thermal regulation) as they could strongly impact the process performances. The resulting observation model allows predicting the performances of any design alternative defined by a set of 8 design variables.In a final work, expert knowledge and preference were mathematically introduced in a multiobjective optimization tool, meaning some desirability functions. Therefore, every performance variable is converted into desirability indices (traducing the level of satisfaction) and then aggregated into a single global desirability index (thus defining a global objective function). The optimal design of the concept is found using a genetic algorithm.This multiobjective optimization method enabled to find very satisfactory design solution for the radiant plate hot smoking process. More to the point, the analysis of a wide range of Pareto-optimal solutions enabled to better understand what were the strengths and weaknesses, so it was possible to suggest some targeted improvement to the current radiant plate smoking technology. Also, it is noticeable that the current simulation model can be easily adapted to other products. For the purpose of a generalization of the use of such multiobjective methods for the design of food processes, it has been pointed out that efforts should be made to gather expert criteria other relevant functional data.

Depuis 2004, l'Université de Paris Sud a établi une collaboration avec le département de Génie Électrique de la Faculté d'ingénierie de l'Université du Laos (UNL). La thématique de recherche concerne le pilotage de l'électronique de puissance pour la gestion de sources d'énergie renouvelable pour le Laos. Ainsi en 2009, le Gouvernement français a financé une bourse de thèse pour le développement d'un outil de pré-dimensionnement de la production électrique renouvelable pour les villages isolés au Laos. En effet, le réseau de transport et de distribution du Laos est déjà en tension compte tenu de l'explosion de la consommation dans les zones urbaines. Son extension aux zones rurales notamment dans les zones montagneuses représente un coût d'investissement beaucoup trop élevé. Par contre le pays bénéficie de ressources naturelles (hydrauliques, solaire et agricoles) dont l'exploitation judicieuse peut permettre le développement de la filière des énergies renouvelables. La production d'énergie électrique décentralisée (fermes solaires par exemple) nécessite une évaluation des ressources locales et un dimensionnement optimal de l'ensemble des constituants (sources, dispositifs de stockage, convertisseurs, etc.) et de l'architecture du mini ou micro réseau autonome.Cette thèse est organisée en 3 chapitres :Le chapitre 1 présente dans un premier temps le travail qui permit d'identifier les besoins et les ressources effectivement disponibles au Laos. Pour cela, un séjour de plusieurs semaines dans des zones rurales reculées du Nord-Ouest du Laos a été effectué. Cela a permis d'obtenir un profil de consommation standard, d'identifier les ressources et de relever les données des réseaux rudimentaires existants (puissance et configuration). Une importante recherche bibliographique sur les outils logiciels existants a ensuite été réalisée. Cela a permis de dimensionner et de simuler ces systèmes autonomes. Le chapitre 2 présente les limitations de ces outils de conception (absence de flexibilité dans les modèles utilisés et algorithmes d'optimisation trop contraints) et le développement dans l'environnement de Matlab-Simulink d'une bibliothèque de modèles des constituants du système d'énergie autonome. Les modèles sont réalisés pour faciliter un dimensionnement optimal du système selon des critères de coût, de disponibilité et de fiabilité. Un important travail d'étude bibliographique sur les architectures de réseaux a été réalisé et combiné à une synthèse des ressources et des besoins des milieux ruraux au Laos. Le chapitre 3 présente deux exemples de dimensionnement de systèmes de production d'électricité pour des sites isolés au Laos à partir d'énergie renouvelables. Le cahier des charges correspond à un village isolé de 50 maisons pour 130 habitants. Le critère économique est fondamental dans cette étude où l'optimisation cherche à réduire les coûts des constituants tout en satisfaisant les besoins en puissances des villageois. Différentes optimisations continue et hybrides (continu et entier) sont conduites en tenant compte de contraintes sur les sources. Des indicateurs de performance sont ainsi utilisés: "Loss of Power Supply Probability, Forced Outage Rates, Annualized Cost of System, Levelized Cost of Energy, etc.". / Since 2004, a collaboration between Université Paris Sud of France and the Department of Electrical Engineering Faculty of Engineering, National University of Laos (NUOL) has been carried out on the control of power electronics for the management of renewable energies source in Laos. Therefore in 2009, the French Government has funded a PhD thesis on the development of a designing tool for the early-sizing of renewable electricity production for isolated villages in Laos. This thesis report is organized in three chapters:Chapter I presents a short review of the status and development plans for the electrification of Laos. Then, based on a two-month field study in Northern Laos, analyses of energy consumptions of households in isolated villages and available renewable sources, using small scale hydro power plants and solar systems among others, are presented. Afterward, micro-grid configurations and technologies adapted to Laos are discussed. Obtained results are used in the next chapters as specifications for the designing tool.Chapter II focuses on software tools for system design and system modeling. First, a short review of the existing early-sizing tools for renewable energy sources for isolated villages is presented. But an analysis of evaluated software's such as LEAP, HOMER, HOGA, etc. shows that they are not opened enough to facilitate the development of a flexible and scalable designing too. Thus, Matlab/Simulink software is chosen as an open and highly adaptable architecture research tool. Then, specific models for renewable sources, storage devices, grid configuration are developed in order to facilitate the optimization procedures of an off-grid system design. After that, a short review of the existing optimization algorithms, available in Matlab, is carried out. Then, a paralleled mono-objective Genetic Algorithm is configured and applied in the next chapter.Chapter III presents several designs of isolated villages in Laos, using renewable energies. The specifications focus on isolated villages of about 50 houses for 120 inhabitants. The economic aspect is a key point in order to minimize costs of designed system while satisfying daily load demands of the village. For this task, locally available natural resources such as rivers and solar radiation are considered as energy sources. Various optimizations using continuous and discrete optimization algorithms are conducted taken into account the sources constraints and a short review of the existing hybrid system performance indicators is carried out, such as: Loss of Power Supply Probability, Forced outage rates, Annualized Cost of System, Levelized Cost of Energy, etc. Finally, the results obtained in this thesis show that renewable sources can be used at a reasonable price for off-grid electrification of isolated villages in Laos. Moreover, the developed designing tool can easily be adapted to new models of renewable sources and storage devices, which is the main interest of a designing tool for the early-sizing of off-grid renewable electricity production for isolated villages in Laos.

Cette thèse, présente des contributions à la résolution (sur les GPUs) de problèmes d'optimisations réels de grandes tailles. Les problèmes de tournées de véhicules (VRP) et ceux de localisation des hubs (HLP) sont traités. Diverses approches et leur implémentions sur GPU pour résoudre des variantes du VRP sont présentées. Un algorithme génétique (GA) parallèle sur GPU est proposé pour résoudre différentes variantes du HLP. Le GA adapte son codage, sa solution initiale, ses opérateurs génétiques et son implémentation à chacune des variantes traitées. Enfin, nous avons utilisé le GA pour résoudre le HLP avec des incertitudes sur les données.Les tests numériques montrent que les approches proposées exploitent efficacement la puissance de calcul du GPU et ont permis de résoudre de larges instances jusqu'à 6000 nœuds. / This thesis presents contributions to the resolution (on GPUs) of real optimization problems of large sizes. The vehicle routing problems (VRP) and the hub location problems (HLP) are treated. Various approaches implemented on GPU to solve variants of the VRP. A parallel genetic algorithm (GA) on GPU is proposed to solve different variants of the HLP. The proposed GA adapts its encoding, initial solution, genetic operators and its implementation to each of the variants treated. Finally, we used the GA to solve the HLP with uncertainties on the data.The numerical tests show that the proposed approaches effectively exploit the computing power of the GPU and have made it possible to resolve large instances up to 6000 nodes.

Les travaux présentés dans cette thèse concernent la modélisation et l’optimisation d’un ensemble Convertisseur-Machine devant fonctionner à haute vitesse. La première partie établit un état de l’art des méthodologies de conception relatives au dimensionnement optimal de systèmes d’entrainement et analyse les particularités du fonctionnement à haute vitesse. Puis, une modélisation analytique multiphysique des éléments du système est réalisée. Afin de mener une conception globalement optimale, les interactions significatives entre les éléments du système doivent être modélisées. Cela est effectué à l’aide d’une modélisation électrique fine – qui est le cœur de la caractérisation des interactions – mettant en œuvre une approche harmonique originale. Il en découle alors une modélisation des interdépendances entre onduleur et machine au niveau des pertes dans le système et de la qualité du couple. La modélisation est ensuite couplée à un algorithme génétique selon une méthodologie de conception hybride faisant intervenir des modèles analytiques puis par éléments finis. Enfin, cette démarche est appliquée au dimensionnement de deux systèmes d’entrainement dont le moteur est une MSAP à aimantation orthoradiale. Ces deux cas d’application ont été traités avec succès et ont mis en avant l’intérêt d’une approche « Système » dans la conception de systèmes d’entrainement. Par ailleurs nous avons analysé les morphologies des machines en fonction de la vitesse de rotation. Ceci a fait ressortir des capacités intéressantes de ce type de machines – pour la haute vitesse – d’un point de vue magnétique, mécanique, et des pertes au rotor. / The work presented in this thesis aims at the modelling and optimisation of a set Converter-Machine that is intended to run at high speeds. The first part is a state of the art of the conception methodologies related to the optimal design of drives and investigates the particularities of high speed operations. Then, an analytic and multiphysic modelling of the elements of the system is performed. But, in order to carry out a global optimal conception, the significant interactions between the various elements of the system must be modelled. This is achieved through a precise electrical model – that is the core of the characterization of the interactions – involving an original harmonic approach. From this follows a modelling of the interdependences between inverter and machine in the system losses and in the torque quality. The models are then associated with a genetic algorithm according to a hybrid methodology of conception involving analytical and finite-element models. Finally, this procedure is applied to the design of two drives of which the motor is a PMSM with circumferentially magnetised magnets. These two cases have been successfully handled and clearly show the assets of a “System” approach for the design of drives. In addition, the morphologies of the optimal machines are analysed according to their rotation speed. This analysis highlights some interesting abilities of this kind of machines – in high speed – regarding the magnetic and mechanical behaviours, and the rotor losses.

La performance logistique des entreprises et l’optimisation des transports sont devenues un grand problème ces dernières années. La planification et l’optimisation des services constituent en particulier un nouveau défi. Afin d’accroître la productivité et de réduire les coûts de la logistique, ce travail de recherche contribue à l’optimisation d’un problème de tournées de service à domicile multi-dépôt, multi-période avec fenêtres de temps de vie réelle. Le problème vient d’un contexte réaliste et est formulé comme un modèle en Mixed Integer Programming (MIP). Les résultats avec Cplex montrent que ce problème ne peut être résolu par des méthodes exactes dans un délai raisonnable pour une utilisation pratique. Par conséquent, nous introduisons des heuristiques. Premièrement, les heuristiques de recherche locales sont utilisées pour résoudre le problème. Les solutions réalisables initiales sont générées par une heuristique de construction et plusieurs heuristiques de recherche locales sont appliquées pour obtenir des solutions dans un temps de calcul assez court. Ensuite, nous proposons un algorithme génétique avec une nouvelle représentation du chromosome et de nouveaux opérateurs génétiques pour le problème abordé. Enfin, nous considérons un algorithme génétique avec contrôle de la diversité pour problèmes à grande échelle. Les solutions infaisables sont prises en compte dans la population et la contribution à la diversité fait partie de l’évaluation afin d’éviter une recherche prématurée. Ces méthodes ont été mises en œuvre avec succès pour optimiser le problème de routage. / The logistics performance of enterprises and the optimization of transportation have become a great issue in recent years. Field force planning and optimization is a new challenge for the service sector. In order to increase productivity and reduce cost of logistics, this research contributes to the optimization of a real-life multi-depot multi-period field service routing problem with time window. The problem is abstracted from the realistic problem and formulated as a Mixed Integer Programming (MIP) model. Computational results with Cplex show that this problem cannot be solved by exact methods in reasonable time for practical use. First, local search heuristics are used for solving the problem. Initial feasible solutions are generated by a constructive heuristic and several local search heuristics are applied to obtain solutions in a very short computing time. Then we propose a genetic algorithm with new representation of chromosome and new genetic operators for the addressed problem. Finally we consider a genetic algorithm with diversity control to deal with large scale problems. Infeasible solutions are taken account in the population and the diversity contribution is part of the evaluation to avoid premature of search. These methods have been successfully implemented to the optimization of the routing problem

L’utilisation des matériaux composites dans les structures assemblées a permis d’atteindre des niveaux de performance très élevés grâce aux propriétés spécifiques de ces matériaux. Cependant, pour garantir ces performances, les industriels s’appuient sur des gammes d’assemblage complexes afin de réduire les incertitudes et ainsi maitriser les chemins d’effort. Par exemple pour les assemblages par fixations, le contreperçage est privilégié pour limiter les défauts de positionnement des alésages et limiter les jeux. Ces gammes d’assemblage, incompatibles avec le principe d’interchangeabilité, augmentent considérablement les coûts de production.Aujourd’hui aucun outil ne permet de justifier, de remettre en cause ou d’optimiser les gammes d’assemblage en terme de compromis coût performance.Ce manuscrit propose donc une démarche de tolérancement fiabiliste des paramètres incertains pilotant le comportement des assemblages métal-composite par fixation. L’approche développée a pour but d’étudier l’effet des variabilités géométriques et matériaux sur la tenue des assemblages et de proposer une démarche pour les tolérancer. Le caractère probabiliste de la démarche, a nécessité le développement d’un modèle simplifié de comportement des assemblages par fixations afin de maitriser les temps de calcul. Ce modèle, construit à partir de surfaces rigides connectées et des éléments plaque 3-D, permet de représenter finement les phénomènes prépondérants dans le comportement des assemblages(jeu alésage fixation, contact, adhérence induit par la précharge des fixations). Il a été validé à la fois numériquement et expérimentalement. La réponse numérique de la propagation des incertitudes sur un critère de tenue mécanique est ensuite formalisée par une loi de densité de probabilité analytique. Les paramètres de cette loi sont identifiés par une stratégie combinant la méthode de Monte Carlo et la recherche des pire-cas avec un Algorithme Génétique. Cette approche permet alors de calculer les tolérances associées à un niveau de fiabilité visé. / The use of composite materials in joined structures allowed reaching highperformance level thanks to its specific material properties. However, to ensure theseperformances, a complex flow-process grid is needed in order to reduce uncertaintiesand to control therefore load distribution between fasteners. For example, with largeaeronautical structures, holes are drilled in a single operation in order to reduce holelocationerrors and clearance which increase considerably manufacturing cost.Today, no robust tool is available to allow justifying or optimizing joining process interms of both cost and joint performance.This thesis proposes therefore a reliability-based approach for the tolerancing ofuncertain parameters which could affect the behavior of fastened metal-compositejoints. The aim through the developed approach is to study the effect of geometricaland material variabilities on the performance of joints and to propose a method toprovide the optimal tolerances. The probabilistic character of the approach requiredthe development of a simplified model of fastened joint in order to reduce calculationtime. This model, based on connected rigid surfaces and continuum shell elements,allows representing finely physical phenomena in multi-material fastened joints(clearance, contact, adherence induced by tightening). This model was validatedexperimentally and numerically. The output distribution of the performance criteria,calculated after running a propagation of uncertainties, is then formalized by ananalytical probability density law. The parameters of this law are identified usingMonte Carlo method and worst-case approach based on a Genetic Algorithm. Thedeveloped approach allows therefore providing the appropriate tolerance associatedto an admissible performance criteria for the required reliability of the joint.

Dans ce mémoire de thèse, nous avons étudié le problème de régulation du trafic en considérant les nouvelles technologies dans le cadre des Systèmes de Transport Intelligent (STI). Une nouvelle stratégie de contrôle est introduite afin d’exploiter le potentiel des infrastructures de la circulation à un niveau maximum. Plus précisément, basée sur la technologie VII « Intégration Véhicule-Infrastructure », l'infrastructure routière aux carrefours (considérée aussi comme contrôleur) peut communiquer avec les véhicules autonomes qui arrivent à un carrefour de manière continue. Les données importantes sur les véhicules telles que la vitesse, la position et la destination sont alors reçues par des capteurs avancés et envoyées au contrôleur en temps réel. Par conséquent, il est possible d'élaborer une stratégie de contrôle du trafic en considérant chaque véhicule comme une entité indépendante. En d'autres termes, le droit de passage est attribué à chaque véhicule en fonction de son état et en fonction de l'état global du trafic au carrefour. Seuls les véhicules qui ont reçu le droit de passage peuvent traverser le carrefour. Le contrôle du trafic au niveau d’un carrefour vise donc à déterminer les séquences de passage des véhicules, c’est-à-dire les séquences de distribution des droits de passage.Cependant, la plus grande difficulté pour appliquer cette nouvelle stratégie est la contradiction entre l'optimisation des séquences de passages des véhicules et la complexité temporelle. Pour résoudre cette contradiction, nous avons d’abord formulé mathématiquement la problématique de régulation et nous avons ensuite étudié sa complexité. Nous avons prouvé dans un premier temps que le problème de régulation du trafic formulé à l’intersection isolée est NP-hard sous certaines conditions (nombre arbitraire de groupes de flux compatibles GFC,…) et ceci en se basant sur la réduction au problème de 3-Partition. Dans un deuxième temps, nous avons appliqué les méthodes de résolutions exactes sur un carrefour isolé pour proposer des algorithmes exacts (Branch and Bound et Programmation dynamique) permettant de trouver une séquence de passage optimale. Plusieurs propriétés du problème ont été introduites et prouvées et ceci afin qu’elles soient exploitées par ces algorithmes. Ces propriétés ont pour objectif de réduire considérablement l’espace de recherche et par conséquent le temps d’exécution de ces algorithmes exacts.Par ailleurs, nous n’avons pas limité nos recherches sur des carrefours isolées mais nous avons appliqué l’approche de contrôle proposée sur un réseau de carrefours tout en considérant un seul contrôleur. Cependant, un algorithme exact appliqué sur plusieurs carrefours ne peut pas être assez rapide surtout lorsqu’on a besoin de communiquer presque instantanément des informations aux véhicules (en temps réel). Nous avons proposé donc des méthodes de résolutions approchées afin de trouver en un temps raisonnable une séquence de passage satisfaisante pour chaque carrefour. Ces algorithmes (Algorithmes génétiques) ont en effet, besoin de moins de temps de calcul tout en assurant une bonne qualité de solution.Enfin, nous illustrons la mise en œuvre des déférentes approches proposées à travers des résultats de simulation afin d’évaluer leurs performances. / In this thesis, we studied the problem of traffic control by considering the new technologies as part of Intelligent Transport Systems (ITS). A new control strategy is introduced to exploit the potential of infrastructure traffic at a maximum level. Specifically, based Technology VII "Vehicle-Infrastructure Integration", the road infrastructure at intersections (considered also as a controller) can communicate with autonomous vehicles that arrive at a crossroads on a continuous basis. Important data such as vehicle speed, position and destination are then received by advanced sensors and sent to the controller in real time. Therefore, it is possible to develop a strategy for traffic control by treating each vehicle as an independent entity. In other words, the right of way is assigned to each vehicle based on its status and function of the overall state of traffic at the intersection. Only vehicles that have received the right of way may cross the junction. Traffic control at an intersection is therefore to determine the sequence of passage of vehicles, that is to say the sequences distribution rights passage.Cependant, the greatest difficulty to implement this new strategy is the contradiction between the optimization of sequences of passes of vehicles and time complexity. To resolve this contradiction, we first mathematically formulated the problem of regulation and we then studied its complexity. We proved initially that the problem of traffic control at the intersection isolated formulated is NP-hard under certain conditions (arbitrary number of groups CFA compliant streams, ...) and this is based on reducing the problem of 3-Partition. In a second step, we applied the methods of accurate resolutions on an isolated intersection to propose exact algorithms (Branch and Bound and Dynamic Programming) for finding an optimal sequence of passage. Several properties of the problem have been introduced and this proved and so they are exploited by these algorithms. These properties are intended to significantly reduce the search space and consequently the execution time of these algorithms exacts.Par Moreover, we have not limited our research on isolated intersections but we applied the approach control proposed a network of nodes while considering a single controller. However, an exact algorithm applied to several intersections can not be fast enough especially when you need to communicate information almost instantaneously to vehicles (real time). So we proposed methods to find approximate resolutions in a reasonable time a sequence of way satisfactory to each intersection. These algorithms (Genetic Algorithms) have indeed require less computation time while maintaining a good quality of solution.Enfin, we illustrate the implementation of deferential proposed approaches through simulation results to evaluate their performance .

Depuis une dizaine d’années, les constructeurs et les grands groupesdu secteur de l’automobile se sont mobilisés autour de la recherche et dudéveloppement de nouveaux prototypes de véhicules économes (moins consommateursd’énergie) et propres (moins de rejets de polluants) tels queles véhicules hybrides et tout électriques. C’est une nouvelle mutation. Ellefait profondément évoluer l’automobile, d’une architecture de propulsionthermique, devenue maîtrisée mais fortement polluante, vers une tractionélectrique ou hybride plus complexe et peu, voire pas du tout, maîtrisée ;le nombre de composants (sources d’énergie, actionneurs, contrôleurs, calculateurs,...) devient important, de nature multidisciplinaire et possédantbeaucoup de non linéarités. De plus, faute de maturité dans ce domaine, àce jour l’industrie de l’automobile ne possède pas encore les connaissancessuffisantes nécessaires à la modélisation, à la simulation et à la conceptionde ces nouveaux véhicules et plus particulièrement les dispositifs relatifs auxsources d’énergie et aux différents actionneurs de propulsion.Les travaux de cette thèse visent à donner des méthodes de conceptiond’une chaine de traction hybride et d’en gérer la gestion de l’énergie. Lathèse s’appuie sur l’exemple de la conception et la gestion de l’énergie d’unvéhicule hybride basé sur une pile à combustible et des batteries.Dans un premier temps, un méthode de dimensionnement des composantsde la chaine de traction est présentée : Elle consiste en l’étude statistique decycle de conduite générés pseudo aléatoirement représentatif de la conduiteen condition réelle de véhicule. Un générateur de cycle de conduite à été créeet est présenté, et la méthode de dimensionnement de la source primaire, iciune pile a combustible, ainsi que le source secondaire de puissance, ici desbatteries, est détaillée. Un exemple est pris pour illustrer cette méthode avecla conception d’un véhicule de type camion poubelle décrivant des cycles deconduites urbains à arrêts fréquents.Dans un second temps, la gestion de l’énergie de la chaine de traction hybridesérie est étudiée : une gestion de l’énergie “offline” est présentée, basé surl’optimisation par programmation dynamique. Cette optimisation permetd’avoir le découpage de la puissance par les deux sources de la chaine detraction de manière optimal pour un cycle précis. De part l’aspect déterministede la programmation dynamique, les résultats servent de référence quant aufuturs développements de gestion temps réel.Un contrôleur temps réel basé sur la logique floue est ainsi exposé et lesrésultats sont comparés par rapport à la gestion “offline”. Le contrôleurest ensuite optimisé et rendu adaptatif par un algorithme génétique et unalgorithme de reconnaissance de type de profil routier.Enfin, une introduction à la gestion de l’énergie dans les véhicules hybrides de type : “plug in” est présentée : Elle repose sur le principe de la déterminationde la distance restante à parcourir par la reconnaissance de la destination àl’aide d’une matrice de probabilité de Markov. / Hybrid electric vehicle have known a quickly grow in the last 10 years.Between conventional vehicles which are criticized for their CO2 emissionand electric vehicles which have a big issue about autonomy, hybrid electricones seems to be a good trade of. No standard has been set yet, and the architecturesresulting of theses productions vary between brands. Nevertheless,all of them are design as a thermal vehicle with battery added which leadsto bad sizing of the component, specially internal combustion engine andbattery capacity. Consequently, the control strategy applied to its componentshas a lot of constraints and cannot be optimal.This thesis investigate a new methodology to design and control a hybridelectric vehicle. Based on statistical description of driving cycle and the generationof random cycle, a new way of sizing component is presented. Thecontrol associate is then determined and apply for different scenarios : firstlya heavy vehicle : A truck and then a lightweight vehicle. An offline controlbased on the optimization of the power split via a dynamic programmingalgorithm is presented to get the optimal results for a given driving cycle.A real time control strategy is then define with its optimization for a givenpatterns and compared to the offline results. Finally, a new control of plug inhybrid electric vehicle based on destination predictions is presented.

En ce début de 21e siècle, le bruit des transports est l'une des principales nuisances. Un important travail est réalisé par les acousticiens afin d'améliorer l'efficacité des écrans acoustiques.<br />Actuellement, le choix des protections anti-bruit se porte souvent sur des solutions triviales ou issues d'études paramétriques. Or le CSTB possède des codes de calculs numériques avancés dédiés à la simulation de la propagation acoustique en milieu extérieur. Le but de cette thèse est de coupler ces codes prévisionnels avec un outil mathématique à développer permettant une recherche systématique des solutions optimales.<br />Une étude bibliographique a permis de dégager des algorithmes applicables au cas de l'optimisation de paramètres caractérisant un écran acoustique. Ils ont été appliqués avec succès aux écrans multi-diffracteurs. Des méthodes d'optimisation multiobjectif ont en outre permis d'optimiser simultanément le prix de revient de la protection et son efficacité acoustique. Dans une optique de développement durable, un travail a été réalisé sur l'efficacité de protections acoustiques de faible hauteur en milieu urbain dans le but de créer des espaces calmes. Des mesures sur modèles réduits ont été confrontées aux simulations acoustiques et l'optimisation de la forme de ces protections a permis de dégager des solutions optimales. Enfin, les méthodes d'optimisation ont été appliquées au cas de l'optimisation de trajectoires.<br />Les principaux objectifs de la thèse ont été atteints, notamment par la création d'un outil utilisant des algorithmes d'optimisation (Nelder Mead et Algorithmes Génétiques) ainsi que les codes de calculs de simulation acoustique en milieu extérieur.