Dans le domaine naval, lorsqu'un navire quitte le quai, il s'engage à réaliser un ensemble de missions durant un horizon de temps déterminé. L'ensemble des missions à accomplir ainsi que l'ordonnancement de celles-ci constitue le plan d'exploitation. Comme un navire peut réaliser différents types de missions (diplomatique, océanographique, etc.), la dégradation du système dépend des conditions opérationnelles et environnementales. L'objectif consiste donc à choisir parmi toutes les missions proposées, dont la durée cumulée dépasse l'horizon de temps alloué, celles à réaliser ainsi que l'ordonnancement. Aussi, afin de minimiser les coûts de maintenance, différentes stratégies de maintenance seront étudiées telles que les politiques systématique, sporadique périodique et séquentielle. De manière générale, les politiques de maintenance sont constituées d'actions correctives minimales et préventives imparfaites. Compte tenu des hypothèses de travail (horizon de temps fini, loi de défaillance dynamique) l'optimisation de ces politiques de maintenance sera réalisée à l'aide de procédures numériques ou de méta-heuristiques. L'optimisation des plans d'exploitation étant résolue à l'aide méta-heuristiques, l'optimisation conjointe des deux plans peut résulter de l'intégration de deux méta-heuristiques. Le travail de recherche a donc pour objectif le développement d'un outil d'aide à la décision basé sur le pronostic. Il doit permettre de générer les plans d'exploitation et de maintenance optimaux compte tenu de l'historique des missions réalisées, du retour d'expérience d'autres navires mais aussi des missions génériques possibles / The present research work aims to develop a decision-making tool based on prognosis. Indeed, in the naval domain, when a navy ship leaves the dock, it should experience a set of missions within a finite time horizon. The business plan consist to perform as well as to schedule the overall missions. As a navy ship can achieve different type of missions (diplomatic, oceanographic, etc.), the system degradations varie according to both operational and environmental conditions. Therefore, the business plan consist on choosing among all possible missions those whose the cumulative duration does not exceed the finite time horizon. Such missions should be then scheduled and performed. On the other hand, our work deals with different maintenance policies such as systematic, sporadic, periodic and sequential. Generally, the maintenance actions are of two types, namely minimal corrective and inperfect preventive. Based on some assumptions (finite time horizon, dynamic failure law), the optimization of maintenance policy will be carried out using exact numerical procedures or meta-heuristic. To solve the joint optimization of business and maintenance plans, we use the integration of two types of meta-heuristic. The obtained solution should define the optimal business and maintenance plans given the history of missions performed, the experiences of other navy ships but also of all possible generic missions

Les Problèmes d’Optimisation Combinatoire (COP) sont largement utilisés pour modéliser et résoudre un grand nombre de problèmes industriels. La résolution de ces problèmes pose un véritable défi en raison de leur inhérente difficulté, la plupart étant NP-difficiles. En effet, les COP sont difficiles à résoudre par des méthodes exactes car la taille de l’espace de recherche à explorer croît de manière exponentielle par rapport à la taille du problème. Les méta-heuristiques sont souvent les méthodes les plus efficaces pour résoudre les problèmes les plus difficiles. Malheureusement, bien des problèmes réels restent hors de portée des meilleures méta-heuristiques. Le parallélisme permet d’améliorer les performances des méta-heuristiques. L’idée de base est d’avoir plusieurs instances d’une méta-heuristique explorant de manière simultanée l’espace de recherche pour accélérer la recherche de solution. Les meilleures techniques font communiquer ces instances pour augmenter la probabilité de trouver une solution. Cependant, la conception d’une méthode parallèle coopérative n’est pas une tâche aisée, et beaucoup de choix cruciaux concernant la communication doivent être résolus. Malheureusement, nous savons qu’il n’existe pas d’unique configuration permettant de résoudre efficacement tous les problèmes. Ceci explique que l’on trouve aujourd’hui des systèmes coopératifs efficaces mais conçus pour un problème spécifique ou bien des systèmes plus génériques mais dont les performances sont en général limitées. Dans cette thèse nous proposons un cadre général pour les méta-heuristiques parallèles coopératives (CPMH). Ce cadre prévoit plusieurs paramètres permettant de contrôler la coopération. CPMH organise les instances de méta-heuristiques en équipes ; chaque équipe vise à intensifier la recherche dans une région particulière de l’espace de recherche. Cela se fait grâce à des communications intra-équipes. Des communications inter-équipes permettent quant a` elles d’assurer la diversification de la recherche. CPMH offre à l’utilisateur la possibilité d’ajuster le compromis entre intensification et diversification. De plus, ce cadre supporte différentes méta-heuristiques et permet aussi l’hybridation de méta-heuristiques. Nous proposons également X10CPMH, une implémentation de CPMH, écrite en langage parallèle X10. Pour valider notre approche, nous abordons deux COP du monde industriel : des variantes difficiles du Problème de Stable Matching (SMP) et le Problème d’Affectation Quadratique (QAP). Nous proposons plusieurs méta-heuristiques originales en version séquentielle et parallèle, y compris un nouvelle méthode basée sur l’optimisation extrémale ainsi qu’un nouvel algorithme hybride en parallèle coopératif pour QAP. Ces algorithmes sont implémentés grâce à X10CPMH. L’évaluation expérimentale montre que les versions avec parallélisme coopératif offrent un très bon passage à l’échelle tout en fournissant des solutions de haute qualité. Sur les variantes difficiles de SMP, notre méthode coopérative offre des facteurs d’accélération super-linéaires. En ce qui concerne QAP, notre méthode hybride en parallèle coopératif fonctionne très bien sur les cas les plus difficiles et permet d’améliorer les meilleures solutions connues de plusieurs instances. / Combinatorial Optimization Problems (COP) are widely used to model and solve real-life problems in many different application domains. These problems represent a real challenge for the research community due to their inherent difficulty, as many of them are NP-hard. COPs are difficult to solve with exact methods due to the exponential growth of the problem’s search space with respect to the size of the problem. Metaheuristics are often the most efficient methods to make the hardest problems tractable. However, some hard and large real-life problems are still out of the scope of even the best metaheuristic algorithms. Parallelism is a straightforward way to improve metaheuristics performance. The basic idea is to perform concurrent explorations of the search space in order to speed up the search process. Currently, the most advanced techniques implement some communication mechanism to exchange information between metaheuristic instances in order to try and increase the probability to find a solution. However, designing an efficient cooperative parallel method is a very complex task, and many issues about communication must be solved. Furthermore, it is known that no unique cooperative configuration may efficiently tackle all problems. This is why there are currently efficient cooperative solutions dedicated to some specific problems or more general cooperative methods but with limited performances in practice. In this thesis we propose a general framework for Cooperative Parallel Metaheuristics (CPMH). This framework includes several parameters to control the cooperation. CPMH organizes the explorers into teams; each team aims at intensifying the search in a particular region of the search space and uses intra-team communication. In addition, inter-team communication is used to ensure search diversification. CPMH allows the user to tune the trade-off between intensification and diversification. However, our framework supports different metaheuristics and metaheuristics hybridization. We also provide X10CPMH, an implementation of our CPMH framework developed in the X10 parallel language. To assess the soundness of our approach we tackle two hard real-life COP: hard variants of the Stable Matching Problem (SMP) and the Quadratic Assignment Problem (QAP). For all problems we propose new sequential and parallel metaheuristics, including a new Extremal Optimization-based method and a new hybrid cooperative parallel algorithm for QAP. All algorithms are implemented thanks to X10CPMH. A complete experimental evaluation shows that the cooperative parallel versions of our methods scale very well, providing high-quality solutions within a limited timeout. On hard and large variants of SMP, our cooperative parallel method reaches super-linear speedups. Regarding QAP, the cooperative parallel hybrid algorithm performs very well on the hardest instances, and improves the best known solutions of several instances.

Dans ce mémoire, nous étudions les méthodes itératives de recherche dans le cadre de la résolution du problème d'ordonnancement de type jobshop<br /><br />Plus que les performances en elles-mêmes, nous nous intéressons tout particulièrement à la compréhension du fonctionnement des méthodes de résolution ainsi qu'à l'analyse de l'influence de la coopération de plusieurs méthodes de recherche sur la qualité des solutions engendrées.<br /> <br />Dans un premier temps, nous évaluons l'apport de critères secondaires intégrés dans la fonction coût. Nous utilisons des algorithmes itératifs de recherche pour étudier l'impact de l'intégration de ces critères sur le paysage adaptatif ainsi que sur la qualité des ordonnancements engendrés.<br /><br />Nous proposons ensuite quelques améliorations du schéma d'application des opérateurs dans les algorithmes génétiques. <br /><br />Finalement, nous étudions quelques modèles d'hybridation des méta-heuristiques basés sur la recherche tabou et les algorithmes évolutifs.

Notre travail porte sur le problème de bin-packing qui consiste à déterminer le nombre minimum de grands rectangles (bins) nécessaires pour ranger un ensemble de petits rectangles (objets). Ce problème d'optimisation combinatoire est NP-difficile au sens fort. Nous proposons des prétraitements des objets permettant la valorisation des espaces perdus dans les bins et la diminution de la taille du problème à résoudre. Nous proposons une nouvelle méthode d'évaluation de bornes inférieures tenant compte de la possibilité de tourner les objets de 90 degrés. Nous procédons à une résolution approchée du problème grâce à deux nouvelles méthodes : une heuristique et un algorithme de recherche tabou.

Ma thèse porte sur la configuration dynamique de réseaux de communication radio vérifiant un certain nombre de contraintes (ou objectifs) et l'utilisation, si possible optimale, de l'ensemble des fréquences disponibles à un instant donné. C'est un problème NP-difficile dont l'enjeu économique est important pour l'entreprise TDF. J'ai construit et mis en œuvre des méta-heuristiques hybrides originales pour résoudre ce type de problème et assurer la meilleure qualité de service (QoS) possible. Les fréquences étant une denrée rare et chère, on peut se demander si, pendant un certain temps, une seule fréquence ne suffirait pas pour couvrir les besoins d'un secteur géographique donné. Ceci permettrait d'utiliser les autres fréquences pour d'autres applications. C'est le principe de base des réseaux SFN (Single Frequency Network) qui nécessitent l'optimisation des délais de transmission, le regroupement de certains émetteurs pour construire un tel réseau et le choix de la fréquence à allouer. Du point de vue informatique, il s'agit de réaliser simultanément plusieurs optimisations. La structure d'un réseau SFN doit être ajustable au cours du temps. J'ai développé un logiciel qui réalise ces opérations, à savoir : - sélection des émetteurs pour construire des réseaux (i.e. plaques) SFN, - optimisation des écarts de transmission dans chaque SFN, - choix de la meilleure fréquence possible pour chaque SFN. Les performances de ces algorithmes sont comparées avec la QoS des plans de fréquences utilisés en France et des pays voisins. Les résultats obtenus sont encourageants. / The purpose of my thesis is the dynamic construction of radio communication networks subject to multiple constraints and the optimal (if possible) use of the set of available frequencies at time t. This is an NP-Hard problem with important economical issues. I have designed and used original hybrid meta-heuristics for solving this kind of problems and providing the best possible QoS. Frequencies are rare and expansive therefore we can ask if a single frequency would not be enough, for a while, in order to cover the needs of a given geographical area. This would allow the use of the remaining frequencies for other applications. This is the principle of Single Frequency Networks (SFN) which necessitate the simultaneous optimization of transmission delays, of the allocated frequency and of their design. I have designed an original and e_cient software which performs these operations. We give experimental results for real benchmarks provided by TDF.

La modélisation et la représentation des architectures logicielles sont devenues une des phases principales du processus de développement des systèmes complexes. En effet, la représentation de l'architecture fournit de nombreux avantages pendant tout le cycle de vie du logiciel. Cependant, pour beaucoup de systèmes existants, aucune représentation fiable de leurs architectures n'est disponible. Afin de pallier cette absence, source de nombreuses difficultés principalement lors des phases de maintenance et d'évolution, nous proposons dans cette thèse une approche, appelée ROMANTIC, visant à extraire une architecture à base de composants à partir d'un système orienté objet existant. L'idée première de cette approche est de proposer un processus quasi-automatique d'identification d'architectures en formulant le problème comme un problème d'optimisation et en le résolvant au moyen de méta-heuristiques. Ces dernières explorent l'espace composé des architectures pouvant être abstraites du système en utilisant la sémantique et la qualité architecturale pour sélectionner les meilleures solutions. Le processus s'appuie également sur l'architecture intentionnelle du système, à travers l'utilisation de la documentation et des recommandations de l'architecte.

Ces travaux de recherche présentés dans cette thèse s’intègrent dans le cadre d’un partenariat entre Generix Group, éditeur de logiciels collaboratifs pour l’écosystème du commerce, et l’École Centrale de Lille portant sur la réalisation d’un système d’aide au déplacement des opérateurs intégrant la Réalité Augmentée (RA) dans le domaine de la supply chain. Dans la gestion des entrepôts, la préparation des commandes représente un processus important. Avoir une gestion optimisée des entrepôts en aidant les opérateurs à travailler dans des meilleures conditions est un enjeu majeur. Le but de cette thèse est de proposer un Système d’Aide à la Décision (SAD) dans les entrepôts pour l’optimisation des processus de picking et putting. L’aspect dynamique et ouvert du problème nous a conduits à adopter une modélisation multi-agent. Le système multi-agent proposé s’appuie sur les méta heuristiques pour gérer l’affectation aux opérateurs des chemins optimisés de préparation de commandes. Le système d’Alliance entre l’Optimisation et les Systèmes Multi-agent (AOSMA) proposé est basé sur une approche de modélisation, optimisation et simulation orientée agent intégrant la technologie des lunettes à RA. En effet, les lunettes connectées permettent d’afficher d’une manière confortable dans le champ de vision de l’opérateur les informations nécessaires afin d’améliorer l’efficacité et le rendement et de réduire les erreurs de picking et putting. Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l’alliance entre les Systèmes Multi-Agent et l’optimisation tout en intégrant la nouvelle technologie de RA pour assurer le pilotage des parcours de picking et putting / The research presented in this thesis belongs to a partnership between Generix Group, collaborative software vendor for Retail ecosystem, and the Ecole Centrale of Lille which aims to implement a Support System for Travel (SST) distance of pickers integrating Augmented Reality (AR) in the area of the supply chain. In warehouse management, order picking is an important process. Having an optimized warehouse management by helping order pickers to work in better conditions is a major issues. The aim of this thesis is to propose a Decision Support System (DSS) in warehouses to optimize picking and putting processes. The dynamic and open aspect of the problem has led us to adopt a multi-agent modelling approach. The proposed multi-agent system is based on metaheuristics to manage the optimized paths allocation to order pickers. The Alliance between the Optimization and Multi-Agent System (AOMAS) proposed is based on a modeling approach, optimization and agent-oriented simulation integrating Augmented Reality (AR) Smart Glasses. Indeed, the connected glasses can display in the operator's field of vision the necessary information to improve efficiency and effectiveness and reduce errors in picking and putting. The experimental results presented in this thesis, justify the alliance between the multi-agent systems and optimization integrating the new AR technology to ensure the piloting of picking and putting path.

La mise en oeuvre des véhicules électriques dans le secteur du transport de fret présente une solution durable qui répond aux objectifs environnementaux et économiques. Cette thèse s'oriente dans cette direction, elle porte sur l'étude des problèmes de transport électrique selon deux niveaux décisionnels à savoir le niveau stratégique et opérationnel.Au niveau stratégique, nous traitons le problème d'allocation des segments de recharge d'un véhicule électrique par des ondes électromagnétiques. Pour cela, nous proposons une modélisation du problème sous forme de programme mathématique mixte en nombre entier qui tient compte de la particularité du réseau routier et du véhicule. L'objectif est de déterminer; dans un réseau qui se compose de plusieurs chemins; une allocation stratégique qui constitue un compromis entre le coût d'achat du matériel de recharge et le coût de la batterie en satisfaisant un ensemble de contraintes liées au fonctionnement du système lors de l'exploitation et qui garantissent l'arrivée du véhicule à sa destination sans rupture de charge. Ainsi, nous montrons l'utilité de nos travaux dans un contexte industriel à travers le projet 'Green Truck'. Ce projet consiste à remplacer les camions à combustion par les camions électriques; adapté à la technologie d'alimentation par induction; dans la zone industrialo-portuaire du Havre. Dans cette optique et dans un premier temps, nous traitons le problème d'installation des segments de recharge dynamique. Dans un deuxième temps, nous intégrons le mode de rechargement statique dans la stratégie d'allocation. Nous adoptons la version multi-objective de l'algorithme d'optimisation par essaim de particules pour résoudre le problème. En effet, l'algorithme a montré sa robustesse et son efficacité vis-à-vis de problèmes d'optimisation non-linéaires. Après la linéarisation de notre modèle, nous comparons les résultats obtenus avec ceux issus à partir du solveur CPLEX. Nous montrons la validité des résultats obtenus à travers leur analyse et leur discussion.Au niveau opérationnel, nous étudions le problème de tournées de véhicules dans le cas d'une flott( mixte composée de véhicules électriques et à combustion, ce qui est un véritable réseau industrie rencontré dans la pratique. La particularité de notre travail réside dans la considération du cas où le émissions sont limitées par un système de plafonnement d'émissions pour les véhicule conventionnels. Afin de résoudre le modèle mathématique que nous avons élaboré, nous avons indu trois heuristiques dans l'algorithme SPEA-II qui répondent aux contraintes engendrées par la batterie limitée des véhicules électriques. Après l'analyse des performances de l'algorithme résultant, nou, concluons que l'approche de résolution permet d'achever des résultats compétitifs. / The implementation of electric vehicles in the freight transport sector presents a sustainable solution that meets environmental and economic objectives. This thesis is oriented in this direction, it deals with the study of the problems of electric transportation according to two decisional levels namely the strategic and operational levels.At the strategic level, we study the problem of the location of the wireless charging infrastructure in a transport network composed of multiple routes between the origin and the destination. To find a strategic solution to this problem, we first and foremost propose a nonlinear integer programming solution to reach a compromise between the cost of the battery, which is related to its capacity, and the cost of installing the power transmitters, while maintaining the quality of the vehicle's routing. Thus, we show the utility of our work in an industrial context through the 'Green Truck' project. This project consists of replacing diesel trucks by inductive trucks in the industrial-port area of Le Havre. Initially, we are dealing with the problem of allocation of dynamic charging segments. In a second step, we integrate the static reload mode in the allocation strategy. We adapt the multi-objective particle swarm optimization (MPSO) approach to our problem, as the particles were robust in solving nonlinear optimization problems. Since we have a multi-objective problem with two binary variables, we combine the binary and discrete versions of the particle swarm optimization approach with the multi-objective one. To assess the quality of solutions generated by the PSO algorithm, the problem is transformed into an equivalent linear programming problem and solved with CPLEX optimizer. The results are analyzed and discussed in order to point out the efficiency of our resolution method.At the operational level, we study a new version of the vehicle routing problem with a mix fleet of electric and combustion vehicles, which is a real industrial network encountered in practice. The particularity of our work lies in the consideration of the case where emissions are limited by an emission cap system for conventional vehicles. In order to solve the mathematical model that we have developed, we have included three heuristics in the SPEA-II algorithm that respond to the constraints generated by the limited battery of electric vehicles. After analyzing the performance of the resulting algorithm, we conclude that the resolution approach achieves competitive results.

Ce document décrit de nouvelles modélisations et approches de résolution que nous appliquons à des problèmes de découpe et de conditionnement. Nous étudions dans un premier temps plusieurs techniques de décomposition alliées à différentes méta-heuristiques basées sur des stratégies d'oscillation. Nous étudions ensuite le concept de fonctions dual-réalisables qui permettent d'obtenir des évaluations par défaut polynomiales pour des problèmes de conditionnement. Finalement, nous proposons des modèles originaux pour des problèmes de placement de rectangles. Nous utilisons ces modèles dans des méthodes de programmation par contraintes.

Lorsque la vue, qui est un important moyen de communication, est altérée, alors l'acquisition de l'information s'en trouve modifiée, dégradée ou limitée. A l'ère du monde numérique, le Web regorge d'informations réparties sur différents sites et mises en forme par les développeurs et designers. De nombreuses pathologies visuelles peuvent entraîner des difficultés dans l'accès à ces informations. Au-delà même de ces informations, l'accès aux outils et services est lui aussi limité. Des difficultés dans la perception des couleurs, des taches dans le champ visuel ou un champ visuel réduit sont tout autant de sources de difficultés. Chaque personne a une vision qui lui est propre. Chez les personnes qui ont une basse vision, les pathologies donnent des évolutions spécifiques chez chacune d'entre elles. De plus les méthodes de compensation acquises sont différentes d'une personne à l'autre. Des outils d'assistance existent depuis de nombreuses années et tentent de répondre aux besoins des personnes ayant une basse vision en proposant des adaptations visuelles. Les principales limites de ces outils résident notamment dans le fait qu'ils ne sont pas en capacité de prendre en compte les besoins très spécifiques de chaque personne. Ces travaux de recherche se concentrent donc autour de l'analyse des besoins réels des utilisateurs et de l'élaboration d'une nouvelle approche qui se base sur les préférences personnelles de l'utilisateur. L'objectif final est d'automatiser la transformation des pages Web en fonction des préférences propres à un utilisateur pendant qu'il navigue sur le Web. Divers algorithmes ont été utilisés, notamment des algorithmes évolutionnaires, afin de réaliser des compromis entre les préférences de l'utilisateur et l'apparence originale de la page Web. La thèse développe de manière approfondie les principaux problèmes touchant les personnes en situation de basse vision et des éléments sur les modèles de couleurs et de contrastes. Puis elle présente un langage de modélisation des préférences basé sur la logique, une modélisation du problème comme un problème d'optimisation, des algorithmes de résolution, un démonstrateur, et des expérimentations sur des pages Web réelles. / When the sight, which is the main communication way, is altered, then the information acquisition process is also modified, degraded or limited. In today's digital world, the Web is a wealth of information organized by designers and developers and available on different Websites. Many visual pathologies can lead to difficulties in accessing this information. Beyond this information, the access to the different tools and services is also affected. Difficulties in color perception, cloud-like white patches or dark areas in a visual field, or a reduced visual field are all sources of difficulties. Each person has a particular vision. Several persons with the same pathology may even have different visions. Several assistive tools have been proposed that apply visual adaptation, trying to meet the needs of people with low vision. Main limits of these tools are mainly the unability of taking into account the very specific needs of each person. These research works are focused on the real user's needs analysis and on making a new approach based on the personal user's preferences. The final target consists in automatizing the Web page transformation according to the specific preferences of a particular user. This transformation occurs along the navigation from page to page. Different algorithms have been used, especially evolutionary algorithms, in order to make tradeoffs between the user's preferences and the original appearance of the page. The thesis further develops main problems encountered by people with low vision and some notions on color models and contrast relations. After that, we present a preference modeling language based on logics, a modeling of the problem as an optimization problem, some resolution algorithms, a tool and experiments on several real Web pages.