L’objectif de cette thèse était de proposer une contribution dans le domaine de la modélisation du comportement de digues flottantes permettant d’optimiser le positionnement et le dimensionnement de ces structures. La finalité étant de participer à la définition d’outils d’aide à la décision pour l’aménagement portuaire destiné à la protection des installations. Nous avons proposé un nouveau modèle de comportement de digues flottantes. Ce modèle de comportement simple et efficace combine deux modèles. Le premier est un modèle de Berkhoff étendu et amélioré qui prend en compte les effets de frottement au fond, de bathymétrie fortement variable et de déferlement. Il permet d’évaluer dans le plan horizontal du port la propagation de la houle. Le second est un modèle décrivant le comportement hydrodynamique d’une digue flottante dans le plan vertical de sa section transversale. Une étude paramétrique a permis de valider globalement ce nouveau modèle. Nous avons proposé ensuite une démarche d’optimisation spécifique basée sur une formulation multicritère du problème d’optimisation et utilisant des techniques de méta modélisation et un algorithme stochastique pour accélérer les calculs. Le front de Pareto obtenu permet pour un port donné, de déterminer la capacité maximale d’absorption de la houle et les dimensions de la plus petite digue / The objective of this thesis is to add a contribution in the field of modeling of the behavior of floating breakwaters, in order to optimize the positioning and sizing of these structures. It is aimed to participate in the definition of the decision making techniques in harbor development intended to the protection of installations. A new model for the behavior of floating breakwaters is proposed. This simple and efficient behavior model combines two models: The first is an extended and improved Berkhoff model that takes into account the effects of bed friction, highly variable bathymetry and wave breaking so that the propagation of waves in the horizontal plane of harbor is evaluated. The second model describes the hydrodynamic behavior of a floating breakwater in the vertical plane of its cross section. A parametric study is used to globally validate the new model, after which a specific optimization approach based on a multi criteria formulation of the optimization problem is proposed. Meta-modeling techniques and stochastic algorithm are together employed to speed up the calculations. The obtained Pareto front allows, for a given harbor, to determine the maximum absorption capacity of waves and the dimensions of the smallest breakwater

Nos travaux concernent la mise en œuvre de méthodologies pour la résolution de problèmes d’ordonnancement en industries agroalimentaires. Trois nouvelles approches basées sur les algorithmes génétiques, sont proposées pour la résolution de problèmes d’ordonnancement multi-objectifs : les algorithmes génétiques séquentiels (SGA), les algorithmes génétiques parallèles (PGA) et les algorithmes génétiques parallèles séquentiels (PSGA). Deux approches coopératives multi-objectifs en mode relais, SH_GA/TS et SH_GA/SA, hybridant toutes les deux des métaheuristiques de haut niveau, sont par la suite proposées. Un algorithme évolutionnaire et un algorithme de recherche locale sont, dans ce cas exécutés séquentiellement / The purpose of our works is the implementation of methodologies for the resolution of the agro-food industry scheduling problem. Three new approaches based on genetic algorithms are proposed to solve multi-objectives scheduling problems: sequential genetic algorithms (SGA), parallel genetic algorithms (PGA) and parallel sequential genetic algorithms (PSGA). Two high-level hybrid algorithms, SH_GA/TS et SH_GA/SA, are also proposed. The purpose in this hybridization is to benefit the exploration of the solution space by a population of individuals with the exploitation of solutions through a smart search of the local search algorithm

The objective of the cellular manufacturing is to simplify the management of the<p>manufacturing industries. In regrouping the production of different parts into clusters,<p>the management of the manufacturing is reduced to manage different small<p>entities. One of the most important problems in the cellular manufacturing is the<p>design of these entities called cells. These cells represent a cluster of machines that<p>can be dedicated to the production of one or several parts. The ideal design of a<p>cellular manufacturing is to make these cells totally independent from one another,<p>i.e. that each part is dedicated to only one cell (i.e. if it can be achieved completely<p>inside this cell). The reality is a little more complex. Once the cells are created,<p>there exists still some traffic between them. This traffic corresponds to a transfer of<p>a part between two machines belonging to different cells. The final objective is to<p>reduce this traffic between the cells (called inter-cellular traffic).<p>Different methods exist to produce these cells and dedicated them to parts. To<p>create independent cells, the choice can be done between different ways to produce<p>each part. Two interdependent problems must be solved:<p>• the allocation of each operation on a machine: each part is defined by one or<p>several sequences of operations and each of them can be achieved by a set of<p>machines. A final sequence of machines must be chosen to produce each part.<p>• the grouping of each machine in cells producing traffic inside and outside the<p>cells.<p>In function of the solution to the first problem, different clusters will be created to<p>minimise the inter-cellular traffic.<p>In this thesis, an original method based on the grouping genetic algorithm (Gga)<p>is proposed to solve simultaneously these two interdependent problems. The efficiency<p>of the method is highlighted compared to the methods based on two integrated algorithms<p>or heuristics. Indeed, to form these cells of machines with the allocation<p>of operations on the machines, the used methods permitting to solve large scale<p>problems are generally composed by two nested algorithms. The main one calls the<p>secondary one to complete the first part of the solution. The application domain goes<p>beyond the manufacturing industry and can for example be applied to the design of<p>the electronic systems as explained in the future research.<p> / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

High-throughput gene expression data have been generated on a large scale by biologists.<p>The thesis describe a set of tools for the analysis of such data. It is specially gearded towards microarray data. / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Le travail effectué dans cette thèse propose et évalue une solution au problème de coupure fréquente du courant électrique fourni par le réseau publique défaillant dans plusieurs pays en voie de développement. La solution consiste à installer un système de panneaux Photovoltaïques (PV) avec des batteries de stockage opérant conjointement avec le réseau. L’étude traite particu- lièrement le cas Libanais et considère une application résidentielle à consommation d’énergie élevée. La topologie du système proposé introduit des contraintes supplémentaires au fonction- nement de l’ensemble par rapport aux deux configurations classiques traitées dans la littérature, à savoir accrochage au réseau ou système autonome. L’étude vise principalement à maintenir une alimentation permanente en électricité du foyer ainsi qu’à réduire les frais du système installé tout en respectant les niveaux de confort exigés par les résidents. L’étude traite l’optimisation du système PV-Batteries, en partant du dimensionnement jusqu’au fonctionnement. Tout d’abord, sa configuration est optimisée en se basant sur une étude économique détaillée pour l’estimation des frais considérant une durée de vie de 20 ans. Le dimensionnement est formulé comme un problème d’optimisation visant la réduction du coût global du système. L’optimisation du fonctionnement du système PV-batterie vient en second lieu. Un algorithme de contrôle de charges est élaboré. Cet algorithme sert à éviter la coupure du courant électrique tout en mainte- nant des niveaux élevés de confort des habitants d’une part et en respectant les contraintes de fonctionnement du système d’autre part. La gestion des charges s’effectue à plusieurs niveaux, afin de gérer les charges prévisibles et imprévisibles. La commande développée assure la coordi- nation complète entre tous les composants de l’installation : réseau, panneaux PV, batteries de stockage et charges électriques. L’étude prouve que le contrôle des charges conçu ne se limite pas à l’optimisation du fonctionnement du système, mais contribue de même à la réduction de son coût global. Le logiciel établi est optimisé de sorte à assurer une faible consommation de mémoire et une prise de décision rapide afin de réaliser l’implémentation des codes sur des processeurs de type ARM Cortex-A9. Les résultats de simulation et d’implémentation montrent que le programme développé est générique, flexible, précis, rapide et fiable.Les résultats présentés dans cette thèse attestent que le système PV-batterie proposé est bien approprié pour remplacer le réseau public pendant les périodes de coupure du courant électrique dans une application résidentielle. De plus, ce système présente une bonne fiabilité surtout lorsqu’il est couplé avec le programme de contrôle des charges développé. / This thesis addresses the issue of intermittent primary energy source in several developing countries and considers, in particular, the case study of Lebanon. A PV-battery backup system is proposed and assessed as a replacement of the grid energy during daily power outage periods for a high energy consuming residential house. The proposed system topology introduces more critical conditions and additional constraints on the operation of the system compared to standard on-grid or standalone PV systems. The main concern is to provide permanent electricity supply to the house, reduce the resulting fees, and ensure high performance and reliability of the backup system while respecting the residents’ comfort levels. This thesis aims at thoroughly assessing the suitability of the proposed backup system by focusing on various aspects of the system. First, its configuration is optimized through the development of a detailed economic study estimating the resulting fees over its 20-year lifetime. The sizing process is formulated as an optimization problem having the sole objective of minimizing the overall cost of the system. Furthermore, a detailed comparative study of various water heating techniques is conducted to the end of determining the most suitable configuration to be coupled with the proposed backup solution. Second, the thesis targets the operation optimization of the PV-battery system by implementing a Demand Side Management (DSM) program aiming at preventing the occurrence of loss of power supply to the house while maintaining high comfort levels to the inhabitants and respecting the operation constraints of the system. The control is divided into several layers in order to manage predictable and unpredictable home appliances. The strength of the developed control lies in ensuring the complete coordination between all the components of the installation: the grid, PV panels, battery storage, and the load demand. The benefits of the DSM are proven to go beyond the operation optimization of the system since they highly affect the sizing of the backup, and by extension, the overall resulting cost. The established program is optimized for the hardware implementation process by ensuring a low memory consumption and fast decision making. The developed C codes of the full DSM program are implemented on ARM Cortex-A9 processors. The simulation and implementation results show that the developed management program is highly generic, flexible, accurate, fast, and reliable.The results presented in this thesis validate that the proposed PV-Battery backup system is highly suitable to assist unreliable grids. It outperforms currently installed Diesel Generators and demonstrates a remarkable reliability especially when coupled with the developed DSM program.

Afin d’améliorer la qualité de prédiction des techniques de classification automatique et de fouilles de données, plusieurs modèles ont été proposés dans la littérature en vue d’extraire des connaissances à partir des données. Toutefois, avec l’expansion des systèmes d’information et des technologies associées, ces techniques d’apprentissage s’avèrent de moins en moins adaptées aux nouvelles tailles et dimensions des données. On s’intéresse dans cette étude aux problèmes de grande dimensionnalité et à l’amélioration du processus d’apprentissage des méthodes de classification à travers les techniques de filtrage et de sélection d’attributs. Le problème « d’identification d’attributs pertinents » (Feature Selection Problem), tel qu’il est défini dans la littérature, relève d’une nature combinatoire. Dans le cadre de cette thèse, on s’est intéressé au développement de nouvelles techniques d’optimisation approchées et spécifiques au problème traité ainsi qu’à l’amélioration d’algorithmes existants. La conception, l’implémentation et l’étude empirique ont montré l’efficacité et la pertinence des métaheuristiques proposées. / Although the expansion of storage technologies, networking systems, and information system methodologies, the capabilities of conventional data processing techniques remain limited. The need to knowledge extraction, compact representation and data analysis are highly motivated by data expansion. Nevertheless, learning from data might be a complex task, particularly when it includes noisy, redundant and information-less attributes. Feature Selection (FS) tries to select the most relevant attributes from raw data, and hence guides the construction of final classification models or decision support systems. Selected features should be representative of the underlying data and provide effective usefulness to the targeted learning paradigm (i.e. classification). In this thesis, we investigate different optimization paradigms as well as its adaptation to the requirements of the feature selection challenges, namely the problem combinatorial nature. Both theoritical and empirical aspects were studied, and confirm the effectiveness of the adopted methodology as well as the proposed metaheuristic based approaches.

Lorsque la vue, qui est un important moyen de communication, est altérée, alors l'acquisition de l'information s'en trouve modifiée, dégradée ou limitée. A l'ère du monde numérique, le Web regorge d'informations réparties sur différents sites et mises en forme par les développeurs et designers. De nombreuses pathologies visuelles peuvent entraîner des difficultés dans l'accès à ces informations. Au-delà même de ces informations, l'accès aux outils et services est lui aussi limité. Des difficultés dans la perception des couleurs, des taches dans le champ visuel ou un champ visuel réduit sont tout autant de sources de difficultés. Chaque personne a une vision qui lui est propre. Chez les personnes qui ont une basse vision, les pathologies donnent des évolutions spécifiques chez chacune d'entre elles. De plus les méthodes de compensation acquises sont différentes d'une personne à l'autre. Des outils d'assistance existent depuis de nombreuses années et tentent de répondre aux besoins des personnes ayant une basse vision en proposant des adaptations visuelles. Les principales limites de ces outils résident notamment dans le fait qu'ils ne sont pas en capacité de prendre en compte les besoins très spécifiques de chaque personne. Ces travaux de recherche se concentrent donc autour de l'analyse des besoins réels des utilisateurs et de l'élaboration d'une nouvelle approche qui se base sur les préférences personnelles de l'utilisateur. L'objectif final est d'automatiser la transformation des pages Web en fonction des préférences propres à un utilisateur pendant qu'il navigue sur le Web. Divers algorithmes ont été utilisés, notamment des algorithmes évolutionnaires, afin de réaliser des compromis entre les préférences de l'utilisateur et l'apparence originale de la page Web. La thèse développe de manière approfondie les principaux problèmes touchant les personnes en situation de basse vision et des éléments sur les modèles de couleurs et de contrastes. Puis elle présente un langage de modélisation des préférences basé sur la logique, une modélisation du problème comme un problème d'optimisation, des algorithmes de résolution, un démonstrateur, et des expérimentations sur des pages Web réelles. / When the sight, which is the main communication way, is altered, then the information acquisition process is also modified, degraded or limited. In today's digital world, the Web is a wealth of information organized by designers and developers and available on different Websites. Many visual pathologies can lead to difficulties in accessing this information. Beyond this information, the access to the different tools and services is also affected. Difficulties in color perception, cloud-like white patches or dark areas in a visual field, or a reduced visual field are all sources of difficulties. Each person has a particular vision. Several persons with the same pathology may even have different visions. Several assistive tools have been proposed that apply visual adaptation, trying to meet the needs of people with low vision. Main limits of these tools are mainly the unability of taking into account the very specific needs of each person. These research works are focused on the real user's needs analysis and on making a new approach based on the personal user's preferences. The final target consists in automatizing the Web page transformation according to the specific preferences of a particular user. This transformation occurs along the navigation from page to page. Different algorithms have been used, especially evolutionary algorithms, in order to make tradeoffs between the user's preferences and the original appearance of the page. The thesis further develops main problems encountered by people with low vision and some notions on color models and contrast relations. After that, we present a preference modeling language based on logics, a modeling of the problem as an optimization problem, some resolution algorithms, a tool and experiments on several real Web pages.

Les algorithmes évolutionnaires (AE) constituent une famille d’algorithmes inspirés de l’évolution naturelle. Ces algorithmes sont particulièrement utiles pour la résolution de problèmes où les algorithmes classiques d’optimisation, d’apprentissage ou de conception automatique sont incapables de produire des résultats satisfaisants. On propose dans cette thèse une approche méthodologique pour le développement de systèmes intelligents basés sur les AE. Cette approche méthodologique repose sur cinq principes : 1) utiliser des algorithmes et des représentations adaptés au problème ; 2) développer des hybrides entre des AE et des heuristiques du domaine d’application ; 3) tirer profit de l’optimisation évolutionnaire à plusieurs objectifs ; 4) faire de la co-évolution pour résoudre simultanément plusieurs sous-problèmes d’une application ou favoriser la robustesse ; et 5) utiliser un outil logiciel générique pour le développement rapide d’AE non conventionnels. Cette approche méthodologique est illustrée par quatre applications des AE à des problèmes difficiles. De plus, le cinquième principe est appuyé par l’étude sur la généricité dans les outils logiciels d’AE. Le développement d’applications complexes avec les AE exige l’utilisation d’un outil logiciel générique. Six critères sont proposés ici pour évaluer la généricité des outils d’AE. De nombreux outils logiciels d’AE sont disponibles dans la communauté, mais peu d’entre eux peuvent être véritablement qualifiés de génériques. En effet, une évaluation de quelques outils relativement populaires nous indique que seulement trois satisfont pleinement à tous ces critères, dont la framework d’AE Open BEAGLE, développée durant le doctorat. Open BEAGLE est organisé en trois couches logicielles principales, avec à la base les fondations orientées objet, sur lesquelles s’ajoute une framework gén érique comprenant les mécanismes généraux de l’outil, ainsi que plusieurs frameworks spécialisées qui implantent différentes saveurs d’AE. L’outil comporte également deux extensions servant à distribuer des calculs sur plusieurs ordinateurs et à visualiser des résultats. Ensuite, trois applications illustrent différentes approches d’utilisation des AE dans un contexte de reconnaissance des formes. Premièrement, on optimise des classifieurs basés sur la règle du plus proche voisin avec la sélection de prototypes par un algorithme génétique, simultanément à la construction de mesures de voisinage par programmation génétique (PG). À cette co-évolution coopérative à deux espèces, on ajoute la co-évolution compétitive d’une troisième espèce pour la sélection de données de test, afin d’améliorer la capacité de généralisation des solutions. La deuxième application consiste en l’ingénierie de représentations par PG pour la reconnaissance de caractères manuscrits. Cette ingénierie évolutionnaire s’effectue par un positionnement automatique de régions dans la fenêtre d’attention jumelé à la sélection d’ensembles flous pour l’extraction de caractéristiques. Cette application permet d’automatiser la recherche de représentations de caractères, opération généralement effectuée par des experts humains suite à un processus d’essais et erreurs. Pour la troisième application en reconnaissance des formes, on propose un système extensible pour la combinaison hiérarchique de classifieurs dans un arbre de décision flou. Dans ce système, la topologie des arbres est évoluée par PG alors que les paramètres numériques des unités de classement sont détermin és par des techniques d’apprentissage spécialisées. Le système est testé avec trois types simples d’unités de classement. Pour toutes ces applications en reconnaissance des formes, on utilise une mesure d’adéquation à deux objectifs afin de minimiser les erreurs de classement et la complexité des solutions. Une dernière application démontre l’efficacité des AE pour la conception de syst` emes de lentilles. On utilise des stratégies d’évolution auto-adaptatives hybridées avec une technique d’optimisation locale spécialisée pour la résolution de deux problèmes complexes de conception optique. Dans les deux cas, on démontre que les AE hybrides sont capables de générer des résultats comparables ou supérieurs à ceux produits par des experts humains. Ces résultats sont prometteurs dans la perspective d’une automatisation plus poussée de la conception optique. On présente également une expérience supplémentaire avec une mesure à deux objectifs servant à maximiser la qualité de l’image et à minimiser le coût du système de lentilles. / Evolutionary Algorithms (EA) encompass a family of robust search algorithms loosely inspired by natural evolution. These algorithms are particularly useful to solve problems for which classical algorithms of optimization, learning, or automatic design cannot produce good results. In this thesis, we propose a common methodological approach for the development of EA-based intelligent systems. This methodological approach is based on five principles : 1) to use algorithms and representations that are problem specific ; 2) to develop hybrids between EA and heuristics from the application field ; 3) to take advantage of multi-objective evolutionary optimization ; 4) to do co-evolution for the simultaneous resolution of several sub-problems of a common application and for promoting robustness ; and 5) to use generic software tools for rapid development of unconventional EA. This methodological approach is illustrated on four applications of EA to hard problems. Moreover, the fifth principle is explained in the study on genericity of EA software tools. The application of EA to complex problems requires the use of generic software tool, for which we propose six genericity criteria. Many EA software tools are available in the community, but only a few are really generic. Indeed, an evaluation of some popular tools tells us that only three respect all these criteria, of which the framework Open BEAGLE, developed during the Ph.D. Open BEAGLE is organized into three main software layers. The basic layer is made of the object oriented foundations, over which there is the generic framework layer, consisting of the general mechanisms of the tool, and then the final layer, containing several specialized frameworks implementing different EA flavors. The tool also includes two extensions, respectively to distribute the computations over many computers and to visualize results. Three applications illustrate different approaches for using EA in the context of pattern recognition. First, nearest neighbor classifiers are optimized, with the prototype selection using a genetic algorithm simultaneously to the Genetic Programming (GP) of neighborhood metrics. We add to this cooperative two species co-evolution a third coevolving competitive species for selecting test data in order to improve the generalization capability of solutions. A second application consists in designing representations with GP for handwritten character recognition. This evolutionary engineering is conducted with an automatic positioning of regions in a window of attention, combined with the selection of fuzzy sets for feature extraction. This application is used to automate character representation search, which is usually conducted by human experts with a trial and error process. For the third application in pattern recognition, we propose an extensible system for the hierarchical combination of classifiers into a fuzzy decision tree. In this system, the tree topology is evolved with GP while the numerical parameters of classification units are determined by specialized learning techniques. The system is tested with three simple types of classification units. All of these applications in pattern recognition have been implemented using a two-objective fitness measure in order to minimize classification errors and solutions complexity. The last application demonstrate the efficiency of EA for lens system design. Selfadaptative evolution strategies, hybridized with a specialized local optimisation technique, are used to solve two complex optical design problems. In both cases, the experiments demonstrate that hybridized EA are able to produce results that are comparable or better than those obtained by human experts. These results are encouraging from the standpoint of a fully automated optical design process. An additional experiment is also conducted with a two-objectives fitness measure that tries to maximize image quality while minimizing lens system cost.

Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de Troyes / Le problème de tournées de véhicules (VRP) implique de planifier les itinéraires d'une flotte de véhicules afin de desservir un ensemble de clients à moindre coût. Ce problème d'optimisation combinatoire NP-difficile apparait dans de nombreux domaines d'application, notamment en logistique, télécommunications, robotique ou gestion de crise dans des contextes militaires et humanitaires. Ces applications amènent différents contraintes, objectifs et décisions supplémentaires ; des "attributs" qui viennent compléter les formulations classiques du problème. Les nombreux VRP Multi-Attributs (MAVRP) qui s'ensuivent sont le support d'une littérature considérable, mais qui manque de méthodes généralistes capables de traiter efficacement un éventail significatif de variantes. Par ailleurs, la résolution de problèmes "riches", combinant de nombreux attributs, pose d'importantes difficultés méthodologiques. Cette thèse contribue à relever ces défis par le biais d'analyses structurelles des problèmes, de développements de stratégies métaheuristiques, et de méthodes unifiées. Nous présentons tout d'abord une étude transversale des concepts à succès de 64 méta-heuristiques pour 15 MAVRP afin d'en cerner les "stratégies gagnantes". Puis, nous analysons les problèmes et algorithmes d'ajustement d'horaires en présence d'une séquence de tâches fixée, appelés problèmes de "timing". Ces méthodes, développées indépendamment dans différents domaines de recherche liés au transport, ordonnancement, allocation de ressource et même régression isotonique, sont unifiés dans une revue multidisciplinaire. Un algorithme génétique hybride efficace est ensuite proposé, combinant l'exploration large des méthodes évolutionnaires, les capacités d'amélioration agressive des métaheuristiques à voisinage, et une évaluation bi-critère des solutions considérant coût et contribution à la diversité de la population. Les meilleures solutions connues de la littérature sont retrouvées ou améliorées pour le VRP classique ainsi que des variantes avec multiples dépôts et périodes. La méthode est étendue aux VRP avec contraintes de fenêtres de temps, durée de route, et horaires de conducteurs. Ces applications mettent en jeu de nouvelles méthodes d'évaluation efficaces de contraintes temporelles relaxées, des phases de décomposition, et des recherches arborescentes pour l'insertion des pauses des conducteurs. Un algorithme de gestion implicite du placement des dépôts au cours de recherches locales, par programmation dynamique, est aussi proposé. Des études expérimentales approfondies démontrent la contribution notable des nouvelles stratégies au sein de plusieurs cadres méta-heuristiques. Afin de traiter la variété des attributs, un cadre de résolution heuristique modulaire est présenté ainsi qu'un algorithme génétique hybride unifié (UHGS). Les attributs sont gérés par des composants élémentaires adaptatifs. Des expérimentations sur 26 variantes du VRP et 39 groupes d'instances démontrent la performance remarquable de UHGS qui, avec une unique implémentation et paramétrage, égalise ou surpasse les nombreux algorithmes dédiés, issus de plus de 180 articles, révélant ainsi que la généralité ne s'obtient pas forcément aux dépends de l'efficacité pour cette classe de problèmes. Enfin, pour traiter les problèmes riches, UHGS est étendu au sein d'un cadre de résolution parallèle coopératif à base de décomposition, d'intégration de solutions partielles, et de recherche guidée. L'ensemble de ces travaux permet de jeter un nouveau regard sur les MAVRP et les problèmes de timing, leur résolution par des méthodes méta-heuristiques, ainsi que les méthodes généralistes pour l'optimisation combinatoire. / The Vehicle Routing Problem (VRP) involves designing least cost delivery routes to service a geographically-dispersed set of customers while taking into account vehicle-capacity constraints. This NP-hard combinatorial optimization problem is linked with multiple applications in logistics, telecommunications, robotics, crisis management in military and humanitarian frameworks, among others. Practical routing applications are usually quite distinct from the academic cases, encompassing additional sets of specific constraints, objectives and decisions which breed further new problem variants. The resulting "Multi-Attribute" Vehicle Routing Problems (MAVRP) are the support of a vast literature which, however, lacks unified methods capable of addressing multiple MAVRP. In addition, some "rich" VRPs, i.e. those that involve several attributes, may be difficult to address because of the wide array of combined and possibly antagonistic decisions they require. This thesis contributes to address these challenges by means of problem structure analysis, new metaheuristics and unified method developments. The "winning strategies" of 64 state-of-the-art algorithms for 15 different MAVRP are scrutinized in a unifying review. Another analysis is targeted on "timing" problems and algorithms for adjusting the execution dates of a given sequence of tasks. Such methods, independently studied in different research domains related to routing, scheduling, resource allocation, and even isotonic regression are here surveyed in a multidisciplinary review. A Hybrid Genetic Search with Advanced Diversity Control (HGSADC) is then introduced, which combines the exploration breadth of population-based evolutionary search, the aggressive-improvement capabilities of neighborhood-based metaheuristics, and a bi-criteria evaluation of solutions based on cost and diversity measures. Results of remarkable quality are achieved on classic benchmark instances of the capacitated VRP, the multi-depot VRP, and the periodic VRP. Further extensions of the method to VRP variants with constraints on time windows, limited route duration, and truck drivers' statutory pauses are also proposed. New route and neighborhood evaluation procedures are introduced to manage penalized infeasible solutions w.r.t. to time-window and duration constraints. Tree-search procedures are used for drivers' rest scheduling, as well as advanced search limitation strategies, memories and decomposition phases. A dynamic programming-based neighborhood search is introduced to optimally select the depot, vehicle type, and first customer visited in the route during local searches. The notable contribution of these new methodological elements is assessed within two different metaheuristic frameworks. To further advance general-purpose MAVRP methods, we introduce a new component-based heuristic resolution framework and a Unified Hybrid Genetic Search (UHGS), which relies on modular self-adaptive components for addressing problem specifics. Computational experiments demonstrate the groundbreaking performance of UHGS. With a single implementation, unique parameter setting and termination criterion, this algorithm matches or outperforms all current problem-tailored methods from more than 180 articles, on 26 vehicle routing variants and 39 benchmark sets. To address rich problems, UHGS was included in a new parallel cooperative solution framework called "Integrative Cooperative Search (ICS)", based on problem decompositions, partial solutions integration, and global search guidance. This compendium of results provides a novel view on a wide range of MAVRP and timing problems, on efficient heuristic searches, and on general-purpose solution methods for combinatorial optimization problems.

Le besoin croissant de réactivité dans les différents secteurs industriels face à la volatilité des marchés soulève une forte demande de la flexibilité dans leur organisation. Cette flexibilité peut être utilisée pour améliorer la robustesse du planning de référence d’un programme d’activités donné. Les ressources humaines de l’entreprise étant de plus en plus considérées comme le coeur des structures organisationnelles, elles représentent une source de flexibilité renouvelable et viable. Tout d’abord, ce travail a été mis en oeuvre pour modéliser le problème d’affectation multi-périodes des effectifs sur les activités industrielles en considérant deux dimensions de la flexibilité: L’annualisation du temps de travail, qui concerne les politiques de modulation d’horaires, individuels ou collectifs, et la polyvalence des opérateurs, qui induit une vision dynamique de leurs compétences et la nécessité de prévoir les évolutions des performances individuelles en fonction des affectations successives. La nature dynamique de l’efficacité des effectifs a été modélisée en fonction de l’apprentissage par la pratique et de la perte de compétence pendant les périodes d’interruption du travail. En conséquence, nous sommes résolument placés dans un contexte où la durée prévue des activités n’est plus déterministe, mais résulte du nombre des acteurs choisis pour les exécuter, en plus des niveaux de leur expérience. Ensuite, la recherche a été orientée pour répondre à la question : « quelle genre, ou quelle taille, de problème pose le projet que nous devons planifier? ». Par conséquent, les différentes dimensions du problème posé sont classées et analysés pour être évaluées et mesurées. Pour chaque dimension, la méthode d’évaluation la plus pertinente a été proposée : le travail a ensuite consisté à réduire les paramètres résultants en composantes principales en procédant à une analyse factorielle. En résultat, la complexité (ou la simplicité) de la recherche de solution (c’est-à-dire de l’élaboration d’un planning satisfaisant pour un problème donné) peut être évaluée. Pour ce faire, nous avons développé une plate-forme logicielle destinée à résoudre le problème et construire le planning de référence du projet avec l’affectation des ressources associées, plate-forme basée sur les algorithmes génétiques. Le modèle a été validé, et ses paramètres ont été affinés via des plans d’expériences pour garantir la meilleure performance. De plus, la robustesse de ces performances a été étudiée sur la résolution complète d’un échantillon de quatre cents projets, classés selon le nombre de leurs tâches. En raison de l’aspect dynamique de l’efficacité des opérateurs, le présent travail examine un ensemble de facteurs qui influencent le développement de leur polyvalence. Les résultats concluent logiquement qu’une entreprise en quête de flexibilité doit accepter des coûts supplémentaires pour développer la polyvalence de ses opérateurs. Afin de maîtriser ces surcoûts, le nombre des opérateurs qui suivent un programme de développement des compétences doit être optimisé, ainsi que, pour chacun d’eux, le degré de ressemblance entre les nouvelles compétences développées et les compétences initiales, ou le nombre de ces compétences complémentaires (toujours pour chacun d’eux), ainsi enfin que la façon dont les heures de travail des opérateurs doivent être réparties sur la période d’acquisition des compétences. Enfin, ce travail ouvre la porte pour la prise en compte future des facteurs humains et de la flexibilité des effectifs pendant l’élaboration d’un planning de référence. / The growing need of responsiveness for manufacturing companies facing the market volatility raises a strong demand for flexibility in their organization. This flexibility can be used to enhance the robustness of a baseline schedule for a given programme of activities. Since the company personnel are increasingly seen as the core of the organizational structures, they provide the decision-makers with a source of renewable and viable flexibility. First, this work was implemented to model the problem of multi-period workforce allocation on industrial activities with two degrees of flexibility: the annualizing of the working time, which offers opportunities of changing the schedules, individually as well as collectively. The second degree of flexibility is the versatility of operators, which induces a dynamic view of their skills and the need to predict changes in individual performances as a result of successive assignments. The dynamic nature of workforce’s experience was modelled in function of learning-by-doing and of oblivion phenomenon during the work interruption periods. We firmly set ourselves in a context where the expected durations of activities are no longer deterministic, but result from the number and levels of experience of the workers assigned to perform them. After that, the research was oriented to answer the question “What kind of problem is raises the project we are facing to schedule?”: therefore the different dimensions of the project are inventoried and analysed to be measured. For each of these dimensions, the related sensitive assessment methods have been proposed. Relying on the produced correlated measures, the research proposes to aggregate them through a factor analysis in order to produce the main principal components of an instance. Consequently, the complexity or the easiness of solving or realising a given scheduling problem can be evaluated. In that view, we developed a platform software to solve the problem and construct the project baseline schedule with the associated resources allocation. This platform relies on a genetic algorithm. The model has been validated, moreover, its parameters has been tuned to give the best performance, relying on an experimental design procedure. The robustness of its performance was also investigated, by a comprehensive solving of four hundred instances of projects, ranked according to the number of their tasks. Due to the dynamic aspect of the workforce’s experience, this research work investigates a set of different parameters affecting the development of their versatility. The results recommend that the firms seeking for flexibility should accept an amount of extra cost to develop the operators’ multi functionality. In order to control these over-costs, the number of operators who attend a skill development program should be optimised, as well as the similarity of the new developed skills relative to the principal ones, or the number of the additional skills an operator may be trained to, or finally the way the operators’ working hours should be distributed along the period of skill acquisition: this is the field of investigations of the present work which will, in the end, open the door for considering human factors and workforce’s flexibility in generating a work baseline program.