An enterprise is composed of different departments, and these departments work together to achieve goals of business processes collaboratively. However, most of these business processes comprise loose operations, and information can¡¦t be passed efficiently among them. Hence, if an enterprise wants to promote competence, the problem of inefficient execution of processes must be improved. And, if workflows could have more flexibility, it will bring more benefits for enterprises. In this study, there are four parts to discuss flexible workflows. Firstly, we discussed workflows including the definitions of flexible workflows. Secondly, we discussed resource management including workflows with resource management and constraints programming. Thirdly, we discussed project management including the definition of project management and techniques. Finally, we discussed medical flows including three kinds of medical flows. We propose a prototyping system architecture including workflow management, resource management and project management to implement flexible workflows. In the experiment, we use a medical flow to explain how this system works. And, this system can produce a feasible schedule by a constraint solver.

La composition musicale utilise de plus en plus les outils informatiques, mais la question de l'interprétation des pièces soit résoule. Dans le cas des pièces électro-acoustiques sur support, enregistrement d'une organisation temporelle de sons, l'exécution des oeuvres se restreint à leur diffusion. A la différence des pièces instrumentales, un interprète ne peut modifier certains paramètres musicaux lors de l'exécution. Nous cherchons à définir un système de composition et d'exécution de pièces interprétables, en nous focalisant sur les modifications de dates d'événements de la partition. Nous proposons un formalisme de partitions interactives utilisant la programmation par contraintes pour définir l'organisation temporelle et les limites de l'interprétation. Nous présentons un modèle de machine abstraite pour l'exécution des partitions, basée sur les réseaux de Petri et la propagation de contraintes. Enfin, nous exposons quelques applications du système. / Abstract

La vérification de programmes avec des calculs sur les nombres à virgule flottante est une étape très importante dans le développement de logiciels critiques. Les calculs sur les nombres flottants sont généralement imprécis, et peuvent dans certains cas diverger par rapport au résultat attendu sur les nombres réels. L’objectif de cette thèse est de concevoir un solveur de contraintes sur les nombres à virgule flottante dédié à la vérification de programmes. Nous présentons dans ce manuscrit une nouvelle méthode de résolution de contraintes sur les flottants. Cette méthode se base principalement sur la sur-approximation des contraintes sur les flottants par des contraintes sur les réels. Cette sur-approximation doit être conservative des solutions sur les flottants. Les contraintes obtenues sont ensuite résolues par un solveur de contraintes sur les réels. Nous avons proposé un algorithme de filtrage des domaines sur les flottants basé sur le concept de la sur-approximation qui utilise des techniques de programmation linéaire. Nous avons aussi proposé une méthode de recherche de solutions basée sur des heuristiques. Cette méthode offre aussi la possibilité de comparer le comportement des programmes par rapport à une spécification sur les réels. Ces méthodes ont été implémentées et expérimentées sur un ensemble de programmes avec du calcul sur les nombres flottants. / The verification of programs with floating-point numbers computation is an important issue in the development of critical software systems. Computations over floating-point numbers are not accurate, and the results may be very different from the expected results over real numbers. The aim of this thesis is to design a constraint solver over floating-point numbers for program verification purposes. We introduce a new method for solving constraints over floating-point numbers. This method is based on an over-approximation of floating-point constraints using constraints over real numbers. This overapproximation is safe, that’s to say it doesn’t loose any solution over the floats. The generated constraints are then solved with a constraint solver over real numbers. We propose a new filtering algorithm using linear programming techniques, which takes advantage of these over-approximations of floating-point constraints. We introduce also new search methods and heuristics to find floating-point solutions of these constraints. Using our implementation, we show on a set of counter-examples the difference of the execution of programs over the floats with the specification over real numbers.

L’agriculture de précision est un mode de culture qui consiste à prendre en compte la variabilité intra-parcellaire afin d'appliquer le bon traitement au bon endroit. Depuis les années 80, l’agriculture de précision s’est développée grâce à l’arrivée d’outils de géolocalisation (GPS), de matériels permettant une gestion modulée des cultures et surtout d'une multitude de données issues de prélèvements sur le terrain, d'images et de capteurs. Dans ce contexte, l’agriculture de précision a fait émerger de nouveaux problèmes à la fois combinatoires et complexes afin de répondre à des enjeux de performance économique, technique et environnementale.Cette thèse porte sur l'utilisation de la programmation par contraintes pour résoudre des problèmes de tournées dans le contexte de l’agriculture de précision et, plus précisément, en viticulture de précision.Un problème de tournées de véhicule consiste à déterminer une flotte de véhicules afin de visiter une liste de clients ou de réaliser des tournées d’interventions. Le but est de minimiser le coût total des tournées tout en respectant différentes contraintes. Ce problème est une extension classique du problème du voyageur de commerce et fait partie des problèmes NP-difficiles.La programmation par contraintes est un outil très puissant capable de résoudre des problèmes combinatoires comme les problèmes de tournées. Elle fournit des algorithmes de filtrage dédiés à des contraintes de circuits qui permettent de résoudre de façon efficace des problèmes associant ces contraintes de circuit à d'autres contraintes plus spécifiques.La première contribution de cette thèse est la formalisation du problème de la vendange sélective et sa modélisation sous la forme d’un problème d’optimisation sous contraintes. Le problème de la vendange sélective consiste à trouver la trajectoire optimale d’une machine à vendanger qui récolte et sépare deux qualités de raisins. En plus d’être un problème de tournées peu commun, la gestion du remplissage simultané des deux bacs augmente la combinatoire du problème. Plusieurs modèles sont présentés et testés sur des données réelles provenant de vignobles situés dans le sud de la France.La deuxième contribution est l’établissement d’une nouvelle contrainte globale de tournées nommée WeightedSubCircuits. Elle permet d'aborder le problème plus général de tournées multiples dans lequel on cherche à couvrir une partie du graphe par un ensemble de circuits disjoints de coût minimal. Un algorithme de filtrage partiel de cette contrainte est également présenté. Des expérimentations ont été réalisées, notamment sur un problème de planning de techniciens intervenant sur des vignobles en Californie qui a été modélisé dans le cadre de cette thèse. Ces résultats préliminaires ont montré l'intérêt du filtrage apporté par cette nouvelle contrainte. / L’agriculture de précision est un mode de culture qui consiste à prendre en compte la variabilité intra-parcellaire afin d'appliquer le bon traitement au bon endroit. Depuis les années 80, l’agriculture de précision s’est développée grâce à l’arrivée d’outils de géolocalisation (GPS), de matériels permettant une gestion modulée des cultures et surtout d'une multitude de données issues de prélèvements sur le terrain, d'images et de capteurs. Dans ce contexte, l’agriculture de précision a fait émerger de nouveaux problèmes à la fois combinatoires et complexes afin de répondre à des enjeux de performance économique, technique et environnementale.Cette thèse porte sur l'utilisation de la programmation par contraintes pour résoudre des problèmes de tournées dans le contexte de l’agriculture de précision et, plus précisément, en viticulture de précision.Un problème de tournées de véhicule consiste à déterminer une flotte de véhicules afin de visiter une liste de clients ou de réaliser des tournées d’interventions. Le but est de minimiser le coût total des tournées tout en respectant différentes contraintes. Ce problème est une extension classique du problème du voyageur de commerce et fait partie des problèmes NP-difficiles.La programmation par contraintes est un outil très puissant capable de résoudre des problèmes combinatoires comme les problèmes de tournées. Elle fournit des algorithmes de filtrage dédiés à des contraintes de circuits qui permettent de résoudre de façon efficace des problèmes associant ces contraintes de circuit à d'autres contraintes plus spécifiques.La première contribution de cette thèse est la formalisation du problème de la vendange sélective et sa modélisation sous la forme d’un problème d’optimisation sous contraintes. Le problème de la vendange sélective consiste à trouver la trajectoire optimale d’une machine à vendanger qui récolte et sépare deux qualités de raisins. En plus d’être un problème de tournées peu commun, la gestion du remplissage simultané des deux bacs augmente la combinatoire du problème. Plusieurs modèles sont présentés et testés sur des données réelles provenant de vignobles situés dans le sud de la France.La deuxième contribution est l’établissement d’une nouvelle contrainte globale de tournées nommée WeightedSubCircuits. Elle permet d'aborder le problème plus général de tournées multiples dans lequel on cherche à couvrir une partie du graphe par un ensemble de circuits disjoints de coût minimal. Un algorithme de filtrage partiel de cette contrainte est également présenté. Des expérimentations ont été réalisées, notamment sur un problème de planning de techniciens intervenant sur des vignobles en Californie qui a été modélisé dans le cadre de cette thèse. Ces résultats préliminaires ont montré l'intérêt du filtrage apporté par cette nouvelle contrainte.

We describe Employees Provident Funds (EPF) Malaysia. We explain about Defined Contribution and Defined Benefit Pension Funds and examine their similarities and differences. We also briefly discuss and compare EPF schemes in four Commonwealth countries. A family of Stochastic Programming Models is developed for the Employees Provident Fund Malaysia. This is a family of ex-ante decision models whose main aim is to manage, that is, balance assets and liabilities. The decision models comprise Expected Value Linear Programming, Two Stage Stochastic Programming with recourse, Chance Constrained Programming and Integrated Chance Constraints Programming. For the last three decision models we use scenario generators which capture the uncertainties of asset returns, salary contributions and lump sum liabilities payments. These scenario generation models for Assets and liabilities were developed and calibrated using historical data. The resulting decisions are evaluated with in-sample analysis using typical risk adjusted performance measures. Out- of- sample testing is also carried out with a larger set of generated scenarios. The benefits of two stage stochastic programming over deterministic approaches on asset allocation as well as the amount of borrowing needed for each pre-specified growth dividend are demonstrated. The contributions of this thesis are i) an insightful overview of EPF ii) construction of scenarios for assets returns and liabilities with different values of growth dividend, that combine the Markov population model with the salary growth model and retirement payments iii) construction and analysis of generic ex-ante decision models taking into consideration uncertain asset returns and uncertain liabilities iv) testing and performance evaluation of these decisions in an ex-post setting.

Les méthodes de sélection de matériaux monolithiques peuvent conduire à des impasses lorsque les exigences fonctionnelles sont très élevées ou contradictoires. Le passage aux multimatériaux peut alors être envisagé. L’objectif de la thèse est de proposer une méthode de conception de multimatériaux à architecture fixée, avec en perspective une application à la conception de conduites offshore pour le génie pétrolier. Seuls les multimatériaux à architecture multicouche sont considérés et la méthode de conception est redéfinie comme une méthode de sélection des constituants du multimatériau et de dimensionnement. Une adaptation des étapes classiques de sélection des matériaux conduit à présenter la méthode en détail sur des exemples simples. Les techniques de programmation par satisfaction de contraintes s’avèrent nécessaires pour la résolution de cas réels de conception multimatériaux. L’application à la conception de conduites offshore permet de valider la méthode et de démontrer sa pertinence. / When the design requirements are either too stringent or are conflicting, no monolithic material solution exists. In such cases the selection of a multimaterial could be considered. The primary aim of this thesis is to provide a methodology for designing multi-materials with a prescribed arrangement of the constituent materials. The second objective is to apply this new methodology to the design of a submarine pipeline. From amongst the huge variety of multi-material arrangements available, this study focusses on multilayered stackings and therefore the design methodology becomes a method for selecting the materials of the stack and sizing the layers. This original approach is presented in detail using basic examples in order to match the steps of classical methods for selecting engineering materials. The constraints programming techniques were very useful for solving real multimaterial design problems. Applying this new method to the design of a submarine pipeline permits its validation and provides proof of its relevance.

L'activité de conception est un processus complexe et décisif dans le cycle de vie des produits et des procédés de fabrication. Dans le contexte actuel, les chercheurs et ingénieurs de conception notent une nette augmentation de la complexité des produits et procédés, pour satisfaire au mieux l’ensemble des exigences croissantes provenant de l’ensemble des acteurs du cycle de vie (industriels et utilisateurs) mais aussi du monde normatif. La gestion des connaissances et de l’expertise métier est un atout important pour rendre plus efficace et accélérer ce processus. Les recherches actuelles sur la gestion des connaissances font émerger des méthodes et outils performants pour identifier, formaliser, exploiter et diffuser la connaissance et les expériences issues de conceptions passées en vue de produire rapidement de nouvelles solutions. Parmi les approches existantes le Raisonnement à Partir de Cas (RàPC) et la Programmation Par Contraintes (PPC) correspondent aux besoins identifiés en Génie des Procédés. A partir de l’analyse de ces deux approches, ce travail propose un couplage du RàPC et de la PPC afin de fournir un cadre méthodologique et un outil logiciel pour une aide à la conception. Le RàPC permet de capitaliser et de remémorer les expériences passées. Toutefois, la modification de la solution passée pour répondre aux exigences du nouveau problème nécessite l’ajout de nouvelles connaissances aussi appelées connaissances d’adaptation. La PPC, quant à elle, offre justement un cadre approprié pour modéliser et gérer la connaissance permettant l’obtention d’une solution à un problème mais aussi ces connaissances d’adaptation. Outre la formalisation des connaissances d’adaptation, une des difficultés réside dans l’acquisition de ces connaissances. Dans l’approche proposée, le cycle traditionnel du RàPC a été modifié de façon à créer une boucle d’interaction avec l’utilisateur. Lorsqu’un échec d’adaptation se produit, cette boucle est activée et l’expert est sollicité pour apporter les modifications nécessaires à l’obtention d’une solution appropriée. Cette correction est l’occasion d’acquérir en ligne cette nouvelle connaissance, qui sera par la suite mise à jour et ajoutée dans le système. Un cas d’étude sur la conception d’une opération unitaire de génie des procédés permet d’illustrer l’approche. / Design is a complex and crucial process within the lifecycle of products and production processes. In the current context, design engineers and researchers notice an increasing in complexity of products and processes, in order to meet all the requirements coming from all the participants(manufacturers and users alike) in the life cycle and in the normative world as well. Knowledge management is an important asset to accelerate this process and improve its efficiency. Current research on knowledge management is producing new methods and tools to identify, formalize, exploit and disseminate knowledge from past designs experiences to produce new solutions rapidly. Among existing approaches, Case-Based Reasoning (CBR) and Constraint Programming (CP) are suited to needs identified in Process Engineering. Based on the analysis of these two approaches, this work proposes a coupling of CBR and the CP to provide a methodological framework and a software tool to assist design. The CBR allows to capitalize and retrieve past experiences. However, transforming the past solution to fit the new problem requirements needs the addition of new knowledge also known as Adaptation Knowledge. CP, meanwhile, offers an appropriate framework to model and manage knowledge required to obtain an appropriate solution to a problem, but also the adaptation knowledge. In addition to the formalization of adaptation knowledge, one of the remaining major difficulties lies in knowledge acquisition. In the proposed approach, the traditional CBR cycle has been modified to create a user interaction loop. When an adaptation failure occurs, this loop is activated and the expert is asked to make the necessary changes to achieve an appropriate solution. This correction is an opportunity to acquire this new knowledge online, which will be subsequently updated and added into the system. A case study on the design of a unit operation of Process Engineering is used to illustrate the approach

Les problèmes d’ordonnancement de rendez-vous en tête-à-tête sont des problèmes dans lesquels des personnes souhaitent se rencontrer par deux lors de courts rendez-vous qui se déroulent lors d’une session unique. Dans cette thèse, nous référençons plusieurs applications de ce type de problèmes et proposons des notations qui généralisent les notations standards de problèmes d’ordonnancement α|β|γ. Nous nous intéressons en particulier à un cas dans lequel deux populations distinctes se rencontrent, des participants peuvent arriver en retard et des rencontres sont interdites. L’objectif est de minimiser le nombre maximal d’attentes des participants. Nous étudions dans un premier temps la complexité de ces problèmes : nous démontrons que plusieurs cas sans rencontre interdite sont polynomiaux et que le cas général est NP-complet au sens fort. Nous proposons ensuite des bornes inférieures. Puis nous développons plusieurs méthodes de résolution. Des modèles de programmation linéaire en nombres entiers et un modèle de programmation par contraintes sont tout d’abord proposés. Des règles de dominance permettant de limiter les symétries sont intégrées à ces modèles dans le but de limiter l’espace des solutions. Enfin, nous proposons une recherche à divergence limitée (limited discrepancy search) qui est une méthode approchée basée sur l’exploration d’un arbre de recherche tronqué. Dans cette méthode, nous exploitons le plus possible les propriétés de symétrie du problème pour faciliter la convergence vers une bonne solution. Toutes ces méthodes sont testées et comparées sur un ensemble de 300 instances générées aléatoirement d’après des paramètres réalistes. / One-to-one meeting scheduling problems are problems where a population of actors want to meet each other during short time slots that take place in a single session. In this thesis, we reference several applications of this type of problems found in the literature and introduce a notation extending the well-known scheduling notation α|β|γ. We are particularly interested in a case in which two distinct populations meet, participants may arrive late and some meetings are forbidden. The objective is to minimize the maximum number of participants waiting slots. First, we study the complexity of these problems: we show that several cases with no forbidden meeting are polynomial and that the general case is NP-complete in the strong sense. We then propose lower bounds. After that, we develop several resolution methods. Integer linear programming models and a constraint programming model are developed. To limit the solution space, we add dominance rules based on symmetries to these methods. Finally, we present a limited discrepancy search (i.e. an approximate method based on the exploration of a truncated tree search). In this method, we use as much as possible the symmetry properties of the problem to facilitate the convergence to a good solution. All these methods are tested and compared on a set of 300 randomly generated instances from realistic parameters.