Cette thèse comporte des résultats théoriques et pratiques sur deux métaheuristiques, la Recherche Dispersée et la Recherche Voisinage variable (RVV), ainsi que sur des Matheuristiques. Au niveau théorique, la contribution principale de cette thèse est la proposition d’un algorithme de recherche dispersée avec l’arrondi directionnel convergent pour les programmes en nombres entiers mixtes (0-1 MIP), avec une preuve de cette convergence en un nombre fini d’itérations. En se basant sur cet algorithme convergeant, deux implémentations et plusieurs heuristiques sont proposées et testées sur des instances de 0-1 MIP. Les versions testées reposent sur des implémentations non optimisées pour mettre en évidence la puissance des approches dans une forme simplifiée. Nos résultats démontrent l’efficacité de ces approches initiales, ce qui les rend attractives lorsque des solutions de très haute qualité sont recherchées avec un investissement approprié en termes d’effort de calcul. Cette thèse inclut également quelques nouvelles variantes de la métaheuristique Recherche Voisinage Variable telles qu’une recherche voisinage variable deux niveaux, une recherche voisinage variable imbriquée, une descente voisinage variable cyclique et une heuristique de plongée voisinage variable. En outre, plusieurs implémentations efficaces de ces algorithmes basés sur la recherche voisinage variable ont été appliquées avec succès à des problèmes NP-Difficiles apparaissant en transport, logistique, production d’énergie, ordonnancement, et segmentation. Les heuristiques proposées se sont avérées être les nouvelles heuristiques de référence sur tous les problèmes considérés. La dernière contribution de cette thèse repose sur la proposition de plusieurs matheuristiques pour résoudre le problème de Conception de Réseau Multi-flots avec Coût fixe (CRMC). Les performances de ces matheuristiques ont été évaluées sur un ensemble d’instances de référence du CRMC. Les résultats obtenus démontrent la compétitivité des approches proposées par rapport aux approches existantes de la littérature. / This thesis consists of results obtained studying Scatter Search, Variable Neighbourhood Search (VNS), and Matheuristics in both theoretical and practical context. Regarding theoretical results, one of the main contribution of this thesis is a convergent scatter search with directional rounding algorithm for 0-1 Mixed Integer Programs (MIP) with the proof of its finite convergence. Besides this, a convergent scatter search algorithm is accompanied by two variants of its implementation. Additionally, several scatter search based heuristics, stemming from a convergent scatter search algorithm have been proposed and tested on some instances of 0-1 MIP. The versions of the methods tested are first stage implementations to establish the power of the methods in a simplified form. Our findings demonstrate the efficacy of these first stage methods, which makes them attractive for use in situations where very high quality solutions are sought with an efficient investment of computational effort.This thesis also includes new variants of Variable Neighborhood Search metaheuristic such as a two-level variable neighborhood search, a nested variable neighborhood search, a cyclic variable neighborhood descent and a variable neighborhood diving. Additionally, several efficient implementation of those variable neighborhood search algorithms have been successfully applied for solving NP-Hard problems appearing in transportation, logistics, power generation, scheduling and clustering. On all tested problems, the proposed VNS heuristics turned out to be a new state-of-the art heuristics. The last contribution of this thesis consists of proposing several matheuristics for solving Fixed-Charge Multicommodity Network Design (MCND) problem. The performances of these matheuristics have been disclosed on benchmark instances for MCND. The obtained results demonstrate the competitiveness of the proposed matheuristics with other existing approaches in the literature.

Cette thèse s’intéresse au problème classique de tournées de véhicules avec contraintes de capacité (CVRP pour Capacitated Vehicle Routing Problem) ainsi qu’une variante beaucoup plus complexe, soit le problème de tournées de véhicules dépendant du temps avec fenêtres de temps et points de transfert défini sur un réseau routier (TDVRPTWTP-RN pour Time-Dependent Vehicle Routing Problem with Time Windows and Transfer Points on a Road Network). Dans le premier article, le TDVRPTWTP-RN est résolu en adaptant une métaheuristique qui représente l’état de l’art pour le CVRP, appelé Slack Induction for String Removals (SISR). Cette métaheuristique fait appel au principe “détruire et reconstruire” en retirant des séquences de clients consécutifs dans les routes de la solution courante et en réinsérant ensuite ces clients de façon à créer une nouvelle solution. Le problème est défini sur un réseau routier où différents chemins alternatifs peuvent être utilisés pour se déplacer d’un client à l’autre. De plus, le temps de parcours sur chacun des arcs du réseau n’est pas fixe, mais dépend du moment où le véhicule quitte le sommet origine. S’inspirant de problèmes rencontrés en logistique urbaine, nous considérons également deux types de véhicules, de petite et grande capacité, où les grands véhicules sont interdits de passage au centre-ville. Ainsi, les clients du centre-ville ne peuvent être servis que suite au transfert de leur demande d’un grand à un petit véhicule à un point de transfert. Comme un point de transfert n’a pas de capacité, une problématique de synchronisation apparaît quand un grand véhicule doit y rencontrer un ou plusieurs petits véhicules pour leur transférer une partie de son contenu. Contrairement aux problèmes stricts de tournées de véhicules à deux échelons, les grands véhicules peuvent aussi servir des clients localisés à l’extérieur du centre-ville. Comme le problème abordé est beaucoup plus complexe que le CVRP, des modifications importantes ont dû être apportées à la métaheuristique SISR originale. Pour évaluer la performance de notre algorithme, un ensemble d’instances tests a été généré à partir d’instances existantes pour le TDVRPTW-RN. Les réseaux omt été divisés en trois régions : centre-ville, frontière et extérieur. Le centre-ville et l’extérieur sont respectivemnt les royaumes des petits et grands véhicules, tandis que la frontière (où l’on retrouve les points de transfert) peut être visité par les deux types de véhicules. Les résultats numériques montrent que la métaheuristique proposée exploite les opportunités d’optimiser une solution en déplaçant autant que possible les clients neutres, soit ceux qui peuvent être servis indifféremment par un petit ou un grand véhicule, des routes des petits véhicules vers les routes des grands véhicules, réduisant ainsi les coûteuses visites aux points de transfert. Les deuxième et troisième article s’intéressent à des concepts plus fondamentaux et font appel au problème plus simple du CVRP pour les évaluer. Dans le second article, un étude expérimentale est conçue afin d’examiner l’impact de données (distances) imprécises sur la performance de différents types d’heuristiques, ainsi qu’une méthode exacte, pour le CVRP. À cette fin, différents niveaux d’imprécision ont été introduits dans des instances tests classiques pour le CVRP avec 100 à 1 000 clients. Nous avons observé que les meilleures métaheuristiques demeurent les meilleures, même en présence de hauts niveaux d’imprécision, et qu’elles ne sont pas affectées autant par les imprécisions qu’une heuristique simple. Des expériences avec des instances réelles ont mené aux mêmes conclusions. Le troisième article s’intéresse à l’intégration de l’apprentissage automatique dans la métaheuristique SISR qui représente l’état de l’art pour le CVRP. Dans ce travail, le principe “détruire et reconstruire” au coeur de SISR est hybridé avec une méthode d’apprentissage par renforcement qui s’inspire des systèmes de colonies de fourmis. L’ap- prentissage automatique a pour but d’identifier les arêtes les plus intéressantes, soit celles qui se retrouvent le plus fréquemment dans les solutions de grande qualité précédemment rencontrées au cours de la recherche. L’inclusion de telles arêtes est alors favorisé lors de la réinsertion des clients ayant été retirés de la solution par le mécanisme de destruction. Les instances utilisées pour tester notre approche hybride sont les mêmes que celles du second article. Nous avons observé que notre algorithme ne peut produire que des solutions lé- gèrement meilleures que la métaheuristique SISR originale, celle-ci étant déjà quasi-optimale. / This thesis is concerned both with the classical Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) and a much more complex variant called the Time-Dependent Vehicle Routing Problem with Time Windows and Transfer Points on a Road Network (TDVRPTWTP-RN ). In the first paper, the TDVRPTWTP RN is solved by adapting a state-of-the-art metaheuris- tic for the CVRP, called Slack Induction for String Removals (SISR). This metaheuristic is based on the ruin and recreate principle and removes strings of consecutive customers in the routes of the current solution and then reinserts the removed customers to create a new solution. The problem is formulated in a full road network where different alternative paths can be used to go from one customer to the next. Also, the travel time on each arc of the road network is not fixed, but depends on the departure time from the origin node. Motivated from city logistics applications, we also consider two types of vehicles, large and small, with large vehicles being forbidden from the downtown area. Thus, downtown customers can only be served through a transfer of their goods from large to small vehicles at designated transfer points. Since transfer points have no capacity, synchronization issues arise when a large vehicle must meet one or more small vehicles to transfer goods. As opposed to strict two-echelon VRPs, large vehicles can also directly serve customers that are outside of the downtown area. Given that the TDVRPTWTP-RN is much more complex than the CVRP, important modifications to the original SISR metaheuristic were required. To evaluate the performance of our algorithm, we generated a set of test instances by extending existing instances of the TDVRPTW-RN . The road networks are divided into three regions: downtown, boundary and outside. The downtown and outside areas are the realm of small and large vehicles, respectively, while the boundary area that contains the transfer points can be visited by both small and large vehicles. The results show that the proposed metaheuristic exploits optimization opportunities by moving as much as possible neutral customers (which can be served by either small or large vehicles) from the routes of small vehicles to those of large vehicles, thus avoiding costly visits to transfer points. The second and third papers examine more fundamental issues, using the classical CVRP as a testbed. In the second paper, an experimental study is designed to examine the impact of inaccurate data (distances) on the performance of different types of heuristics, as well as one exact method, for the CVRP. For this purpose, different levels of distance inaccuracies were introduced into well-known benchmark instances for the CVRP with 100 to 1,000 customers. We observed that the best state-of-the-art metaheuristics remain the best, even in the presence of high inaccuracy levels, and that they are not as much affected by inaccuracies when compared to a simple heuristic. Some experiments performed on real-world instances led to the same conclusions. The third paper focuses on the integration of learning into the state-of-the-art SISR for the CVRP. In this work, the ruin and recreate mechanism at the core of SISR is enhanced by a reinforcement learning technique inspired from ant colony systems. The learning component is aimed at identifying promising edges, namely those that are often found in previously encountered high-quality solutions. The inclusion of these promising edges is then favored during the reinsertion of removed customers. The benchmark instances of the second paper were also used here to test the new hybrid algorithm. We observed that the latter can produce only slightly better solutions than the original SISR, due to the quasi-optimality of the original solutions.

A travers cette thèse, nous montrons l'importance de la modélisation et de la coopération de métaheuristiques pour la résolution de problèmes réels en bioinformatique. Pour ce faire, deux problèmes ont été étudiés : le premier dans le domaine de la protéomique pour l'identification de protéines à partir de données spectrales et le second dans le domaine de l'analyse structurale de molécules pour le problème du docking moléculaire flexible. Ainsi, pour le premier problème, un nouveau modèle basé sur une comparaison directe des bases de données protéiques avec les données expérimentales brutes a été mise en place. L'approche associée a été intégrée au sein d'un moteur d'identification par empreinte de masse peptide appelé ASCQ_ME. Ce modèle d'identification a permis ensuite de proposer et de valider une modélisation pour le problème de " de novo protein sequencing " qui consiste à retrouver la séquence d'une protéine à partir seulement des données expérimentales. Il s'agit d'un modèle en trois étapes appelé SSO pour " Sequence ", " Shape " et " Order ". Après une étude de chacune de ces étapes, SSO a été implémenté et testé à travers trois métaheuristiques collaborant de manière séquentielle. Pour le second problème, une étude des nouvelles modélisations multi-objectives a été menée et a conduit à la définition d'un ensemble de huit modèles différents testés à l'aide d'algorithmes génétiques multi-objectifs parallèles. Une douzaine de configuration d'opérateurs génétiques ont été testé afin de mettre en évidence l'efficacité de l'hybridation des algorithmes génétiques avec des recherches locales. Pour chacune des parties, l'implémentation et la mise en place des collaborations fut possible grâce à la plateforme ParadisEO et notamment grâce à mes contributions à la partie ParadisEO-MO dédiée aux métaheuristiques à base de solution unique. L'ensemble de ces travaux a été soutenu par le PPF BioInformatique de l'Université des Sciences et Technologies de Lille et le projet ANR Dock.