Les émissions de gaz à effet de serre (GES) d’origine humaine, en se concentrant dans l’atmosphère entraînent des changements climatiques. L’augmentation des GES, notamment les émissions de CO2 dans l’activité du transport en général et du transport de marchandise en particulier contribuent au réchauffement de la planète. Le transport est à l’origine d’une part croissante de ces émissions, principalement le transport routier et, dans le transport, la part des marchandises (environ un tiers) est croissante. Actuellement, une part importante et croissante du transport de marchandises est organisée par quelques enseignes de la grande distribution qui cherchent à contrôler les flux logistiques de plus en plus loin en amont des magasins et de les organiser à leur profit.L'objectif principal de la thèse est une contribution à une meilleure connaissance de la consommation d’énergie et des émissions de carbone (CO2) dans le transport de marchandises. Pour cela, la thèse analyse l’efficacité énergétique et carbone de différentes formes de chaînes logistiques mises en œuvre par les principaux distributeurs au Vietnam et les compare avec les chaînes logistiques correspondantes en France. Hanoi est une ville en développement très rapide depuis l’ouverture de l’économie en 1986. Le développement de l’économie a attiré l’augmentation de la population dans la zone urbaine dense, la motorisation du transport et une évolution importante des formes de distribution et des chaînes logistiques.Nous partons de travaux sur la quantification de l’énergie et des émissions de GES des chaînes logistiques en France et en Europe. Nous avons réalisé des enquêtes sur les chaînes de distributions vietnamiennes pour obtenir des données comparables et quantifier l’énergie consommée et les émissions en appliquant la méthode de quantification du CO2 utilisée en France. Ceci nous permet de comparer l’efficacité énergétique et carbone de différentes formes de magasins sur le cas du yaourt et du blue-jeans entre le Vietnam et la France.Une enquête a été menée en face à face auprès des opérateurs (producteurs, transporteurs, distributeurs) et une enquête Web auprès des consommateurs au Vietnam qui vont acheter ces produits aux magasins. A partir des données collectées sur le territoire de Hanoï, nous avons décrit les chaînes logistiques du yaourt et du blue-jean au Vietnam depuis la matière première jusqu’au domicile du consommateur. Les différences entre types de distribution ou chaînes logistiques étudiées, portent notamment sur le type de magasin : petit magasin de centre-ville qui peut appartenir au producteur au Vietnam, à une chaîne de distribution en France ou être indépendant de l’un et de l’autre, supermarché et hypermarché des grands distributeurs.Grâce à ces analyses, nous allons répondre aux questions suivantes : Quels sont les types de magasins et les organisations logistiques les plus efficaces pour l’énergie et des émissions de CO2? Les types d’énergie rencontrés dans cette comparaison sont le gazole, l’essence, l’électricité et parfois le gaz. Les coefficients d’émission de ces différentes énergies sont ceux du Guide Information de CO2 des prestations de transport de l’ADEME (2012) et le coefficient d’émission de l’électricité au Vietnam est celui du Ministère de la Resource naturelle et de l’Environnement du Vietnam (2010). / Anthropic Greenhouse Gas Emissions (GHG), when concentrating in the atmosphere, cause climate change. The increase in greenhouse gases, including CO2 emissions in transport activity in general and freight transport in particular of contribute to global warming. Transportation is responsible for an increasing part of these emissions, mainly road transport and within transport; the share of goods (about one third) is increasing. Currently, a large and growing share of freight transport is organized by a few large retailers seeking to control logistics flows even further upstream and to organize theses flows for their own benefit.The main aim of the thesis is a contribution to a better understanding of energy consumption and carbon (CO2) emissions in the transportation of goods. For this, the thesis analyzes the energy and carbon efficiencies of various forms of supply chains implemented by major retailers in Vietnam and compares them with the corresponding supply chains in France. Hanoi is a very fast developing city since the opening of the economy in 1986. The economic development has drawn increasing population in the dense major urban areas, the motorization of transport and dramatic changes in the distribution and in the supply chains organization.The starting point of the thesis is a research result on quantifying energy and GHG emissions from supply chains in France and in Europe. We conducted surveys on the corresponding supply chains of Vietnamese distributions to obtain comparable data and quantify the energy consumption and emissions of CO2 by applying the quantification method used in France. This allows us to compare the energy and carbon efficiency of different forms of retail outlets in the cases studied of yoghurt and blue jeans between Vietnam and France.A survey was conducted face to face with the operators (producers, transporters, distributors) and a Web survey with consumers (in shopping trips) in Vietnam have bought these products in these retail outlets. Using the information collected in Hanoi, we describe the supply chains of yoghurt and jeans in Vietnam from the raw material up to the consumer's home. The differences between types of distribution or supply chains, relate in particular to the type of retail outlets: a shop can belong to the producer in Vietnam, a retailer in France or an independent shop and the supermarket and hypermarket to major distributors.Through these analyzes, we answer the following questions: What are the most efficient logistic organizations for energy and CO2 emissions of retail outlets? Energy consumptions in this analysis are diesel, gasoline, electricity and sometimes gas. For these different energies, we use the emission factors of the ‘CO2 in transport services Information Guide’ (ADEME 2012) and for electricity in Vietnam, the emission factor published by the Ministry of Natural Resource and Environment of Vietnam (2010).

Dans cette thèse, nous abordons le problème de la planification de la production dans un système de type flow-shop, en tenant compte de l’aspect énergétique. Le système de production est composé de différentes machines fiables, séparées par des zones de stockage à capacité infinie. L’horizon de planification est composé de différentes périodes, chacune étant caractérisée par une durée, un coût d’électricité, une puissance maximale et des demandes de chaque produit. L’objectif consiste en la minimisation du coût total de production en terme d’électricité, stockage, mise marche (ou changement de série) et puissance demandée par période. Dans un premier temps, nous proposons une modélisation pour le problème de lot-sizing dans un système de type flow-shop, à capacité finie, dans le cas mono-produit. Étant donné que ce type de problème est NP-difficile, des méthodes approchées ont été développées afin de fournir des solutions de bonne qualité dans un temps réduit (heuristiques dédiées, heuristique de type Fix and Relax, algorithme génétique). Dans un deuxième temps, une généralisation du modèle pour le cas multi-produits a été considérée. De même, des méthodes approchées ont été proposées pour la résolution de ce type de problème / In this thesis, we deal with the production planning problem in a flow-shop system with energy consideration. The manufacturing system is composed of reliable machines separated by buffers with infinite capacities. The planning horizon is defined by a set of periods where each one is characterized by a length, an electricity price, a maximal allowed power and an external demand of each product. The purpose is to minimize the total production cost composed of electricity, inventory, set-up (or product series change) costs and a required power per period.In the first step, we propose mathematical models for a single item capacitated lot-sizing problem in a flow-shop system. Since this problem is known to be NP-hard, approximating methods are developed in order to provide solutions with good quality in a reasonable time (dedicated heuristics, Fix and Relax heuristic, genetic algorithm).In the second step, a generalization of the model for multi-items is considered. Similarly to the first case, approximating methods are proposed to solve this problem

Les réseaux actuels et la prochaine génération des réseaux sans fil cellulaires (5G) doivent garantir, non seulement, les communications entre les gens (aussi connu sous le nom d'humain à humain - H2H), mais aussi à un déploiement massif de communication de type machine (MTC). MTC, ou encore Machine à Machine (M2M), peut être considérée comme des appareils qui peuvent établir des communications avec d’autres appareils sans aucune intervention humaine. M2M est aussi vue comme la pierre angulaire de la vision des objets connectés (IoT). Elle attire beaucoup d'attention, car elle peut être considérée comme une nouvelle opportunité pour les opérateurs de réseau et service IoT. Il existe aujourd’hui plusieurs types d’applications se basant sur MTC couvrant plusieurs domaines. On peut citer comme exemples les applications suivantes: la santé, les systèmes de transport intelligents (ITS), les compteurs intelligents et les réseaux intelligents, et la sécurité publique (PS). Le déploiement de ce type d'applications dans les réseaux mobiles cellulaires actuels, particulièrement Long Term Evolution (LTE) et LTE-Advanced (LTE-A) , ne peut être effectif sans surmonter les challenges posés par le déploiement d’un grand nombre d’équipement MTC dans la même cellule. En effet, le déploiement d'une myriade d'appareils MTC causera une congestion et une surcharge du système des réseaux d'accès radio (RAN) et du cœur de réseau (CN). Comme les appareils MTC sont équipés d'une batterie non rechargeable, la consommation d'énergie est aussi un défi. Dans cette thèse, nous allons étudier les problèmes de congestion et de consommation d'énergie dans le contexte des réseaux LTE et LTE-A en présence des appareils M2M. En ce qui concerne la congestion et la surcharge de système, nous nous concentrons sur la partie RAN, puisqu'elle peut être considérée comme la première ligne de défense pour le réseau cellulaire. Les contributions de cette thèse sont organisées sous les axes suivants: 1) Proposition d'un algorithme générique pour prédire le trafic entrant, de sorte que la congestion dans le réseau peut être facilement résolue, 2) Étude et proposition d'un modèle analytique générique de la procédure d'accès aléatoire au canal (RACH). Le modèle a pour but l’évaluation des méthodes de contrôle de congestion ciblant la partie RAN, 3) Approfondissement et proposition des méthodes permettant d'améliorer la méthode Pagination de Groupe (GP) approuvée par le 3GPP pour contrôler la congestion. / The current and next generation wireless cellular networks (5G) have to deal with not only communications between people (known as Human-to-Human - H2H), but also with a massive deployment of Machine-Type-Communication (MTC). MTC, or alternatively Machine-to-Machine (M2M), can be viewed as devices connected among them without any human intervention. M2M can be considered as the cornerstone of Internet-of-Things (IoT) vision. It attracts a lot of attention, since it can be considered as a new opportunity and business market. Nowadays, there is a vast number of MTC applications, covering a large number of fields. Some of these applications are Healthcare, Intelligent Transport System (ITS), smart metering and smart grids, public safety (PS), forming the so-called smart city. Deploying this type of applications in the current cellular mobile networks, especially Long Term Evolution (LTE) and LTE-Advanced (LTE-A), cannot be achieved before overcoming the accompanied challenges. Indeed, caused by the existence of a myriad of MTC devices, Radio Access Network (RAN) and Core Network (CN) congestion and system overload is one of these challenging issues. As the MTC devices are using non-rechargeable batteries, power consumption is also a challenge. In this thesis, we study the congestion and power consumption problems in the context of LTE and LTE-A networks featuring M2M communications. Regarding the congestion and system overload, the focus will be on the RAN part since it can be considered as the first defense line on the network. The contributions of the thesis are organized on the following axes: 1) Propose a general algorithm to predict the incoming traffic, so that the congestion in the network can be easily remedied, 2) Study and propose a general analytical model of the Random Access Channel (RACH) procedure. The model can help to evaluate the congestion control methods targeting the RAN part, 3) Depth study and propose methods improving the performance of Group Paging (GP) method, one of the methods approved by 3GPP to control the congestion.

La compréhension des mécanismes physiologiques mis en jeu en réponse à l’hypoxie aigüe et chronique ainsi que leur retentissement global sur l’énergétique cardiaque nécessite l’application d’approches globales. L’approche intégrative développée par notre équipe, l’Analyse Modulaire du Contrôle (MoCA) permet une description quantitative de l’ensemble des interactions au sein d’un système biologique complexe décomposé en différents modules liés par des intermédiaires communs, ce qui en fait un outil puissant pour l’étude des interactions au sein de l’énergétique cardiaque, normale ou pathologique. Dans cette thèse, MoCA a été appliquée sur des coeurs isolés de souris contrôles et de souris soumises à une hypoxie chronique de 21 jours, perfusés en conditions d’oxygénation normale ou avec un milieu dont la concentration en oxygène dans le milieu a été réduite. Après exposition à l’hypoxie chronique, les coeurs sont caractérisés par une réponse (élasticité) plus importante des processus d’apport en énergie face à une variation des intermédiaires énergétiques (PCr, ATP, Pi), et ceci malgré une diminution de la masse mitochondriale. De plus, contrairement aux coeurs sains, aucune modi?cation de l’activité contractile et de la concentration d’intermédiaires énergétiques n’a été mesurée sur les coeurs hypoxiques après diminution de la concentration en oxygène dans le milieu de perfusion. Ces résultats suggèrent une adaptation fonctionnelle de l’ensemble de la bioénergétique cardiaque après exposition à l’hypoxie chronique, l’augmentation de l’élasticité des processus d’apport en énergie permettant de compenser en partie les altérations énergétiques induites par un dé?cit en oxygène. / An important issue in the comprehension of the link between molecular events developed in pathologies such as chronic hypoxia adaptation, is the development of new experimental strategies aimed at the study of the integrated organ physiology. Our Modular Control Analysis (MoCA), gives quantitative information on the internal control and regulation of integrated heart energetics on the basis of a supply-demand system and is therefore of particular interest to better understand the overall effect as well as the relative importance of the various modi?cations developed during pathologies. In this thesis, MoCA was applied on isolated hearts of control and chronic hypoxic mice perfused with high or low oxygen in the medium. Despite a severe mitochondrial alteration after chronic hypoxia exposure, a surprizing higher response of energy supply (elasticity) to energetic intermediates changes (PCr, ATP, Pi) was detected in chronic hypoxic hearts. Moreover, chronic hypoxic hearts energetics was unchanged by oxygen reduction while a strong concomitant decrease in heart contractile activity and in PCr concentration, was measured in control hearts. As suggested by these results, this increase in energy-supply elasticity could be considered as an adaptive mechanism developed after chronic hypoxia counteracting hypoxia-induced altered cardiac energetics.

There is a continuously growing amount of appliances and energy dependent services in households. To date, efforts have mostly focused on energy efficiency, however behavior changes are required for a more sustainable energy consumption. People therefore need to understand their consumption habits to be able to adapt them. Appliance-specific feedback is probably the most efficient way to impact behaviors, since people need to ‘see’ where their electricity goes. Smart meters, currently being extensively rolled out in Europe and in the U.S. are good potential candidates to provide end-users with<p>energy advice. The required functionalities must however be rapidly defined if they are expected to be integrated in the future massive roll out.<p><p>Nonintrusive appliance load monitoring aims to derive appliance-specific information from the aggregate electricity consumption. While techniques have been developed since the 80’s, those mainly address the identification of previously learned appliances, from a database. Building such a database is an intrusive and tedious process which should be avoided. Whereas most recent efforts have focused on unsupervised techniques to disambiguate energy consumption into individual appliances, they usually rely on prior information about measured appliances such as the number of appliances, the number of states in each appliance as well as the power they consume in each state. This information should ideally be learned from the data. This topic will be addressed in the present research.<p><p>This work will present a framework for unsupervised learning for nonintrusive appliance<p>load monitoring. It aims to discover information about appliances of a household solely from its aggregate consumption data, with neither prior information nor user intervention. The learning process can be segmented into five tasks: the detection of on/off switching, the extraction of individual load signatures, the identification of<p>recurrent signatures, the discovery of two-state electrical devices and, finally, the elaboration<p>of appliance models. The first four steps will be addressed in this paper.<p><p>The suite of algorithms proposed in this work allows to discover the set of two-states electrical loads from their aggregated consumption. This, along with the evaluation<p>of their operating sequences, is a prerequisite to learn appliance models from the data. Results show that loads consuming power down to some dozens of watts can be learned from the data. This should encourage future researchers to consider such an unsupervised learning. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les réseaux de capteurs sans fil sont constitués de noeuds capteurs, capables de récolter des données, de les analyser et de les transmettre. Ces réseaux ont plusieurs applications, en fonction de la zone où ils sont déployés. Application militaire ou de sauvetage dans des zones pouvant être inaccessibles aux humains ; application sanitaire avec des capteurs déployés sur et dans le corps humain ; application de surveillance avec des capteurs sur les voitures d'un ville, ou les arbres d'une forêt. Les noeuds sont autonomes en énergie et il est primordial d'assurer leur longévité sans retarder la récolte des données. La tache principale réalisée par les réseaux de capteurs sans fils consiste à effectuer des mesures et à envoyer ces données jusqu'à un noeud coordinateur. Cette tache d'agrégation est effectuée régulièrement, ce qui en fait la plus consommatrice d'énergie. L'étude approfondie de la consommation d'énergie des capteurs, qui au centre de ma thèse, peut se traduire de différentes manières. Premièrement, nous avons étudié la complexité du problème de l'agrégation de données en utilisant un modèle simplifié pour représenter un réseau de capteurs sans fils. Secondement, nous nous sommes concentrés sur l'estimation de cette durée de vie. Nous présentons WiSeBat, un modèle de batterie et de consommation d'énergie optimisé pour les réseaux de capteurs, implémenté dans le simulateur WSNET. Après validation, nous l'utilisons pour comparer les performances des algorithmes de broadcast efficaces en énergie. / A wireless sensor network is an ad-hoc network connecting small devices equipped with sensors. Such networks are self-organized and independent of any infrastructure. The deployment of a WSN is possible in areas inaccessible to humans, or for applications with a long lifetime requirement. Indeed, devices in a wireless sensor network are usually battery-powered, tolerate failure, and may use their own communication protocols, allowing them to optimize the energy consumption. The main application of WSNs it to sense the environment at different locations and aggregate all the data to a specific node that logs it and can send alerts if necessary. This task of data aggregation is performed regularly, making it the most energy consuming. As reducing the energy consumed by sensor is the leading challenge to ensure sustainable applications, we tackle in this thesis the problem of aggregating efficiently the data of the network. Then, we study lifetime evaluation techniques and apply it to benchmark existing energy-centric protocols.

Réduire la consommation énergétique des systèmes temps réel embarqués multiprocesseurs est devenu un enjeu important notammentpour augmenter leur autonomie. Nous réduisons la consommation statique des processeurs en exploitant leurs états basseconsommation. Dans un état basse-consommation, la consommation énergétique est fortement réduite mais un délai de transition et une pénalité sont nécessaires pour revenir à l'état actif. Nous proposons dans cette thèse les premiers algorithmes d'ordonnancement tempsréel multiprocesseurs optimaux pour réduire la consommation énergétique des systèmes temps réel dur et des systèmes temps réel àcriticité mixte. Ces algorithmes d'ordonnancement permettent d'activer les état basse-consommation les plus économes en énergie.Chaque algorithme d'ordonnancement est divisé en deux parties. La première partie hors-ligne génère un ordonnancement en utilisant laprogrammation linéaire en nombres entiers pour minimiser la consommation énergétique. La seconde partie est en-ligne et augmente lataille des périodes d'inactivité les tâches terminent leur exécution plus tôt que prévu. Dans le cadre des systèmes temps réel à criticitémixte, nous profitons du fait que les tâches de plus faible criticité peuvent tolérer des dépassements d'échéances pour être plus agressifhors-ligne afin de réduire davantage la consommation énergétique. Les résultats montrent que les algorithmes proposés utilisent demanière plus efficace les états basse-consommation. La consommation énergétique lorsque ceux-ci sont activés est en effet jusqu'à dix fois plus faible qu'avec les algorithmes d'ordonnancement multiprocesseurs existants. / Reducing the energy consumption of multiprocessor real-time embedded systems is a growing concern to increase their autonomy. In thisthesis, we aim to reduce the energy consumption of the processors, it includes both static and dynamic consumption and it is nowdominated by static consumption as the semiconductor technology moves to deep sub-micron scale. Existing solutions mainly focused ondynamic consumption. On the other hand, we target static consumption by efficiently using the low-power states of the processors. In alow-power state, the processor is not active and the deeper the low-power state is, the lower is the energy consumption but the higher isthe transition delay to come back to the active state. In this thesis, we propose the first optimal multiprocessor real-time schedulingalgorithms minimizing the static energy consumption. They optimize the duration of the idle periods to activate the most appropriate lowpowerstates. We target hard real-time systems with periodic tasks and also mixed-criticality systems where tasks with lower criticalitiescan tolerate deadline misses, therefore allowing us to be more aggressive while trying to reduce the energy consumption. We use anadditional task to model the idle time and mixed integer linear programming to compute offline a schedule minimizing the energyconsumption. Evaluations have been performed using existing optimal multiprocessor real-time scheduling algorithms. Results show thatthe energy consumption while processors are idle is up to ten times reduced with our solutions compared to the existing multiprocessor real-time scheduling algorithms.

Ce mémoire cherche à élucider de combien variera les parts de marché des sources d'énergie consommées par l'industrie des pâtes et papier suite à l'implantation du programme proposé dans le cadre réglementaire fédéral sur les émissions atmosphériques rendu public en avril 2007. Pour ce faire, nous utilisons un modèle économétrique basé sur la fonction Translog. L'implantation de la réglementation fédérale est simulée en considérant différents scénarios de prix pour une tonne d'émissions de gaz à effet de serre (GES). À partir de notre modèle estimé, nous calculons les élasticité-prix de la demande des sources d'énergie considérées et évaluons de combien variera la consommation et les émissions de ces sources d'énergie suite à l'imposition d'un prix sur la tonne de GES

Cette thèse présente une analyse de la consommation d'énergie des systèmes de contrôlecommande électriques des machines automatisées en vue de réduire leur consommation d'énergie. Il est notamment présenté les notions associées aux systèmes de contrôle-commande et il est développé des méthodes et un simulateur de consommation d'énergie destiné à l'analyse de la consommation d'énergie. A partir de ceci, il est réalisé une analyse selon 3 axes : consommation des composants de contrôlecommande pris individuellement, consommation des systèmes de contrôle-commande selon le type de machine et l'assemblage des composants et enfin, consommation dans le temps selon les modes de marche. Ces travaux mettent en évidence que la consommation des systèmes de contrôle-commande est souvent faible comparée à celle des actionneurs, mais qu'il est tout de même possible de réduire d'un facteur 2 la consommation d'énergie.

Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs), sont composés d'un ensemble de nœuds avec des capteurs, transmetteur/récepteur, d'un système de traitement et d'une réserve d'énergie. Au regard d'applications, de travaux de recherche sont développés sur l'utilisation de ce réseau leur performance, fiabilité ou durée de vie. La durée de vie RCSFs correspond à la période à travers laquelle le RCSF fonctionne parfaitement. Cette durée de vie est très affectée par de nombreux facteurs comme la quantité d'énergie disponible, la probabilité de défaillance et les dégradations des composants. L'énergie disponible devient le facteur prépondérant dans les cas d'applications avec des composants difficilement rechargeables ou non renouvelables. Différents algorithmes, stratégies et techniques d'optimisation ont été élaborées et mises en œuvre à cet effet sur la possibilité d'activer un sous-ensemble de capteurs qui satisfont à la contrainte de surveillance et de garder les autres capteurs en mode veille pour pouvoir être mis en œuvre ultérieurement. Ainsi, c'est un problème de type NP complet de maximisation qui peut être résolu en considérant des Ensembles Disjoints de capteurs de Couverture (EDC). Mais la solution obtenue à l'aide des EDCs ne conduit pas toujours à une extension significative de la durée de vie des RCSFs. Le présent travail vise à rechercher une meilleure solution basée sur des capteurs regroupés dans des ensembles nondisjoints de couverture (ECND). Cette approche permet à un capteur de participer à une ou plusieurs ensembles de capteurs de couvertures. Nous avons alors étudié un modèle de représentation binaire des ECNDs pour déterminer un ordonnancement optimum permettant de maximiser la vie d'un RCSF. De plus, nous avons développé une heuristique basée sur un algorithme génétique, pour trouver une solution proche de l'optimal dans un délai raisonnable. Ainsi, pour un ensemble de m capteurs utilisés pour surveiller un ensemble de n cibles, cette heuristique permet construire un nombre maximum q d'ensembles ECNDs. Des efforts supplémentaires sont donc nécessaires pour trouver le meilleur ordonnancement pour la mise en œuvre des ECNDs, qui maximise la durée de vie globale du RCSF, compte tenu de l'énergie initialement disponible dans chaque capteur. Ce problème est formulé à l'aide d'un modèle mathématique de programmation linéaire en nombres entiers (PLE). La fonction objective de ce problème est la somme de toutes les périodes de surveillance pour les q ECNDs programmés, et la contrainte est la consommation d'énergie de tous les capteurs constituant les ECNDs. La possibilité de trouver la solution à ce problème par PLE dans une période de temps donnée dépend de la complexité du modèle et des instances utilisées. Pour trouver la solution dans un délai raisonnable, nous avons développé un algorithme génétique (AG) basé sur les ECNDs. Les solutions potentielles sont représentées dans des chromosomes composés d'un certain nombre de gènes correspondant aux ECNDs, et chaque gène est caractérisé par la période de surveillance d'un ECND. Nous avons ensuite développé un AG qui combine quatre opérateurs de croisement et quatre opérateurs de mutation. La méthode basée cet AG a été codée dans le langage de programmation C pour obtenir une solution satisfaisante et le logiciel Cplex a été utilisé de déterminer la solution exacte correspondant. Une comparaison des solutions obtenues sur de petites instances en utilisant la PLE par rapport aux solutions obtenues par notre AG montre que la méthode basée sur les AG peut trouver une solution proche de l'optimale dans un délai raisonnable. Ensuite, en comparant les solutions en utilisant l'AG ECNDs à l'AG EDCs de la littérature, nous montrons que l'AG avec ECND peut prolonger la durée de vie des RCSFs plus que les AG avec EDCs pour les mêmes instances. Notre approche combine ainsi les principes d'ordonnancement et les techniques d'optimisation pour maximiser la durée de vie des RCSFs / Wireless sensor networks (WSNs), as a collection of sensing nodes with limited processing, limited energy reserve and radio communication capabilities, are widely implemented in many areas of applications such as industry, environment, healthcare, etc. Regarding this large range of applications, many research issues are introduced including the applications, performance, reliability, lifetime, etc. The WSNs lifetime considered in this work is the period of time through which theWSN is perfectly completing its function. This lifetime is affected by many factors including the amount of energy available, failure probability and components degradation. The amount of energy available become the most important factor in case of non renewable components applications. Different algorithms, strategies and optimization techniques were developed and implemented for this purpose based on the possibility of activating a subset of sensors that satisfied the monitoring constraint, while keeping the others in sleep mode to be implemented later. This is an NP complete maximization problem that can be solved using disjoint set covers (DSCs). But the solution obtained using DSCs does not extend always significantly the WSNs lifetime. So, the present work aims to search for a better solution using non-disjoint set covers (NDSCs). This approach gives the opportunity for a sensor to be implemented in one or more subset covers. For that purpose, we studied a binary representation based model to maximize the number of NDSCs. Also, we developed a genetic algorithm based heuristic based on this model to find out the maximum number of NDSCs in a reasonable time. Thus, for a set of m sensors used to monitor a set of n targets or a field, this heuristic allows to construct a maximum number q of NDSCs. Additional effort is required to find the best scheduling for implementing the NDSCs so as to maximize the lifetime of the sensors involved in the WSNs, considering their limited available energy. This problem is formulated using integer linear programming (ILP) mathematical model. The objective function of this problem is the sum of all monitoring seasons on which all q NDSCs scheduled, and the constraint is the energy consumption in all sensors included in all NDSCs. Solving this problem using ILP in a period of time depends on the complexity of the model and the instances used. To find the solution in reasonable time, we have developed a NDSCs based genetic algorithm (NDSC-GA). The candidate solutions are represented in chromosomes composed of a number of genes equal to the number q of NDSCs, and each gene is the number of monitoring seasons on which a NDSC is scheduled. We have then developed a GA that combines the four crossover operators and four mutation operators. The GA based methods are coded in C programming language to obtain a satisfying solution and the Cplex software was used to obtain the corresponding exact solution. Comparing the optimal solution obtained using the ILP on small instances, to the solutions obtained using our GA based method explained that our methods can find a solution near the optimal in reasonable time. Then, comparing the solution obtained using our NDSCs GA based methods, to the DSCs GA based method in the literature, we showed that the NDSCs GA can prolong the WSNs lifetime better than DSCs GA for the same instances. Our approach combines together the scheduling principles and the optimization techniques to maximizing the WSNs lifetime