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Ordonnancement d'ateliers de traitements de surfaces pour une production mono-robot/multi-produits : Résolution et étude de la robustesse

Mhedhbi Brinis, Imen 11 April 2011 (has links) (PDF)
Les travaux de recherche de ce mémoire portent sur la contribution à l'ordonnancement et à la robustesse d'ateliers de traitement de surface pour une production mono-robot/multi-produits.Une ligne de traitement de surface est constituée d'une succession de cuves dans lesquelles une opération chimique, de durée définie sur un intervalle de temps, appelé fenêtre, doit être réalisée. Ce type de ligne est en particulier contraint par un robot, se déplaçant sur un rail au dessus des cuves et assurant le transport du produit à traiter. Ce problème d'ordonnancement traité, appelé SHMP (Single-Hoist/Multi-Products) est connu pour être NP-difficile, même avec un seul produit et une seule ressource de transport. Basé sur les techniques de satisfaction de contraintes, un algorithme a été développé et mis en œuvre avec succès pour l'atelier de traitement de surfaces étudié. L'utilisation de l'hybridation de ce même algorithme avec d'autres méthodes s'est avérée intéressante et efficace pour déterminer des solutions de meilleure qualité. Nous avons également montré que le recours aux algorithmes génétiques pour l'optimisation du problème job shop mono-robot/multi-produits étudié conduit à des résultats encore plus intéressants et significatifs.La robustesse a aussi été considérée pour l'étude de l'influence des perturbations sur l'ordonnancement. Pour cela, la distinction de divers scénarii a été nécessaire pour l'étude de l'influence d'une perturbation au niveau du chariot. La détermination systématique d'un ordonnancement robuste a été ensuite menée, avec succès, par application d'une méthode d'évaluation multi-critères
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Ordonnancement d'ateliers de traitements de surfaces pour une production mono-robot/multi-produits : Résolution et étude de la robustesse / Solving a job shop scheduling problem on the line of treatment surface and automation of production system

Mhedhbi, Imen 11 April 2011 (has links)
Les travaux de recherche de ce mémoire portent sur la contribution à l’ordonnancement et à la robustesse d’ateliers de traitement de surface pour une production mono-robot/multi-produits.Une ligne de traitement de surface est constituée d’une succession de cuves dans lesquelles une opération chimique, de durée définie sur un intervalle de temps, appelé fenêtre, doit être réalisée. Ce type de ligne est en particulier contraint par un robot, se déplaçant sur un rail au dessus des cuves et assurant le transport du produit à traiter. Ce problème d’ordonnancement traité, appelé SHMP (Single-Hoist/Multi-Products) est connu pour être NP-difficile, même avec un seul produit et une seule ressource de transport. Basé sur les techniques de satisfaction de contraintes, un algorithme a été développé et mis en œuvre avec succès pour l’atelier de traitement de surfaces étudié. L’utilisation de l’hybridation de ce même algorithme avec d’autres méthodes s’est avérée intéressante et efficace pour déterminer des solutions de meilleure qualité. Nous avons également montré que le recours aux algorithmes génétiques pour l’optimisation du problème job shop mono-robot/multi-produits étudié conduit à des résultats encore plus intéressants et significatifs.La robustesse a aussi été considérée pour l’étude de l’influence des perturbations sur l’ordonnancement. Pour cela, la distinction de divers scénarii a été nécessaire pour l’étude de l’influence d’une perturbation au niveau du chariot. La détermination systématique d’un ordonnancement robuste a été ensuite menée, avec succès, par application d’une méthode d’évaluation multi-critères / In this thesis we study the automated electroplating lines. In these lines, the products are immerged in different tanks. The processing times are bounded. The lower bound represents the minimum time to treat the product while the upper bound depends on the treatment.A classical objective is to find the robot moves which minimize the cycle time, this is called ”hoist scheduling problem” (HSP). In this thesis, we study particularly the single-hoist/multi-products.In this direction, three approaches are presented to solve the single-hoist/multi-products problem with introducing the hoist moves time: constraints satisfaction algorithm based on non standard criteria witch the hoist wait time, hybridization with classical heuristics improving the obtained results, and finally the genetic algorithm to optimize the cycle time. Robustness’ notions are finally exploited in the presence of a disturbance at the critical resource of the workshop which is the hoist.The systematic determination of a robust scheduling has been conducted successfully introducing new performance indicators and by applying a multicriteria evaluation method
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Contributions to the optimized deployment of connected sensors on the Internet of Things collection networks / Contributions au déploiement optimisé des capteurs connectés dans les réseaux de collecte de l'Internet des Objets

Mnasri, Sami 27 June 2018 (has links)
Les réseaux de collecte de l’IoT soulèvent de nombreux problèmes d'optimisation, à cause des capacités limitées des capteurs en énergie, en traitement et en mémoire. Dans l'optique d’améliorer la performance du réseau, nous nous intéressons à une contribution liée à l'optimisation du déploiement 3D d’intérieur des nœuds sur les réseaux de capteurs sans fil en utilisant des méta-heuristiques hybrides se basant sur des modèles mathématiques multi-objectif. L’objectif principal est donc de proposer des hybridations et modifications des algorithmes d’optimisation dans le but de réaliser le positionnement 3D adéquat des nœuds dans les réseaux de capteurs sans fil avec satisfaction d’un ensemble de contraintes et objectifs qui sont souvent antagonistes. Nous proposons d'axer notre contribution sur les méta-heuristiques hybrides et combinés avec des procédures de réduction de dimentionalité et d’incorporation de préférences des utilisateurs. Ces schémas d’hybridation sont tous validés par des résultats numériques de test. Ensuite, des simulations complétées par; et confrontées à ; des expérimentations sur des testbeds réelles. / IoT collection networks raise many optimization problems; in particular because the sensors have limited capacity in energy, processing and memory. In order to improve the performance of the network, we are interested in a contribution related to the optimization of the 3D indoor deployment of nodes using multi-objective mathematics models relying on hybrid meta-heuristics. Therefore, our main objective is to propose hybridizations and modifications of the optimization algorithms to achieve the appropriate 3D positioning of the nodes in the wireless sensor networks with satisfaction of a set of constraints and objectives that are often antagonistic. We propose to focus our contribution on meta-heuristics hybridized and combined with procedures to reduce dimensionality and to incorporate user preferences. These hybridization schemes are all validated by numerical tests. Then, we proposed simulations that are completed by, and confronted with experiments on real testbeds.
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Techniques d'optimisation déterministe et stochastique pour la résolution de problèmes difficiles en cryptologie / Deterministic and stochastic optimization techniques for hard problems in cryptology

Bouallagui, Sarra 05 July 2010 (has links)
Cette thèse s'articule autour des fonctions booléennes liées à la cryptographie et la cryptanalyse de certains schémas d'identification. Les fonctions booléennes possèdent des propriétés algébriques fréquemment utilisées en cryptographie pour constituer des S-Boxes (tables de substitution).Nous nous intéressons, en particulier, à la construction de deux types de fonctions : les fonctions courbes et les fonctions équilibrées de haut degré de non-linéarité.Concernant la cryptanalyse, nous nous focalisons sur les techniques d'identification basées sur les problèmes de perceptron et de perceptron permuté. Nous réalisons une nouvelle attaque sur le schéma afin de décider de sa faisabilité.Nous développons ici des nouvelles méthodes combinant l'approche déterministe DCA (Difference of Convex functions Algorithm) et heuristique (recuit simulé, entropie croisée, algorithmes génétiques...). Cette approche hybride, utilisée dans toute cette thèse, est motivée par les résultats intéressants de la programmation DC. / In cryptography especially in block cipher design, boolean functions are the basic elements.A cryptographic function should have high non-linearity as it can be attacked by linear method. There are three goals for the research presented in this thesis :_ Finding a new construction algorithm for the highest possible nonlinear boolean functions in the even dimension, that is bent functions, based on a detreministic model._ Finding highly non linear boolean functions._ Cryptanalysing an identification scheme based on the perceptron problem.Optimisation heuristic algorithms (Genetic algorithm and simulated annealing) and a deterministicone based on DC programming (DCA) were used together.
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Optimisation des systèmes de distribution de fluides et des réseaux de chauffage urbains à l'aide d'un algorithme génétique

Ramos Bermudez, Mario Bernardo 12 April 2018 (has links)
Ce mémoire porte sur l'optimisation des systèmes de distribution de fluides incompressibles. Le programme proposé est basé sur un algorithme génétique modifié incluant la méthode d'optimisation des réseaux qui consiste à ajouter des points d'embranchement non consommateurs, ainsi que les techniques de recherche locale et de mutation ciblées. Dans un premier temps, nous définissons un modèle d'optimisation qui consiste à minimiser la puissance de pompage lorsque le volume total du réseau est contraint. Les topologies optimales contiennent donc implicitement les diamètres optimums des conduits. Deux cas complexes de distribution de fluides sont étudiés avec notre programme en prenant ce modèle d'optimisation : la topologie optimale reliant la source placée au centre d'un disque et les consommateurs situés sur la périphérie de ce dernier (2D) et la topologie optimale reliant la source placée au centre d'une sphère et les consommateurs situés sur la surface de cette dernière (3D). Les résultats montrent que les structures optimales qui minimisent le coût de pompage ont des formes de dendrite et d'arbre. Nous démontrons aussi que les meilleures solutions en termes de performance et de robustesse sont obtenues lorsque l'optimisation est libre, sans contraintes géométriques ou structurales imposées. Par la suite, nous nous intéressons à l'optimisation d'un réseau de chauffage urbain, application réelle du problème d'optimisation des systèmes de distribution de fluides. Cette fois-ci le volume n'est plus contraint et la solution optimale recherchée est celle qui minimise plusieurs coûts à la fois : des coûts de fonctionnement, caractérisés par le coût de pompage et le coût de chauffage et des coûts d'achat et d'installation, amortis sur plusieurs années, caractérisés par le volume total du réseau, l'isolant utilisé et les échangeurs thermiques installés dans chaque nœud consommateur. Un nouveau modèle est ainsi défini et nous étudions plusieurs scénarios, basés sur les coûts économiques des projets. Nos résultats montrent l'efficacité et la pertinence de notre programme pour résoudre ce type de problèmes, qualifiées de NP-difficiles. De plus, nous démontrons que pour les cas étudiés, le coût thermique prédomine sur le coût de pompage, ce qui mène à des topologies optimales qui se rapprochent du réseau le plus court. / Fluid distribution networks are present in many engineering applications like water, oil or gas pipelines, district heating or cooling systems (DHS or DCS) and electronics cooling devices or heat exchangers. In order to meet modern engineering needs, such systems must be optimized to achieve better performance. In this paper we take a fresh look at the design of minimal cost fluid distribution networks under global constraints by introducing a program based on a modified genetic algorithm (MGA) including Gilbert-Steiner optimization points approach, local search and targeted mutation procedures. This work is divided as follows: first, pumping power is regarded as the cost function and volume and continuity constraints are added to the mathematical model. This led us to the study of 2D and 3D complex fluid distribution systems: discshaped and sphere-shaped networks. Large dimension problems are analyzed with our program and results show that dendrites combined with tree-shaped structures are those who perform the best in order to meet minimum pumping power needs. Moreover, our study in chapter VI demonstrates that "free optimization", i.e. no geometric structure assumption, leads to higher performance and more robust designs. Next, we take a look at the optimization of DHS, for which energy equation is added to the mathematical formulation of the problem and volume constraint is relaxed. Cost function is enlarged to network construction and operational costs. A new model is defined, so that this problem can be regarded as a multi-criteria minimum spanning tree network, for which GA have proven to be highly efficient. Different scenarios, based on economic analysis for industrial projects, are analysed with our program. Our results show that in such systems, thermal needs are higher than pumping power needs, leading to shortest trees.
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Optimisation d'un matériau poreux stratifié pour un refroidissement maximal en convection forcée à l'aide d'un algorithme génétique

Wildi-Tremblay, Philippe 11 April 2018 (has links)
Dans le présent mémoire, on s'intéresse à l'effet de l'architecture d'un matériau sur sa résistance thermique. Une plaque chaude est refroidie par un empilement de couches poreuses au travers desquelles circule un fluide caloporteur. L'écoulement est généré par une différence de pression prédéterminée. Le problème consiste à déterminer une porosité optimale ainsi qu'un matériau pour chacune des couches du système de refroidissement afin de minimiser la température critique de la plaque (résistance thermique), sous des contraintes de masse et de coût. Un modèle numérique basé sur les volumes finis est combiné à un algorithme génétique (AG) afin d'optimiser l'architecture du système. L'architecture, ou la structure interne, est le fruit d'une optimisation, sous des contraintes globales. Le matériau optimal assigné à chacune des couches poreuses est déterminé par l'AG -pas prédéterminé- et est choisi dans une banque de quatre matériaux. L'AG élimine les couches poreuses qui ne contribuent pas au refroidissement de la plaque chaude et optimise par le fait même la dimension du système. Les résultats indiquent que plus de matière solide devrait être utilisée à proximité de la plaque chaude (distribution de porosité non uniforme). Plusieurs configurations quasi-optimales sont trouvées dans le domaine d'exploration de l'algorithme. / In this work, we address the fundamental problem of how to arrange fluid flow and solid material for minimal thermal resistance. A heat-generating board is cooled by a stack of porous layers through which a coolant flows. The stream is generated by a fixed pressure drop. The problem consists in determining the optimal porosity and material of each layer for minimizing the hot spot temperature (thermal resistance), under global mass and cost constraints. We combine a genetic algorithm (GA) toolbox with a finite volume program to optimize the design. The shape and structure of the System emerge from the global optimization, under global constraints. The optimal material to use in each layer is determined by the GA -not assumed- and is chosen from a database of four materials. The GA eliminates layers that do not contribute to the overall performance and therefore optimizes the size of the stacking. The results indicate that more solid material should be used closer to the hot plate (non-uniform distribution). Several nearly optimal configurations are found in the design space.
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Coffrer. Recycler. Réutiliser. Coffrages complexes en cire réutilisable informés par simulations acoustiques et algorithmes génétiques

Héroux, Sandrine 27 November 2020 (has links)
Cette recherche s'intéresse aux thèmes de la fabrication numérique, des coffrages complexes et de l'acoustique architecturale qu’elle interrelie par une approche de recherche-création. Son objectif principal est de mettre au point un processus de conception basé sur un critère de performance acoustique et une technique de fabrication pour le béton qui sera applicable pour la génération de projets futurs. Le premier chapitre recense les principales technologies de fabrication numériques pour la réalisation de coffrages non standard pour le béton. Une méthode à explorer est ensuite sélectionnée : les coffrages en cire fraisés par une découpeuse trois axes, une matière réutilisable qui conséquemment ne produit pas de déchets. Le deuxième chapitre s'intéresse à la génération de ces formes complexes en explorant le potentiel de l'acoustique architecturale couplé aux algorithmes génétiques pour les informer. Les sections suivantes ont pour but de développer une méthodologie pour la création de coffrages en cire, tout en définissant les limites et en validant les avantages de ce mode production. L'objectif est de transposer subséquemment ces particularités dans la création d'un algorithme génétique qui automatise le processus itératif de simulation, d'analyse et de création d'une géométrie acoustique non standard optimale. Pour se faire, cette recherche se poursuit par le moulage de prototypes en béton variés d'après lesquels une méthode de fabrication spécifique à la cire est élaborée. Une série de recommandations pour la modélisation propre à ces coffrages résulte de ces essais physiques. En lien avec ces dernières, des algorithmes génétiques, couplés à une simulation par lancer de rayons, sont définis. Ils génèrent un réflecteur acoustique courbe en béton qui distribue uniformément le son vers une aire déterminée, un élément qui exploite le faible coefficient d'absorption de ce matériau. Ces connaissances sont subséquemment appliquées et informées par l'exécution d'un projet de salle de concert en béton qui est le résultat de cette rétroaction entre théorie, pratique et conception. / This research adresses the themes of digital fabrication, complex formwork and architectural acoustics, which it interrelates through a research by design approach. Its main objective is to develop a design process based on an acoustic performance parameter and a fabrication technique for concrete that will be suitable to generate future projects. The first chapter identifies the main digital manufacturing technologies for the production of non-standard concrete formwork. A method to be explored is then selected: wax formwork milled by a three-axis machine, a reusable material that therefore does not produce waste. The second chapter focuses on the generation of these complex forms by exploring the potential of architectural acoustics coupled with genetic algorithms to inform them. The following sections aim to develop a methodology for the creation of wax formwork, while defining the limits and validating the advantages of this production method. The objective is to subsequently transpose these features into the creation of a genetic algorithm that automates the iterative process of simulation, analysis and creation of an optimal non-standard acoustic geometry. To achieve this, the moulding of various concrete prototypes is performed, according to which a specific wax manufacturing method is developed. A series of specific recommendations for the modelling of these formworks results from these physical tests. Pursuant to the previous findings, genetic algorithms coupled with a simulation by ray tracing are defined. They generate a curved acoustic concrete reflector that distributes sound uniformly to a specific area, an element that exploits the low absorption coefficient of this material. This work is subsequently applied and informed by the execution of a concrete concert hall project that is the result of this feedback between theory, practice and design.
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Modélisation et optimisation multi-objectifs d'un générateur thermoélectrique dans un échangeur de chaleur à écoulements croisés

Bélanger, Simon 18 April 2018 (has links)
La présente étude porte sur l'optimisation d'un générateur thermoélectrique inclus dans un échangeur de chaleur à écoulements croisés. Un générateur thermoélectrique est un appareil constitué de semi-conducteurs qui génère de l'électricité lorsqu'il est traversé par un flux de chaleur, de là son implementation dans un échangeur de chaleur. L'objectif principal sera d'utiliser un outil d'optimisation, en l'occurrence un algorithme génétique, afin de déterminer les designs optimaux qui satisferont un ensemble de critères. Préalablement aux optimisations, un modèle complet a d'abord dû être créé avec l'aide du logiciel Matlab. Il s'agit de modéliser numériquement l'échangeur de chaleur ainsi que le générateur thermoélectrique qui en est partie intégrante. La modélisation considère plusieurs facteurs dont le nombre d'étages de l'échangeur, le courant traversant les modules thermoélectriques, le nombre de modules thermoélectriques et la géométrie de l'échangeur. Le code est ensuite validé numériquement avec des exemples théoriques ou des résultats issus de la littérature. Une fois la modélisation effectuée, il faut définir les objectifs à minimiser ou maximiser. Il sera utile de maximiser la puissance électrique produite par le système, minimiser le volume de l'échangeur, minimiser la puissance de pompage requise, minimiser le nombre de modules thermoélectriques requis ainsi que maximiser les profits générés par le système sur une période de temps donnée. Initialement, nous ne considérerons que la maximisation de la puissance électrique fournie par le système selon différentes contraintes physiques (différence de température ou débit capacitif fixés). Nous optimiserons aussi les connections électriques dans le système pour constater si les designs suggérés par l'algorithme d'optimisation sont réalisables. Suite à cela, nous étudierons des cas multi-objectifs. Plusieurs objectifs seront considérés simultanément durant l'optimisation et nous analyserons les fronts de Pareto (ensemble des solutions possibles) selon les différents objectifs qui auront été considérés. Finalement, une optimisation thermoéconomique sera réalisée sur le système afin de valider si ce dernier est rentable ou sinon les correctifs qu'il faudrait y apporter pour rendre le tout profitable.
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Modélisation et optimisation des performances acoustiques d'un tablier d'automobile en alliage de magnésium

Sy, Djibril January 2010 (has links)
Résumé : Ce projet fait partie du projet MFERD (Magnésium Front End Research and Development) qui vise à développer les technologies permettant de rendre les alliages de Magnésium (Mg) comme un principal matériau structural pour les voitures (aujourd'hui essentiellement constituées d'acier quatre fois plus lourd que le Mg) afin d'en réduire leur masse pour des raisons environnementales et sécuritaires. Dans ce travail de maîtrise nous avons regardé la partie acoustique dans le cas d'un tablier (structure métallique derrière le tableau de bord) en magnésium. En effet, le confort acoustique à l'intérieur des voitures est devenu un argument de marketing d'une grande importance. Le tablier en séparant le compartiment moteur, source de bruit, de l'habitacle, joue un rôle important dans l'isolation acoustique de l'intérieur de la voiture. Ainsi le passage d'un tablier en acier à un tablier en Mg ne doit pas entraîner une baisse de performance. Dans ce travail, nous avons d'abord effectué une revue de la littérature sur les types de traitements acoustiques utilisés dans l'industrie automobile ainsi que des différentes techniques de leur modélisation. Nous avons ensuite comparé les performances acoustiques du tablier en Mg sur lequel on a appliqué des traitements classiques (à une couche, deux couches et trois couches) à celles des tabliers en acier et en aluminium et ce, à masse surfacique, raideur et/ou fréquences de résonnances égales. Finalement nous avons optimisé différents concepts de traitements acoustiques innovants appliqués sur le tablier en Mg en vue d'avoir des performances acoustiques semblables ou supérieures à celles du tablier en acier classique. L'optimisation s'est faite à partir d'un modèle SEA (Statitical Energy Analysis) couplé à un code d'optimisation basé sur un algorithme génétique||Abstract : This work is part of the MFERD (Magnesium Front End Research and Development) project which goal is to develop enabling technologies for the use of magnesium alloys as a principal structural material for cars (mainly made in steel which is four time heavier than magnesium) in order to reduce their mass for both, environmental and security concerns. In this work we have focused on the acoustic part, in the case of a magnesium alloy dash panel. The dash board, by separating the engine compartment from the interior cabin, plays a critical role in the insulation of the car interior. Since the acoustic comfort inside the car has become a marketing argument of great importance, the passage from steel to magnesium dash panel should not deteriorate acoustic performances. In this work, we first conducted a literature review on the types of acoustic treatments used in the automotive industry as well as various techniques of their modeling. We then compared the acoustic performances of a Mg dash with attached traditional acoustic treatments (single-layer, two layers and three layers) to those of a steel and aluminum dash panels with the same mass density, stiffness and/or frequency of resonances. Finally, we optimized different concepts of innovative sound packages applied on the Mg dash panel to achieve a noise performance similar or superior to those of a conventional steel dash. The optimization was done using a SEA (Statitical Energy Analysis) model, coupled with an optimization code based on a genetic algorithm.
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Nouvelles heuristiques de voisinage et mémétiques pour le problème Maximum de Parcimonie

Goëffon, Adrien 21 November 2006 (has links) (PDF)
La reconstruction phylogénétique vise à reconstituer l'histoire évolutive d'un ensemble d'espèces sous forme d'un arbre. Parmi les méthodes de reconstruction, le problème Maximum de Parcimonie (MP) consiste à trouver un arbre binaire dont les feuilles sont associées à des séquences de caractères données, et qui minimise le score de parcimonie. Les méthodes de résolution existantes de ce problème NP-complet s'attachent généralement à appliquer des méthodes heuristiques traditionnelles, comme des algorithmes gloutons et de recherche locale. L'une des diffcultés du problème repose sur la manipulation d'arbres et la définition de voisinages d'arbres.<br />Dans cette thèse, nous nous intéressons en premier lieu à l'amélioration des techniques de résolution du problème MP basées sur un algorithme de descente. Après avoir montré de manière empirique les limites des voisinages existants, nous introduisons un voisinage progressif qui évolue au cours de la recherche afin de limiter l'évaluation de voisins infructueux lors d'une descente. L'algorithme obtenu est ensuite hybridé à un algorithme génétique utilisant un croisement d'arbres spécifique fondé sur les mesures de distance entre chaque couple d'espèces dans l'arbre. Cet algorithme mémétique exhibe des résultats très compétitifs, tant sur des jeux de test tirés de la littérature que sur des jeux générés aléatoirement.

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