La conception d’un système de transport en commun doit prendre en compte différentes dimensions pour résoudre deux problèmes importants d’optimisation : l’ordonnancement des véhicules (le graphicage) et l’affectation des conducteurs (l’habillage). Dans nos travaux, nous nous sommes focalisés sur le problème de l'habillage. L’objectif est de minimiser le nombre de conducteurs en respectant toutes les contraintes sociales et économiques. Par sa nature combinatoire, l’habillage est considéré comme une tâche complexe du processus de conception de réseaux de transport en commun. Nous avons proposé une approche fondée sur les hyper-heuristiques dont le principal avantage réside dans leur faculté d’adaptation à différents problèmes. Nous nous sommes intéressés plus particulièrement à une approche coopérative, capable de prendre en compte les changements au cours du processus de résolution. Nous avons étendu les fonctionnalités et amélioré les performances du framework traditionnel des hyper-heuristiques. L’algorithme proposé comporte une combinaison de plusieurs phases et plusieurs niveaux. La métaphore de la coalition est utilisée pour permettre la coopération entre hyper-heuristiques. Elle est destinée à favoriser la diversification des solutions et amplifier la capacité de recherche selon un contrôle décentralisé où chaque hyper-heuristique possède une certaine autonomie. Il est ainsi possible d’envisager différents modes de coopération entre les hyper-heuristiques : partage de solutions, apprentissage par mimétisme ou encore mise en concurrence de différentes stratégies de recherche. L’expérimentation a été réalisée aussi bien sur des instances réelles que sur des benchmarks. Elle a donné de bons résultats tant sur la déviation que sur le temps d’exécution. / The design of public transport system must take into account different dimensions to solve two main problems of optimization: the vehicles scheduling and driver scheduling. In our work, we focused on bus driver scheduling. Its objective is to minimize the number of drivers in accordance with social and environmental constraints. By its combinatorial nature, bus driver scheduling is considered a complex task in the design process of network transport. We have proposed an approach based on hyper-heuristics whose main advantage lies in their ability to adapt to different problems. We are particularly interested in a cooperative approach, which is able to take into account changes in the resolution process. We have extended the functionality and improved performance of the traditional framework of hyper- heuristics by proposing a pattern based on an organizational model. The proposed algorithm consists of a combination of several phases and several levels. The metaphor of the coalition is used to make cooperate several hyper-heuristics. The coalition is intended to favor diversified solutions and expand search capacity with decentralized control where each hyper-heuristic has certain autonomy. It is thus possible to consider different ways of cooperation between the hyper-heuristics: sharing solutions, learning by mimetism or carrying out different competitive search strategies. The experiment was carried out both on real-world instances and benchmarks. It gave good results on both quality of solution and execution time

Les soins de santé à domicile (HHC) sont un large éventail de services de santé pouvant être dispensés à domicile pour une maladie ou une blessure. Ces dernières années, le secteur des soins de santé est devenu l'un des plus grands secteurs de l'économie des pays développés. L'un des défis les plus importants dans le domaine des HHC consiste à affecter plus efficacement les ressources en main-d'œuvre et les équipements sous des ressources limitées. Étant donné que le coût du transport est l’une des dépenses les plus critiques dans les activités de l’entreprise, il est très important d’optimiser le problème de routage des véhicules pour les sociétés HHC.Cependant, la majorité des travaux existants ne prennent en compte que le modèle déterministe. Dans la pratique de HHC, le décideur et les aidants rencontrent souvent des incertitudes. Il est donc essentiel d'intégrer l'incertitude dans le modèle pour établir un calendrier raisonnable pour la société HHC. Cette thèse aborde le problème du routage et de la planification HHC en prenant en compte respectivement la demande non déterministe, le service et le temps de parcours. Le corps principal de la thèse est composé de trois œuvres indépendantes.(1) Sur la base de la théorie de la crédibilité floue, nous avons proposé un modèle de programmation par contraintes de hasard flou (FCCP) pour le problème de routage HHC avec une demande floue. Ce modèle présente à la fois des caractéristiques d'optimisation combinatoire et de FCCP. Pour faire face au problème à grande échelle, nous avons développé un algorithme génétique hybride avec la simulation de Monte Carlo. Trois séries d'expériences ont été menées pour valider les performances du modèle et de l'algorithme proposés. Enfin, l’analyse de sensibilité a également porté sur l’observation du paramètre variable impliqué dans la prise de décision floue.(2) En fonction de l'activité des soignants de HHC, nous avons proposé un modèle de programmation stochastique en deux étapes avec recours (SPR) pour la livraison et la reprise simultanées avec des temps de trajet et de service stochastiques dans HHC. Pour résoudre le modèle, nous avons d’une part réduit le modèle au cas déterministe. Le solveur de Gurobi, le recuit simulé (SA), l’algorithme de chauve-souris, l’algorithme de luciole ont été proposés pour résoudre le modèle déterministe pour 56 instances respectivement. Enfin, le SA a été adopté pour traiter le modèle SPR. Une comparaison entre les solutions obtenues par les deux modèles a également été réalisée pour mettre en évidence la prise en compte des temps de parcours et de service stochastiques.(3) Pour garantir la qualité du service, sur la base d’un budget de la théorie de l’incertitude, nous avons proposé un modèle d’optimisation robuste (RO) pour HHC Routing, prenant en compte les exigences en termes de temps de déplacement et de service. La vérification de la solution réalisable a été réécrite en tant que fonction récursive complexe. Recherche tabou, SA, Recherche de voisinage variable sont également adaptés pour résoudre le modèle. Un grand nombre d'expériences ont été réalisées pour évaluer le modèle déterministe et le modèle RO. Une analyse de sensibilité des paramètres a également été effectuée. / Home health care (HHC) is a wide range of healthcare services that can be given in one's home for an illness or injury. In recent years, the healthcare industry has become one of the largest sectors of the economy in developed countries. One of the most significant challenges in HHC domain is to assign the labor resources and equipment more efficiently under limited resources. Since the transportation cost is one of the most critical spendings in the company activities, it is of great significance to optimize the vehicle routing problem for HHC companies.However, a majority of the existing work only considers the deterministic model. In the practical of HHC, the decision-makers and caregivers often encounter with uncertainties. So, it is essential to incorporate the uncertainty into the model to make a reasonable and robust schedule for HHC company. This thesis addresses the HHC routing and scheduling problem with taking into account the non-deterministic demand, uncertain service and travel time respectively. The main body the thesis is composed of three independent works.(1) Based on the Fuzzy Credibility Theory, we proposed a fuzzy chance constraint programming (FCCP) model for HHC routing problem with fuzzy demand. This model has both characteristics of combinatorial optimization and FCCP. To deal with the large-scale problem, we developed a Hybrid Genetic Algorithm with the Monte Carlo simulation. Three series of experiments were conducted to validate the performance of the proposed model and algorithm. At last the sensitivity analysis was also carried out the observe the variable parameter involved in the fuzzy decision-making.(2) According to the activity of the caregivers in HHC, we proposed a two-stage stochastic programming model with recourse (SPR) for the simultaneous delivery and pick-up with stochastic travel and service times in HHC. To solve the model, firstly, we reduced the model to the deterministic one. Gurobi Solver, Simulated Annealing (SA), Bat Algorithm (BA), Firefly Algorithm (FA) were proposed to solve the deterministic model for 56 instances respectively. At last the SA was adopted to address the SPR model. Comparison between the solutions obtained by the two models was also conducted to highlight the consideration of the stochastic travel and service times.(3) To guarantee the service quality, based on a budget of uncertainty theory, we proposed a Robust Optimization (RO) model for HHC Routing with considering skill requirements under travel and service times uncertainty. The feasible solution check was rewritten as a complex recursive function. Tabu Search, SA, Variable Neighborhood Search are adapted to solve the model. A large number of experiments had been performed to evaluate the deterministic model and the RO model.

Le déploiement d'un marché de l'hydrogène énergie est une problématique récente, envisagée par les instances gouvernementales, les industriels et les scientifiques, afin de satisfaire des objectifs mondiaux de réduction d'émissions de gaz à effet de serre et pour assurer une sécurité d'approvisionnement énergétique des pays. Dans ce contexte, le problème d'optimisation de la planification du déploiement à 2050 de la chaîne logistique de l'hydrogène pour le marché des carburants à l'échelle d'un pays, a fait l'objet de notre étude. Nous avons pu nous appuyer sur l'entreprise Air Liquide, son expérience et ses experts en production et en distribution de l'hydrogène industriel, afin de construire une approche du problème satisfaisant les exigences d'un contexte industriel.<br />Après avoir défini et caractérisé le problème d'optimisation à travers une analyse systémique de l'infrastructure de distribution, nous avons proposé une méthode adaptée à sa résolution. Des simulations de Monte Carlo nous ayant permis d'élaborer des fonctions de coût par surfaces de réponse, nous avons alors élaboré une heuristique pour l'optimisation approchée de ces fonctions de coût. Notre approche a nécessité la définition de règles de simulation, d'un plan d'expérience et d'une méthode de régression, ainsi que d'un algorithme heuristique adapté à la structure du problème. La spécification, le développement et l'utilisation d'outils logiciels a permis de valider la méthodologie choisie pour l'optimisation du problème incertain traité dans notre étude. L'élaboration de scénarios d'évolution a permis de créer un contexte de référence permettant de valider le modèle et d'apporter des éléments d'analyse pour de premières études de déploiement.

Les terminaux à conteneurs constituent des interfaces inter-modales essentielles pour le réseau de transport mondial. Une manutention efficace des conteneurs dans des terminaux est d'une importance cruciale pour la réduction des coûts de transport et la détermination des plans d'embarquement. Dans ce rapport de thèse, nous proposons principalement une approche de résolution distribuée à travers la description d'un modèle d'optimisation heuristique distribuée baptisé COSAH COntainer Stacking via multi-Agent approach and Heuristic methodqui permet de simuler, résoudre et optimiser l'espace de stockage disponible pour manier les départs et les arrivées des conteneurs dans un port fluvial ou maritime. Autrement dit, COSAH permet de minimiser le nombre total de mouvements parasites tout en respectant des contraintes dynamiques d'espace et de temps. Les performances de COSAH sont ensuite évaluées sur des instances générées aléatoirement, ainsi que des instances extraites de la réalité d'un port maritime tunisien : le port de Radès. En effet, nous avons procédé à une étude expérimentale implémentant et comparant COSAH à la version centralisée associée, toutes deux basées sur un algorithme de recherche non informée et un algorithme de recherche informée. Les résultats obtenus, présentés et illustrés, montrent l'efficacité de COSAH en particulier, et d'une méthode d'optimisation heuristique distribuée alliant les deux concepts : Agent et Heuristique, en général.

Nous considèrerons ici les modèles linéaires de multiflots, en mettant l'accent sur leurs multiples applications, notamment dans les domaines de l'ordonnancement et de la gestion de production. Il est bien connu que ces problèmes, présentés sous forme de programmes linéaires, sont difficiles à résoudre, contrairement à leurs homologues en flot simple. Les méthodes de résolution classiques proposent, déjà dans le cas continu, des solutions approchées. On distingue: les méthodes de décomposition par les prix, par les ressources, ainsi que les techniques de partitionnement. Si l'on rajoute la contrainte d'intégralité sur les flots, ces problèmes deviennent extrêmement difficiles. Nous nous sommes intéressés à un cas particulier des problèmes de multiflots, à savoir: le biflot entier de coût minimum. Nous avons développé une approche de résolution heuristique basée sur un principe de décomposition mixte, opérant itérativement, à la fois par une allocation de ressources et par un ajustement des coûts. L'implémentation de cette approche met en évidence des résultats prometteurs, obtenus sur des problèmes de biflot purs, générés aléatoirement. Nous avons donc envisagé une deuxième application sur des problèmes de biflot plus structurés. Ces problèmes de biflot ont été proposés pour la modélisation du problème de voyageur de commerce. Cette application débouche d'une part, sur l'utilisation d'un algorithme de recherche d'un circuit hamiltonien dans un graphe, et d'autre part, sur le développement de techniques heuristiques pour la construction de tournées intéressantes

Le compilateur de parties opératives Apollon qui est présenté dans cette thèse, génère automatiquement le dessin des masques de parties opératives de circuits VLSI de type microprocesseur à partir d'une description comportementale de niveau transfert de registres constituée d'un ensemble non ordonné d'instructions opératives. Une instruction opérative est formée d'un ensemble d'actions opératives dont le format est prédéfini (transferts - opérations unaires ou binaires et entrées-sorties) devant se dérouler en parallèle en au plus deux cycles opératifs. Un cycle opératif comprend 4 phases qui correspondent aux 4 phases d'exécution d'un transfert entre 2 registres. Apollon est basé sur un modèle dérivé de la partie opérative du MC68000. Ce modèle fournit à la fois: un modèle architectural: la partie opérative est formée d'un ensemble de sous parties opératives alignées à deux bus qui traversent tous les éléments d'une sous partie opérative; un modèle temporel: une opération prend 2 cycles, un transfert un seul; un modèle électrique: les bus sont complémentés et à précharge; un modèle topologique: le plan de masse est basé sur la structure en tranches appelée communément bis slice. Le compilateur génère d'abord l'architecture de la partie opérative, puis les spécification des masques à partir de cette architecture. Pour générer l'architecture de la partie opérative en un temps raisonnable, le compilateur doit recourir à des heuristiques. Pour générer le dessin des masques, le compilateur utilise l'assembleur de silicium Lubrick qui permet d'assembler et de connecter automatiquement les cellules de base des éléments fonctionnels de la partie opérative. Les spécifications des masques sont générées à partir des spécifications des cellules prédéfinies d'une bibliothèque NMOS.

Etude des résolutions de problèmes mathématiques par des personnes parvenues au stade hypothético-déductif exprimées par un discours. Présentation d'un outil pour l'étude des raisonnements naturels.

L'image des mathématiques répandue dans notre société semble bien loin de la pratique effective de cette discipline. Mais alors, qu'est-ce que faire des mathématiques? qu'est-ce que chercher en mathématiques? Comment amener tout un chacun, élève ou grand public, à devenir un apprenti chercheur en mathématiques?<br />Nous pensons que répondre à ces questions peut être une aide pour que les mathématiques ne soient plus reconnues comme socialement problèmatiques, pour leur donner du sens aux yeux de chacun. Or, quel que soit le niveau scolaire, chercher en mathématiques n'est pas un apprentissage réellement formalisé dans l'institution scolaire, très peu d'outils étant disponibles. Alors comment faire ?<br />C'est dans ce but que l'erté Maths à modeler a été mise en place. Issue de la collaboration entre chercheurs en mathématiques discrètes et didacticiens, elle cherche à proposer à tous, élève ou grand public, de découvrir ce que peut être la recherche en mathématiques par le biais d'outils spécifiques: les situations recherche. La recherche s'y effectue de préférence en groupe, sur des problèmes facilement abordables, issus de questions de recherche et non nécessairement résolues! Il ne s'agit donc pas de trouver le bon outil mais de le construire, de se mettre dans la peau du chercheur et de fabriquer, de modeler la résolution même partielle du problème et cela sans pré requis mathématiques particulier si ce n'est savoir compter et réfléchir!<br />Dans le cadre de ma thèse, je m'intéresse plus particulièrement aux situations recherche dans lesquelles les problèmes sont présentés sous forme de jeu et par le biais d'un support matériel, afin de faciliter la rencontre entre public et mathématiques. Un des objectifs de ma recherche est d'étudier et de formaliser les savoirs en jeu (point de vue épistémologique), les apprentissages induits (point de vue didactique) dans de telles situations et les conditions de leur émergence, que ce soit à l'école (du primaire à l'université) ou sur le temps des loisirs (atelier régulier, Fête de la science...), afin de permettre une utilisation des situations Maths à modeler dans un cadre de formation et de vulgarisation.

La thèse se situe dans le domaine de l'optimisation combinatoire, en particulier celui de la<br />modélisation et de la résolution algorithmique. Dans cette thèse, nous étudions deux variantes<br />NP-difficiles de problèmes de type sac-à-dos. Plus précisément, nous traitons le problème de<br />la distribution équitable (le Knapsack Sharing Problem : KSP) et le problème du sac-à-dos<br />généralisé à choix multiple (le Multiple-choice Multidimensional Knapasck Problem : MMKP).<br />Dans la première partie de cette thèse, nous nous intéressons au développement d'algorithmes<br />approchés pour les deux variantes évoquées du problème de type sac-à-dos. La deuxième partie<br />traite essentiellement de la résolution exacte du problème du sac-à-dos généralisé à choix multiple.<br />L'approche exacte que nous proposons est de type séparation et évaluation s'appuyant<br />principalement sur : (i) le calcul des bornes inférieure et supérieure et (ii) l'utilisation de la<br />stratégie par le meilleur d'abord en développant des branches à double noeuds fils et frère.<br />La première partie porte sur l'étude et la résolution approchée des deux problèmes KSP et<br />MMKP. Concernant le problème de la distribution équitable, nous proposons dans un premier<br />temps, une première version de l'algorithme exploitant certaines caractéristiques de la<br />recherche tabou. Dans un deuxième temps, nous développons une deuxième version de l'algorithme dont l'idée principale consiste à tenter de combiner l'intensification de la recherche dans l'espace des solutions et la diversification de la solution obtenue. Nous soulignons la rapidité<br />de la première version et l'efficacité de la deuxième. Ensuite nous nous intéressons au problème<br />de sac-à-dos généralisé à choix multiple. Nous proposons deux heuristiques de recherche locale<br />itérative. Le premier algorithme s'appuie sur une “recherche guidée”. Le deuxième algorithme<br />est une recherche locale que nous appelons réactive avec stratégies de déblocage et de dégradtion améliorantes de la solution et basées sur l'inter-change local.<br /><br />Dans la deuxième partie de cette thèse, nous proposons une méthode de résolution exacte de type séparation et évaluation pour le problème du sac-à-dos généralisé à choix multiple. D'une part, nous nous proposons la réduction du problème initial au problème auxiliaire MMKPaux qui n'est autre que le problème de sac-à-dos à choix multiple MCKP. Nous calculons une borne supérieure pour le MMKPaux et nous établissons le résultat théorique pour lequel une borne supérieure pour le MMKPaux est une borne supérieure pour le MMKP. D'autre part, nous proposons le calcul d'une borne supérieure ainsi qu'une borne inférieure de départ pour le problème étudié qui sont nécessaires pour la réduction de l'espace de recherche. L'étude expérimentale montre l'efficacité de la méthode proposée sur différents groupes d'instances de petite et moyenne taille.<br /><br />Nous expliquons enfin pourquoi cet algorithme exact atteint ses limites de résolution, dˆues<br />principalement à la complexité intrinsèque du modèle étudié. D'autant la résolution dépend de<br />la taille et la densité des instances traitées.

Inventer des circuits de l'électronique de puissance est une activité intellectuelle qui met en jeu de nombreuses connaissances, requiert du savoir-faire et de la créativité. L'objectif de cette thèse est de concevoir un système informatique simulant cette activité. A cet effet, un système constitué de deux modules a été implanté. Le premier propose les circuits qui ne présentent pas de grossier défaut de conception, au terme d'une recherche heuristique dans un espace organisé en hiérarchie d'abstractions. Cette organisation particulière des connaissances permet de focaliser, aussi tôt que possible, la recherche sur les circuits potentiellement intéressants. Pour éviter que ce module engendre des doublons, la représentation par graphes de liens a été utilisée. Cette mise en (\oe)uvre a donné lieu à un algorithme qui, contrairement à ceux qui ont été décrits dans la littérature, transforme un circuit en un graphe de liens parfaitement adapté au formalisme. Le second module analyse qualitativement le fonctionnement des circuits ainsi engendrés. Il décrit notamment leur fonctionnement dans des termes identiques à ceux employés par les ingénieurs. Il permet ainsi d'exprimer intuitivement les critères imposés par un cahier des charges et de sélectionner les circuits qui le vérifient. L'approche proposée est viable car le système a redécouvert les principaux représentants de classes importantes de circuits. Il a également proposé de circuits nouveaux aux performances a priori comparables à celles des circuits connus. Le système présenté dans cette thèse permet ainsi d'envisager une étude rationnelle des dispositifs de l'électronique de puissance. Plus généralement, il prouve l'efficacité des techniques d'intelligence artificielle sur un domaine concret et met en évidence l'intérêt de l'utilisation des abstractions pour la résolution de problème.