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Dans le cadre des réseaux ad hoc à grande envergure, le concept de clusterisation peut être mis à profit afin de faire face aux problèmes de passage à l'échelle et d'accroître les performances du système. Tout d’abord, cette thèse présente notre algorithme de clusterisation TBCA ‘Tiered based Clustering algorithm’, ayant pour objectif d’organiser le processus de clusterisation en couches et de réduire au maximum le trafic de contrôle associé à la phase d’établissement et de maintenance de l’infrastructure virtuelle générée. La formation et la maintenance d’une infrastructure virtuelle ne sont pas une fin en soi. Dans cet axe, on a exploité les apports de notre mécanisme de clusterisation conjointement avec le mode veille, à travers la proposition de l’approche de conservation d’énergie baptisée CPPCM ‘Cluster based Prioritized Power Conservation Mechanism’ avec deux variantes. Notre objectif principal est de réduire la consommation d’énergie tout en assurant l’acheminement des paquets de données sans endurer des temps d’attente importants aux niveaux des files d’attente des nœuds impliqués dans le transfert. Nous avons proposé aussi un algorithme de routage LCR ‘Layered Cluster based Routing’ se basant sur l’existence d’une infrastructure virtuelle. L’exploitation des apports de notre mécanisme TBCA et la limitation des tâches de routage additionnelles à un sous ensemble de nœuds sont des atouts pour assurer le passage à l’échelle de notre algorithme. / Relying on a virtual infrastructure seems a promising approach to overcome the scalability problem in large scale ad hoc networks. First, we propose a clustering mechanism, TBCA ‘Tiered based Clustering algorithm’, operating in a layered manner and exploiting the eventual collision to accelerate the clustering process. Our mechanism does not necessitate any type of neighbourhood knowledge, trying to alleviate the network from some control messages exchanged during the clustering and maintenance process. Since the energy consumption is still a critical issue, we combining a clustering technique and the power saving mode in order to conserve energy without affecting network performance. The main contribution of our power saving approach lies on the differentiation among packets based on the amount of network resources they have been so far consumed. Besides, the proposed structure of the beacon interval can be adjusted dynamically and locally by each node according to its own specific requirements. We propose also a routing algorithm, LCR ‘Layered Cluster based Routing’. The basic idea consists on assigning additional tasks to a limited set of dominating nodes, satisfying specific requirements while exploiting the benefits of our clustering algorithm TBCA.

Un code identifiant est un ensemble de sommets d'un graphe tel que, d'une part, chaque sommet hors du code a un voisin dans le code (propriété de domination) et, d'autre part, tous les sommets ont un voisinage distinct à l'intérieur du code (propriété de séparation). Dans cette thèse, nous nous intéressons à des aspects combinatoires et algorithmiques relatifs aux codes identifiants.Pour la partie combinatoire, nous étudions tout d'abord des questions extrémales en donnant une caractérisation complète des graphes non-orientés finis ayant comme taille minimum de code identifiant leur ordre moins un. Nous caractérisons également les graphes dirigés finis, les graphes non-orientés infinis et les graphes orientés infinis ayant pour seul code identifiant leur ensemble de sommets. Ces résultats répondent à des questions ouvertes précédemment étudiées dans la littérature.Puis, nous étudions la relation entre la taille minimum d'un code identifiant et le degré maximum d'un graphe, en particulier en donnant divers majorants pour ce paramètre en fonction de l'ordre et du degré maximum. Ces majorants sont obtenus via deux techniques. L'une est basée sur la construction d'ensembles indépendants satisfaisant certaines propriétés, et l'autre utilise la combinaison de deux outils de la méthode probabiliste : le lemme local de Lovasz et une borne de Chernoff. Nous donnons également des constructions de familles de graphes en relation avec ce type de majorants, et nous conjecturons que ces constructions sont optimales à une constante additive près.Nous présentons également de nouveaux minorants et majorants pour la cardinalité minimum d'un code identifiant dans des classes de graphes particulières. Nous étudions les graphes de maille au moins 5 et de degré minimum donné en montrant que la combinaison de ces deux paramètres influe fortement sur la taille minimum d'un code identifiant. Nous appliquons ensuite ces résultats aux graphes réguliers aléatoires. Puis, nous donnons des minorants pour la taille d'un code identifiant des graphes d'intervalles et des graphes d'intervalles unitaires. Enfin, nous donnons divers minorants et majorants pour cette quantité lorsque l'on se restreint aux graphes adjoints. Cette dernière question est abordée via la notion nouvelle de codes arête-identifiants.Pour la partie algorithmique, il est connu que le problème de décision associés à la notion de code identifiant est NP-complet même pour des classes de graphes restreintes. Nous étendons ces résultats à d'autres classes de graphes telles que celles des graphes split, des co-bipartis, des adjoints ou d'intervalles. Pour cela nous proposons des réductions polynomiales depuis divers problèmes algorithmiques classiques. Ces résultats montrent que dans beaucoup de classes de graphes, le problème des codes identifiants est algorithmiquement plus difficile que des problèms liés (tel que le problème des ensembles dominants).Par ailleurs, nous complétons les connaissances relatives à l'approximabilité du problème d'optimisation associé aux codes identifiants. Nous étendons le résultat connu de NP-difficulté pour l'approximation de ce problème avec un facteur sous-logarithmique (en fonction de la taille du graphe instance) aux graphes bipartis, split et co-bipartis, respectivement. Nous étendons également le résultat connu d'APX-complétude pour les graphes de degré maximum donné à une sous-classe des graphes split, aux graphes bipartis de degré maximum 4 et aux graphes adjoints. Enfin, nous montrons l'existence d'un algorithme de type PTAS pour les graphes d'intervalles unitaires. / An identifying code is a set of vertices of a graph such that, on the one hand, each vertex out of the code has a neighbour in the code (domination property), and, on the other hand, all vertices have a distinct neighbourhood within the code (separation property). In this thesis, we investigate combinatorial and algorithmic aspects of identifying codes.For the combinatorial part, we first study extremal questions by giving a complete characterization of all finite undirected graphs having their order minus one as minimum size of an identifying code. We also characterize finite directed graphs, infinite undirected graphs and infinite oriented graphs having their whole vertex set as unique identifying code. These results answer open questions that were previously studied in the literature.We then study the relationship between the minimum size of an identifying code and the maximum degree of a graph. In particular, we give several upper bounds for this parameter as a function of the order and the maximum degree. These bounds are obtained using two techniques. The first one consists in the construction of independent sets satisfying certain properties, and the second one is the combination of two tools from the probabilistic method: the Lovasz local lemma and a Chernoff bound. We also provide constructions of graph families related to this type of upper bounds, and we conjecture that they are optimal up to an additive constant.We also present new lower and upper bounds for the minimum cardinality of an identifying code in specific graph classes. We study graphs of girth at least 5 and of given minimum degree by showing that the combination of these two parameters has a strong influence on the minimum size of an identifying code. We apply these results to random regular graphs. Then, we give lower bounds on the size of a minimum identifying code of interval and unit interval graphs. Finally, we prove several lower and upper bounds for this parameter when considering line graphs. The latter question is tackled using the new notion of an edge-identifying code.For the algorithmic part, it is known that the decision problem associated to the notion of an identifying code is NP-complete, even for restricted graph classes. We extend the known results to other classes such as split graphs, co-bipartite graphs, line graphs or interval graphs. To this end, we propose polynomial-time reductions from several classical hard algorithmic problems. These results show that in many graph classes, the identifying code problem is computationally more difficult than related problems (such as the dominating set problem).Furthermore, we extend the knowledge of the approximability of the optimization problem associated to identifying codes. We extend the known result of NP-hardness of approximating this problem within a sub-logarithmic factor (as a function of the instance graph) to bipartite, split and co-bipartite graphs, respectively. We also extendthe known result of its APX-hardness for graphs of given maximum degree to a subclass of split graphs, bipartite graphs of maximum degree 4 and line graphs. Finally, we show the existence of a PTAS algorithm for unit interval graphs.

Nous étudions des aspects combinatoires et algorithmiques relatifs aux codes identifiants dans les graphes. Un code identifiant est un ensemble de sommets d'un graphe tel que, d'une part, chaque sommet hors du code a un voisin dans le code et, d'autre part, tous les sommets ont un voisinage distinct à l'intérieur du code. Nous caractérisons tout d'abord les graphes orientés et non-orientés atteignant les bornes supérieures connues pour la taille minimum d'un code identifiant. Nous donnons également de nouveaux majorants et minorants sur ce paramètre pour les graphes de degré maximum donné, les graphes de maille au moins 5, les graphes d'intervalles et les graphes adjoints. Nous étudions ensuite la complexité algorithmique des problèmes de décision et d'optimisation associés à la notion de code identifiant. Nous montrons que ces problèmes restent algorithmiquement difficiles, même quand on les restreint aux graphes bipartis, co-bipartis, split, d'intervalles ou adjoints. Enfin, nous donnons un algorithme PTAS pour les graphes d'intervalles unitaires.

Un système distribué est un système composé d'éléments de calcul autonomes dotés de capacité de communication. Il s'agit d'un modèle commun pour l'étude des réseaux. L'évolution rapide des réseaux sans fils et/ou mobiles aussi bien dans la vie quotidienne que dans la recherche amène progressivement à intégrer la dynamique (i.e. l'évolution dans le temps de la connectivité) dans les systèmes distribués. Concrètement, cela revient à ajouter l'hypothèse que les capacités de communication des éléments du système peuvent varier dans le temps. De nombreux modèles considèrent ainsi la dynamique comme composante à part entière du système (et non pas comme une faute). De manière récente, une nouvelle approche, appelée graphe variant dans le temps, tente d'unifier tous ces modèles dans un formalisme commun qui permet de classifier les systèmes en fonction de leurs propriétés de connexité temporelle. Dans cette thèse, nous nous intéressons à des systèmes distribués hautement dynamiques dans lesquels les hypothèses de connexité sont minimalistes. Plus précisément, nous concentrons nos efforts sur les systèmes connexes à travers le temps dans lesquels la seule garantie est que tout élément du système peut infiniment souvent envoyer un message à tout autre (sans garantie sur la pérennité de la route utilisée ni sur le délai de communication). Nous nous intéressons plus particulièrement aux problèmes de couverture (par exemple, ensemble dominant minimal, couplage maximal, ensemble indépendant maximal, ...) dans ces systèmes distribués hautement dynamiques. Les contributions de cette thèse dans ce contexte sont les suivantes. Nous proposons tout d'abord une nouvelle définition pour les problèmes de couverture qui est plus adaptée aux systèmes distribués hautement dynamiques que les définitions existantes. Dans un deuxième temps, nous fournissons un outil générique qui permet de faciliter les preuves de résultats d'impossibilité dans les systèmes distribués dynamiques. Nous appliquons cet outil pour prouver plusieurs résultats d'impossibilité à propos de problèmes de couverture. Ensuite, nous proposons une nouvelle mesure de complexité en temps qui permet de comparer équitablement les performances de protocoles dans les systèmes distribués dynamiques. Enfin, nous donnons un algorithme de construction d'un ensemble dominant minimal dans les systèmes distribués hautement dynamiques. / A distributed system is a system of autonomous computing components endowed with communication abilities. This is a common model for the study of networks. The quick evolution of wireless and mobile network both in everyday life and in research gradually leads to take in account the dynamics (i.e. the evolution over time) in distributed systems. Concretely, this means to add the assumption that the communication abilities of the components of the system may vary over time. Many models consider the dynamics as an integral component of the system (and not as a fault). Recently, a new approach, called time-varying graph, attempts to unify all these models in a common formalism which allows the classification systems based on their temporal connectivity properties. In this thesis, we are interested in highly dynamic distributed systems with minimal connectivity assumptions. Specifically, we focus on connected over time systems where the only guarantee is that any element of the system can infinitely often send a message to any other (no guarantee are provided on the sustainability of the used path nor on the time communication). We are particularly interested in covering problems (e.g., minimal dominanting set, maximal matching, maximal independent set, ...) in these highly dynamic distributed systems. The contributions of this thesis in this context are as follows. We first propose a new definition for the covering problems which is more suited to highly dynamic distributed systems that the existing definitions. Secondly, we provide a generic tool to simplify proof of impossibility results in dynamic distributed systems. We use this tool to prove some impossibility results of covering problems. Then, we propose a new time complexity measure to fairly compare the algorithms performance in dynamic distributed systems. Finally, we give an algorithm that compute a minimal dominating set in highly dynamic distributed systems.

Le concept d'auto-stabilisation a été introduit par Dijkstra en 1973. Un système distribué est auto-stabilisant s'il peut démarrer de n'importe quelle configuration initiale et retrouver une configuration légitime en un temps fini par lui-même et sans aucune intervention extérieure. La convergence est également garantie lorsque le système est affecté par des fautes transitoires, ce qui en fait une approche élégante, non masquante, pour la tolérance aux pannes. L'auto-stabilisation a été étudiée dans divers domaines des systèmes distribués tels que les problèmes de synchronisation de l'horloge, de la communication et les protocoles de routage. Vu l'importance des paramètres de graphes notamment pour l'organisation et l'optimisation des communications dans les réseaux et les systèmes distribués, plusieurs algorithmes auto-stabilisants pour des paramètres de graphe ont été proposés dans la littérature, tels que les algorithmes autostabilisants permettant de trouver les ensembles dominants minimaux, coloration des graphes, couplage maximal et arbres de recouvrement. Dans cette perspective, nous proposons, dans cette thèse, des algorithmes distribués et autostabilisants pour certains problèmes de graphes bien connus, en particulier pour les décompositions de graphes et les ensembles dominants qui n'ont pas encore été abordés avec le concept de l'autostabilisation. Les quatre problèmes majeurs considérés dans cette thèse sont: partitionnement en triangles, décomposition en p-étoiles, Monitoring des arêtes, fort ensemble dominant et indépendant. Ainsi, le point commun entre ces problèmes, est qu'ils sont tous considérés comme des variantes des problèmes de domination et de couplage dans les graphes et leur traitement se fait d'une manière auto-stabilisante / The concept of self-stabilization was first introduced by Dijkstra in 1973. A distributed system is self-stabilizing if it can start from any possible configuration and converges to a desired configuration in finite time by itself without using any external intervention. Convergence is also guaranteed when the system is affected by transient faults. This makes self-stabilization an effective approach for non-masking fault-tolerance. The self-stabilization was studied in various fields in distributed systems such as the problems of clock synchronization, communication and routing protocols. Given the importance of graph parameters, especially for organization and communication of networks and distributed systems, several self-stabilizing algorithms for classic graph parameters have been developed in this direction, such as self-stabilizing algorithms for finding minimal dominating sets, coloring, maximal matching, spanning tree and so on. Thence, we propose in this thesis, distributed and self-stabilizing algorithms to some wellknown graphs problems, particularly for graph decompositions and dominating sets problems that have not yet been addressed in a view of self-stabilization. The four major problems considered in this thesis are: the partitioning into triangles, p-star decomposition, edge monitoring set and independent strong dominating set problems. The common point between these four problems is that they are considered as variants of dominating set and matching problems and all propositions deal with the self-stabilization paradigm

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Cette thèse est composée de deux parties, chacune portant sur un sous-domaine de l'optimisation combinatoire a priori distant de l'autre. Le premier thème de recherche abordé est la programmation biniveau stochastique. Se cachent derrière ce terme deux sujets de recherche relativement peu étudiés conjointement, à savoir d'un côté la programmation stochastique, et de l'autre la programmation biniveau. La programmation mathématique (PM) regroupe un ensemble de méthodes de modélisation et de résolution, pouvant être utilisées pour traiter des problèmes pratiques que se posent des décideurs. La programmation stochastique et la programmation biniveau sont deux sous-domaines de la PM, permettant chacun de modéliser un aspect particulier de ces problèmes pratiques. Nous élaborons un modèle mathématique issu d'un problème appliqué, où les aspects biniveau et stochastique sont tous deux sollicités, puis procédons à une série de transformations du modèle. Une méthode de résolution est proposée pour le PM résultant. Nous démontrons alors théoriquement et vérifions expérimentalement la convergence de cette méthode. Cet algorithme peut être utilisé pour résoudre d'autres programmes biniveaux que celui qui est proposé.Le second thème de recherche de cette thèse s'intitule "problèmes de coupe et de couverture partielles dans les graphes". Les problèmes de coupe et de couverture sont parmi les problèmes de graphe les plus étudiés du point de vue complexité et algorithmique. Nous considérons certains de ces problèmes dans une variante partielle, c'est-à-dire que la propriété de coupe ou de couverture dont il est question doit être vérifiée partiellement, selon un paramètre donné, et non plus complètement comme c'est le cas pour les problèmes originels. Précisément, les problèmes étudiés sont le problème de multicoupe partielle, de coupe multiterminale partielle, et de l'ensemble dominant partiel. Les versions sommets des ces problèmes sont également considérés. Notons que les problèmes en variante partielle généralisent les problèmes non partiels. Nous donnons des algorithmes exacts lorsque cela est possible, prouvons la NP-difficulté de certaines variantes, et fournissons des algorithmes approchés dans des cas assez généraux. / This thesis is composed of two parts, each part belonging to a sub-domain of combinatorial optimization a priori distant from the other. The first research subject is stochastic bilevel programming. This term regroups two research subject rarely studied together, namely stochastic programming on the one hand, and bilevel programming on the other hand. Mathematical Programming (MP) is a set of modelisation and resolution methods, that can be used to tackle practical problems and help take decisions. Stochastic programming and bilevel programming are two sub-domains of MP, each one of them being able to model a specific aspect of these practical problems. Starting from a practical problem, we design a mathematical model where the bilevel and stochastic aspects are used together, then apply a series of transformations to this model. A resolution method is proposed for the resulting MP. We then theoretically prove and numerically verify that this method converges. This algorithm can be used to solve other bilevel programs than the ones we study.The second research subject in this thesis is called "partial cut and cover problems in graphs". Cut and cover problems are among the most studied from the complexity and algorithmical point of view. We consider some of these problems in a partial variant, which means that the cut or cover property that is looked into must be verified partially, according to a given parameter, and not completely, as it was the case with the original problems. More precisely, the problems that we study are the partial multicut, the partial multiterminal cut, and the partial dominating set. Versions of these problems were vertices are