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Dans ce document, nous étudions deux problèmes de sectorisation et proposons plusieurs méthodes de résolution exactes basées sur la décomposition de Dantzig-Wolfe et la génération de colonnes. Nous proposons deux modélisations en fonction de la manière d’appréhender l’objectif du problème qui consiste à obtenir des secteurs compacts. Pour chacune des modélisations, nous comparons des approches de résolution exactes basées sur des formulations compactes ou sur des formulations étendues obtenues par la décomposition de Dantzig-Wolfe. Le premier type de modèles proposé définit la fonction objectif à la manière d’un problème de p-median. Concernant les méthodes de résolution pour ce type de modèle, l’accent est mis sur l’accélération de la convergence de l’algorithme de génération de colonnes en mettant en place des techniques d’agrégation de contraintes afin de réduire la dégénérescence de l’algorithme du simplexe. Les expérimentations numériques montrent que la méthode d’agrégation de contraintes proposée permet effectivement de réduire le nombre d’itérations dégénérées. Cependant, elle ne suffit pas à accélérer l’algorithme de branch-and-price. Le choix d’utilisation de la formulation compacte ou de la formulation étendue dépend du type d’instances résolu. Le second type de modèles formule l’objectif d’une manière assez proche de celui des problèmes de p-centre. L’utilisation d’un tel objectif complexifie la résolution des sous-problèmes de génération de colonnes. L’accent est donc mis sur la conception d’algorithmes de branch-and-bound et de programmation dynamique pour les résoudre efficacement. Les expériences montrent que l’algorithme de branch-and-price surpasse les approches de résolution utilisant une formulation compacte du problème. / In this document, we study two districting problems and propose several exact methods, based on Dantzig-Wolfe decomposition and column generation, to solve them. For each model, we compare exact approaches based either on compact formulations or on extended formulations obtained using Dantzig-Wolfe decomposition. The first type of model that we propose defines the objective function in a p-median problem fashion. Regarding the methods used to solve that kind of model, we emphasize accelerating the convergence of the column generation algorithm by designing constraint aggregation techniques in order to reduce the degeneracy in the simplex algorithm. Numerical experiments show that this constraint aggregation method indeed reduces the proportion of degenerated iterations. However, it is not enough to speed up the branch-and-price algorithm. Choosing to tackle the problem through either a compact formulation or an extended formulation depends on the structure of the instances to solve. The second type of model formulates the objective function in a way quite similar to that of p-centre problems. Using such an objective function induces complex column generation subproblems. We focus on designing branch-and-bound and dynamic programming algorithms in order to solve them efficiently. Experiments show that the branch-and-price approach surpasses any proposed method based on compact formulations of the problem.

La chaine d’approvisionnement énergétique a fortement évolué aux cours des 20 dernières années. La libéralisation des marchés de l’électricité et les nouvelles technologies ont fortement influencé la manière d’envisager la production et la transmission d’électricité. Les modèles mathématiques classiques utilisés dans les problèmes lié à l’énergie ont besoin d’être revus pour intégrer les contraintes pratiques modernes.Un problème classique pour un Compagnie Génératrice (CG) est le problème de Unit Commitment (UC) qui consiste à établir un plan de production pour une demande en électricité connue. Lorsque ce problème fut considéré, le prix de l’électricité et la demande étaient relativement simple à estimer comme une seule CG nationale avait le monopole du marché. Ce problème a été étudié de manière extensive en utilisant de la Programmation Mathématique (PM). Aujourd’hui, le prix de l’électricité est relativement volatile à cause de l’introduction de marchés dérégulés et la demande du marché est répartie entre plusieurs CGs en compétition sur divers marchés. Une CG ne peut se limiter à considérer un problème de UC seul pour envisager sa production. Il y a un besoin d’intégrer les incertitudes liées au marché de l’électricité et aux quantités à produire aux modèles utilisés pour qu’une CG puisse établir un plan de production rentable.La technologie a aussi permis d’envisager de nouveaux concept tel que les Micro-Grilles (MGs). Une MG est composée d’un ensemble de consommateurs reliés à travers un réseau de transmission, possédant des générateurs d’électricité et optimisant leur consommation interne. Ce concept est possible grâce à l’utilisation croissante d’énergies renouvelables locales ainsi que l’utilisant croissante d’appareils interconnectés. Cependant, étant donné que les énergies renouvelables ont un faible rendement, sont intermittentes et que les appareils de stockage d’énergie sont encore peu efficaces, les MGs ne peuvent pas envisager d’être pleinement autonome en électricité. Il y a donc une nécessité d’avoir un fournisseur d’électricité externe pour avoir suffisamment d’électricité disponible à tout moment. Une CG jouant le rôle de fournisseur auprès d’une MG fait face énormément d’incertitude concernant la demande à cause de la gestion interne de la MG sur laquelle elle n’a pas de contrôle.Dans cette thèse, des problèmes d’optimisation intégrant de nouvelles contraintes modernes liés à l’approvisionnement énergétique sont étudiés via la PM. Plusieurs problèmes considèrant des interactions entre plusieurs acteurs sont modélisés via des formulations bi-niveau. Nous illustrons comment les difficultés liées aux contraintes modernes peuvent être exploitées pour obtenir des propriétés permettant de reformuler les problèmes étudiés en formulation linéaire en nombre entiers. Des heuristiques performantes sont obtenus à partir des formulations exactes dont certaines sont applicables à des problèmes plus généraux. Une analyse extensive de la performance des méthodes de résolution ainsi que de l’influence des contraintes modernes sont présentées dans diverses expériences numériques. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished