This dissertation addresses resource allocation problems that occur in both public and private health care settings with the objective of characterizing the tradeoffs that occur when simultaneously incorporating multiple objectives and developing methods to address these tradeoffs. We examine three resource allocation problems (i) strategic allocation of financial resources and limited staffing capacity for the mobile delivery of health care within African countries, (ii) real-time allocation of hospital beds to internal patient requests, and (iii) development of patient redirection policies in response to limited bed availability in units within a system of hospitals. For each problem we define models, each with a different methodology, and utilize the models to develop allocation strategies that account for multiple competing objectives and examine the performance of the strategies with computational studies. In Chapter 2, we model African health care delivery systems utilizing a mixed-integer program (MIP) which accounts for financial and personnel constraints as well as infrastructure quality. We characterize tradeoffs in effectiveness, efficiency, and equity resulting from four allocation strategies with computational experiments representing the variety of spatial patterns that occur throughout the continent. The main contributions include (i) the development of a model that incorporates spatial and infrastructure characteristics and allows for a study of equity in the delivery of care, rather than access to care, and (ii) the characterization of tradeoffs in the three objectives under a variety of settings. In Chapter 3, we model the real-time assignment of bed requests to available beds as a queueing system and a Markov decision process (MDP). Through the development of bed assignment algorithms and simulation experiments, we illustrate the value of implementing strategic bed assignment practices which balance the bed management objectives of timeliness and appropriateness of assignments. The main contributions of this section include (i) the development of new bed assignment algorithms which use stochastic optimization techniques and outperform algorithms which mimic processes currently used in practice and (ii) the definition of a model and methods for the control of a large complex system that includes flexible units, multiple patient types, and type-dependent routing. In Chapter 4, we model the impact of a patient redirection policy in a hospital unit as a Markov chain. Assuming preferences for patient redirection are aligned with costs, we examine the impact of incremental changes to redirection policies on the probability of the unit being completely occupied, the long-run average utilization, and the long-run average cost of redirection. The main contributions of this chapter include (i) the introduction of a model of patient redirection with multiple patient thresholds and patient preference constraints and (ii) the definition of necessary conditions for an optimal patient redirection policy that minimizes the average cost of redirection.

Les ressources humaines jouent un rôle crucial dans les systèmes de production. D’une part, elles doivent être polyvalentes et flexibles pour pouvoir effectuer des tâches variées. D’autre part, elles doivent être affectées aux différentes machines du système de façon qu’elles puissent satisfaire  les performances industrielles. Toutefois, il est souvent difficile de prendre des décisions concernant le nombre, les compétences et les stratégies d’affectation des opérateurs, en particulier dans les systèmes où la demande est aléatoire, changeante et fluctuante et lorsqu’il y a plusieurs objectifs à optimiser. Dans ce contexte, la présente thèse vise en premier lieu à déterminer comment affecter les opérateurs aux machines. En second lieu, elle vise à définir le nombre d’opérateurs et les compétences requises afin de réduire les durées de fabrication et le coût de la main d’œuvre. Deux heuristiques sont proposées pour affecter les opérateurs de façon dynamique, et en ligne, à chaque fois ils deviennent disponibles. Le choix de la machine se fait en se basant sur une analyse multicritère de l’état actuel du système avec la méthode TOPSIS pour la première heuristique et avec une méthode de restriction basée sur des seuils numériques pour la deuxième. Les critères utilisés ont été choisis à l'aide d’un jeu sérieux (simulation interactive visuelle dédiée) en utilisant le logiciel ARENA. Pour optimiser les poids de ces critères et les seuils numériques et afin d’adapter les heuristiques proposées, nous avons utilisé l’optimisation basée sur la simulation, qui intègre la dimension à la fois aléatoire et fluctuante de la demande. Les résultats des comparaisons avec les stratégies d’affectation les plus utilisées dans la littérature ont montré l’intérêt et la pertinence de nos heuristiques. Pour optimiser le nombre d’opérateurs et leurs compétences, nous avons proposé une approche basée sur la simulation et sur un algorithme évolutionnaire multi objectif (NSGAII). Nous suggérons d’accepter une certaine redondance aux niveaux des compétences afin de réduire l’impact de l’absentéisme des opérateurs sur la performance du système. Pour prendre en compte le comportement changeant et fluctuant des systèmes de production, nous avons intégré dans l’approche d’optimisation l’heuristique d’affectation la plus performante sur les heuristiques proposées. Un modèle de simulation d’un système de type Job-shop a été utilisé pour illustrer notre approche. Les résultats obtenus sur l’ensemble des solutions non dominées ont montré la pertinence de l’approche proposée. / Human resources play a crucial role in production systems. On one hand, they have to be multi-skilled and flexible to carry out various tasks. On the other hand, they must be assigned to the different machines in the system so as to satisfy industrial performances. However, it is often difficult to make decisions about the number, skills and workers assignment strategies, particularly when systems are characterized by random, changing and fluctuating demand and when there are multiple objectives to be optimized. In this context, the present thesis aims first to determine how to assign workers to machines. Second, it aims to define the number of workers and the required skills in order to reduce production times and manpower costs. Two heuristics are then proposed to assign workers dynamically, on line, each time they become idle. The choice of the machine is based on a multi criteria analysis of the current state of the system using TOPSIS method for the first heuristic and a restriction method based on numerical thresholds for the second one. The criteria used are chosen through a serious game (a dedicated Visual Interactive Simulation) implemented using ARENA software. In order to optimize the weights of these criteria and the numerical thresholds and to adapt the proposed heuristics, we used a simulation optimization, which integrates both of the random and fluctuating dimensions of the demand. The results of comparisons with the most used assignment strategies in the literature have shown the interest and relevance of our heuristics. In order to optimize the number of workers and their skills, we proposed an approach based on simulation and an evolutionary multi-objective algorithm (NSGAII). We suggest accepting some redundancy on skills so as to reduce the impact of worker absenteeism on system performance. In order to take into account the changing and fluctuating behavior of production systems, we have integrated in our optimization approach the most efficient assignment heuristic among the proposed ones. A simulation model of a job shop system has been used to illustrate our approach. The results obtained on all non-dominated solutions showed the relevance of the proposed approach.

[EN] The Bologna process encourages the transition of higher education from knowledge possession to understanding performances and from a teaching-centered to a student centered approach via learning outcomes. A student-centered evaluation means that students analyze actively their own learning with concrete criteria on development levels, in an environment where they obtain immediate, frequently and formative feedback. The rationale of this dissertation consists in introducing the execution of disparate sets of activities into the assessment process in order to enrich the whole procedure keeping it close to the learning process. Continuous assessment seems to be the most accurate mean of executing the assessment process taking into account that competencies are achieved by executing activities. The evaluation process is implemented throughout a discreet number of measurement points called "moments of evaluation" which consist in a set of activities necessary for the development of the process. And based on the existing partial order relationship among specific curricular domains we could draw a directed graph with several chains of topics representing a natural way of progress in order to reach the profile competences. We propose a new procedure in continuous assessment by introducing an active/retroactive model, based on the aforementioned chain(s) of topics, which aims to identify those competences that have and those that have not been adequately achieved. With this in mind we suggest introducing a retroactive impact on the outcome assessment of the concerned competencies evaluated in the corresponding chain(s) of topics. These retroactive impacts might be amplified by the introduction of a grade impact amplifier as continuous assessment procedure based on the greater experience and knowledge of the students as the course advances. In general, any subject is composed by different topics and each topic is developed through the execution, with different relevance, of a number of activities. Relationships between activities, topics and competences can be distributed in a 3D matrix array which we will call ATC cuboid. ATC cuboid uses a binary assessment as a check of an activity in each of the core competencies. In this way, we have a matrix structure of the performance of the student over a course, which is the basis to design individualized curricular strategies with the goal of achieving the required level of development of each competence. We will develop the aforementioned ATC cuboids on a sample of students and a comparison between this method and a more traditional method used with Aerospace Engineering students in the Design Engineering School ETSID at Universitat Politècnica de València (Valencia, Spain). / [ES] El proceso de Bolonia anima la transición de la educación superior desde un modelo basado en la adquisición del conocimiento a un modelo que prima la comprensión del desempeño y desde un modelo centrado en la enseñanza a un modelo centrado en el estudiante a través de los resultados del aprendizaje. Una evaluación centrada en el alumnado significa que el estudiante analiza activamente su propio aprendizaje con criterios concretos sobre niveles de desarrollo en un entorno donde obtiene feedback de forma inmediata, frecuente y formativa. El fundamento de esta tesis consiste en la introducción de conjuntos muy diversos de actividades en el proceso de evaluación con el objetivo de enriquecerlo globalmente y acercarlo al proceso de aprendizaje. La evaluación continua se perfila como uno de los medios más precisos de ejecutar el proceso de evaluación teniendo en cuenta que las competencias pueden adquirirse mediante la realización de actividades. El proceso de evaluación se implementa en una sucesión discreta de puntos de medida que denominamos "momentos de evaluación" y que consisten en un conjunto de actividades que son necesarias para el desarrollo del proceso. Y basándonos en la existencia de una relación de orden parcial entre los distintos contenidos de un dominio curricular, podemos trazar un grafo dirigido con varias cadenas de tópicos que representan, de una forma natural, la progresión del alumnado para alcanzar el perfil de competencias objetivo. Proponemos un nuevo procedimiento de evaluación continua introduciendo un modelo activo/retroactivo, basado en las cadenas de tópicos antes citadas, que favorece la identificación de aquellas competencias que se han y que no se han alcanzado de una forma adecuada. Con esta idea presente, sugerimos la introducción de un impacto retroactivo sobre los conocimientos base de estas competencias ya evaluados en la(s) correspondiente(s) cadena(s) de tópicos diseñadas. Es más, este impacto retroactivo podría ser más relevante mediante la introducción de un amplificador de impacto calificador como un procedimiento de evaluación continua fundamentado en la mayor experiencia y conocimiento acumulado del alumno conforme avanza el desarrollo del curso. En general, cualquier asignatura se compone de distintos tópicos y cada tópico se desarrolla mediante la ejecución, con distinta relevancia, de una serie de actividades. Estas relaciones pueden ser representadas mediante matrices de tres dimensiones a las que hemos llamado cuboides ATC, los cuales se implementan mediante el uso de una evaluación binaria que verifica en las actividades cada una de las competencias básicas y las califica con un indicador verdadero/falso obteniendo una estructura matricial del rendimiento del alumnado en el curso, lo que nos permitirá diseñar estrategias curriculares. Desarrollaremos los mencionados cuboides ATC para una muestra de estudiantes y los compararemos con los resultados obtenidos con un método más tradicional utilizado en el grado de Ingeniería Aeroespacial en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño, ETSID, en la Universitat Politècnica de València. / [CA] El procés de Bolònia anima la transició de l'educació superior des d'un model basat en l'adquisició del coneixement a un model que prima la comprensió de l'acompliment i des d'un model centrat en l'ensenyament a un model centrat en l'estudiant a través dels resultats de l'aprenentatge. Una avaluació centrada en l'alumne significa que l'estudiant analitza activament el seu propi aprenentatge amb criteris concrets sobre nivells de desenvolupament en un entorn on obté feedback de forma immediata, freqüent i formativa. El fonament d'aquesta tesi consisteix en la introducció de conjunts molt diversos d'activitats en el procés d'avaluació amb l'objectiu d'enriquir-lo globalment i apropar-lo al procés d'aprenentatge. L'avaluació contínua es perfila com un dels mitjans més precisos d'executar el procés d'avaluació tenint en compte que les competències es poden adquirir mitjançant la realització d'activitats. El procés d'avaluació s'implementa en una successió discreta de punts de mesura que denominem "moments d'avaluació" i que consisteixen en un conjunt d'activitats que són necessàries per al desenvolupament del procés. I basant-nos en l'existència d'una relació d'ordre parcial entre els diferents continguts d'un domini curricular, podem traçar un graf dirigit amb diverses cadenes de tòpics que representen, d'una forma natural, la progressió de l'alumne per assolir el perfil de competències objectiu. Proposem un nou procediment d'avaluació contínua introduint-hi un model actiu/retroactiu, basat en les cadenes de tòpics abans esmentades, que afavoreix la identificació d'aquelles competències que s'han assolit i també de les que no s'han assolit d'una manera adequada. Amb aquesta idea present, suggerim la introducció d'un impacte retroactiu sobre els coneixements base d'aquestes competències ja avaluats en la(les) corresponent(-s) cadena(-es) de tòpics dissenyades. I encara més, aquest impacte retroactiu podria ser més rellevant mitjançant la introducció d'un amplificador d'impacte qualificador com un procediment d'avaluació contínua fonamentat en la major experiència i coneixement acumulat de l'alumne a mesura que avança el desenvolupament del curs. En general, qualsevol assignatura es compon de diferents tòpics i cada tòpic es desenvolupa mitjançant l'execució, amb diferent rellevància, d'una sèrie d'activitats. Aquestes relacions entre activitats, tòpics i competències poden ser representades mitjançant matrius de tres dimensions a les que hem anomenat cuboides ATC. Els cuboides ATC s'implementen mitjançant l'ús d'una avaluació binària que verifica en les activitats cadascuna de les competències bàsiques i les qualifica amb un indicador veritable/fals. Així, obtenim una estructura matricial del rendiment de l'alumne en el curs, la qual cosa ens permetrà dissenyar estratègies curriculars individualitzades adaptades a les necessitats particulars de cada estudiant amb l'objectiu que assoleixin el nivell requerit en cadascuna de les competències. Desenvoluparem els esmentats cuboides ATC per a una mostra d'estudiants i els compararem amb els resultats obtinguts amb un mètode més tradicional utilitzat en el grau d'Enginyeria Aeroespacial a l'Escola Tècnica Superior d'Enginyeria del Disseny, ETSED, a la Universitat Politècnica de València. / Mínguez Aroca, FD. (2016). Computational assessing model based on performance and dynamic assignment of curriculum contents [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/61781

This study presents an analysis of detour operations as a concept of congestion management. Since a large portion of traffic delay emanates from traffic incidents, the goal of the study was to alleviate incident-induced impacts on freeways by diverting congested traffic on to adjacent roadway facilities. To balance the demand between freeway and arterial systems, optimization was required through Integrated Corridor Management (ICM). This thesis examines the justification and optimization of dynamic traffic routing strategies. Previous studies have justified detour operations based solely on traffic simulation results. This study quantifies the impacts from freeway incidents on a parallel arterial roadway using a data-driven signal processing technique, with operating speeds adopted as a performance measure. Results show that rerouting traffic to an adjacent arterial road, due to a freeway incident, can mitigate the mobility of the corridor with a probability of up to 88% depending on the type of incident and occurrence time. Results also indicate that diverting traffic during off-peak hours, especially for minor incidents, provides minimal mobility benefits. A secondary focus of this study explored the optimum dynamic traffic diversion, to an adjacent arterial roadway, from incident-induced freeway congestion to better utilize the freeway’s available corridor capacity. VISSIM, a microsimulation tool, was employed to simulate a freeway incident and measure the performance of detour operations. A 23 full factorial central composite design was used to establish a relationship between the performance of the detour operation and three control factors: incident duration, diversion rate, and demand level. The resulting regression equation predicts the corridor delay with over 83% accuracy. The findings of this study can potentially serve as a building block in the understanding and development of future ICM systems and incident management plans.

Aujourd'hui, le problème de stationnement devient l'un des enjeux majeurs de la recherche dans la planification des transports urbains et la gestion du trafic. En fait, les conséquences de l'absence de places de stationnement ainsi que la gestion inadéquate de ces installations sont énormes. L'objectif de cette thèse est de fournir des algorithmes efficaces et robustes afin que les conducteurs gagnent du temps et de l'argent et aussi augmenter les revenus des gestionnaires de parking. Le problème est formulé comme un problème d'affectation multi-objectifs dans des environnements statique et dynamique. Tout d'abord, dans l'environnement statique, nous proposons de nouvelles heuristiques en deux phases pour calculer une approximation de l'ensemble des solutions efficaces pour un problème bi-objectif. Dans la première phase, nous générons l'ensemble des solutions supportées par un algorithme dichotomique standard. Dans la deuxième phase, nous proposons quatre métaheuristiques pour générer une approximation des solutions non supportées. Les approches proposées sont testées sur le problème du plus court chemin bi-objectif et le problème d'affectation bi-objectif. Dans le contexte de l'environnement dynamique, nous proposons une formulation du problème sous forme d'un programme linéaire en nombres entiers mixtes qui est résolue à plusieurs reprises sur un horizon de temps donné. Les fonctions objectives considérées, permettent un équilibre entre la satisfaction des conducteurs et l'intérêt du gestionnaire de parking. Deux approches sont proposées pour résoudre ce problème d'affectation dynamique avec ou sans phase d'apprentissage. Pour renforcer la phase d'apprentissage, un algorithme à estimation de distribution est proposé pour prévoir la demande future. Pour évaluer l'efficacité des algorithmes proposés, des essais de simulation ont été effectués. Aussi une mise en œuvre pilote a été menée dans le parking à l'Université de Valenciennes en utilisant une plateforme existante, appelée Context Aware Transportation Services (CATS), qui permet le déploiement dynamique de services. Cette plate-forme peut dynamiquement passer d'une approche à l'autre en fonction du contexte. Enfin cette thèse s'inscrit dans le projet SYstem For Smart Road Applications ( SYFRA). / The parking problem is nowadays one of the major issues in urban transportation planning and traffic management research. In fact, the consequences of the lack of parking slots along with the inadequate management of these facilities are tremendous. The aim of this thesis is to provide efficient and robust algorithms in order to save time and money for drivers and to increase the income of parking managers. The problem is formulated as a multi-objective assignment problem in static and dynamic environments. First, for the static environment, we propose new two-phase heuristics to calculate an approximation of the set of efficient solutions for a bi-objective problem. In the first phase, we generate the supported efficient set with a standard dichotomic algorithm. In the second phase we use four metaheuristics to generate an approximation of the non-supported efficient solutions. The proposed approaches are tested on the bi-objective shortest path problem and the biobjective assignment problem. For the dynamic environment, we propose a mixed integer linear programming formulation that is solved several times over a given horizon. The objective functions consist of a balance between the satisfaction of drivers and the interest of the parking managers. Two approaches are proposed for this dynamic assignment problem with or without learning phase. To reinforce the learning phase, an estimation of distribution algorithm is proposed to predict the future demand. In order to evaluate the effectiveness of the proposed algorithms, simulation tests have been carried out. A pilot implementation has also been conducted in the parking of the University of Valenciennes, using an existing platform called framework for context aware transportation services, which allows dynamic deployment of services. This platform can dynamically switch from one approach to another depending on the context. This thesis is part of the project SYstem For Smart Road Applications (SYFRA).