La planification tactique consiste à élaborer des plans de production afin de répondre au mieux à la demande, à un moindre coût. Traditionnellement, cette planification est divisée en trois plans principaux : le Plan Industriel et Commercial (PIC), le Plan Directeur de Production (PDP) et le Calcul des Besoins Net (CBN). Pour élaborer ces différents plans, des modèles mathématiques dits de " lot-sizing " ont été développés. Cependant, les mécanismes de fusion/acquisition entre entreprises ont considérablement complexifié cette planification en y intégrant les aspects multi-site inhérents au concept de chaîne logistique et il n'existe pas, à notre connaissance, de modèle du domaine et de modèle mathématique de référence pour cette problématique. Dans cette thèse, nous proposons un modèle générique de connaissance pour la planification multi-site à partir duquel un modèle mathématique générique peut être obtenu. Ce dernier permet, par instanciation, de retrouver les principaux modèles de la littérature. Nous proposons également des méthodes d'optimisation efficaces pour l'élaboration des plans de production (PIC, PDP et CBN) dans un contexte mono et multi-site : - Nous nous intéressons à l'obtention du PIC et du PDP dans un contexte mono-site au travers de la résolution du Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) grâce à des métaheuristiques et des bornes inférieures. Par cette technique, nous améliorons des résultats de la littérature. - Nous proposons un modèle mathématique pour la planification d'une chaîne logistique de type " flowshop hybride " obtenu par instanciation du modèle mathématique générique ainsi qu'une méthode d'optimisation efficace pour déterminer les PDPs et CBNs pour cette chaîne logistique. Nous abordons ensuite les problèmes de faisabilité des plans de production ainsi déterminés au niveau opérationnel en utilisant différents couplages entre modèles mathématiques ou modèles de simulation, ce qui permet d'assurer la synchronisation verticale des plans. Enfin, dans le cadre d'un contrat industriel, nous nous intéressons à la mise en place d'une politique de gestion de stock à demande différenciée. Après avoir étudié la faisabilité d'une telle mise en oeuvre dans un contexte industriel, nous avons conçu les algorithmes et développé l'application permettant de calculer les seuils de rationnement de chaque client afin de mener un test grandeur nature de cette politique.

Les travaux de recherche de ce mémoire portent sur la contribution à l'ordonnancement et à la robustesse d'ateliers de traitement de surface pour une production mono-robot/multi-produits.Une ligne de traitement de surface est constituée d'une succession de cuves dans lesquelles une opération chimique, de durée définie sur un intervalle de temps, appelé fenêtre, doit être réalisée. Ce type de ligne est en particulier contraint par un robot, se déplaçant sur un rail au dessus des cuves et assurant le transport du produit à traiter. Ce problème d'ordonnancement traité, appelé SHMP (Single-Hoist/Multi-Products) est connu pour être NP-difficile, même avec un seul produit et une seule ressource de transport. Basé sur les techniques de satisfaction de contraintes, un algorithme a été développé et mis en œuvre avec succès pour l'atelier de traitement de surfaces étudié. L'utilisation de l'hybridation de ce même algorithme avec d'autres méthodes s'est avérée intéressante et efficace pour déterminer des solutions de meilleure qualité. Nous avons également montré que le recours aux algorithmes génétiques pour l'optimisation du problème job shop mono-robot/multi-produits étudié conduit à des résultats encore plus intéressants et significatifs.La robustesse a aussi été considérée pour l'étude de l'influence des perturbations sur l'ordonnancement. Pour cela, la distinction de divers scénarii a été nécessaire pour l'étude de l'influence d'une perturbation au niveau du chariot. La détermination systématique d'un ordonnancement robuste a été ensuite menée, avec succès, par application d'une méthode d'évaluation multi-critères

Les travaux de recherche de ce mémoire portent sur la contribution à l’ordonnancement et à la robustesse d’ateliers de traitement de surface pour une production mono-robot/multi-produits.Une ligne de traitement de surface est constituée d’une succession de cuves dans lesquelles une opération chimique, de durée définie sur un intervalle de temps, appelé fenêtre, doit être réalisée. Ce type de ligne est en particulier contraint par un robot, se déplaçant sur un rail au dessus des cuves et assurant le transport du produit à traiter. Ce problème d’ordonnancement traité, appelé SHMP (Single-Hoist/Multi-Products) est connu pour être NP-difficile, même avec un seul produit et une seule ressource de transport. Basé sur les techniques de satisfaction de contraintes, un algorithme a été développé et mis en œuvre avec succès pour l’atelier de traitement de surfaces étudié. L’utilisation de l’hybridation de ce même algorithme avec d’autres méthodes s’est avérée intéressante et efficace pour déterminer des solutions de meilleure qualité. Nous avons également montré que le recours aux algorithmes génétiques pour l’optimisation du problème job shop mono-robot/multi-produits étudié conduit à des résultats encore plus intéressants et significatifs.La robustesse a aussi été considérée pour l’étude de l’influence des perturbations sur l’ordonnancement. Pour cela, la distinction de divers scénarii a été nécessaire pour l’étude de l’influence d’une perturbation au niveau du chariot. La détermination systématique d’un ordonnancement robuste a été ensuite menée, avec succès, par application d’une méthode d’évaluation multi-critères / In this thesis we study the automated electroplating lines. In these lines, the products are immerged in different tanks. The processing times are bounded. The lower bound represents the minimum time to treat the product while the upper bound depends on the treatment.A classical objective is to find the robot moves which minimize the cycle time, this is called ”hoist scheduling problem” (HSP). In this thesis, we study particularly the single-hoist/multi-products.In this direction, three approaches are presented to solve the single-hoist/multi-products problem with introducing the hoist moves time: constraints satisfaction algorithm based on non standard criteria witch the hoist wait time, hybridization with classical heuristics improving the obtained results, and finally the genetic algorithm to optimize the cycle time. Robustness’ notions are finally exploited in the presence of a disturbance at the critical resource of the workshop which is the hoist.The systematic determination of a robust scheduling has been conducted successfully introducing new performance indicators and by applying a multicriteria evaluation method

La question de l’évolution du parc nucléaire français peut être considérée via l’étude de scénarios électronucléaires. Ces études présentent un rôle important, compte-tenu des enjeux, de l’ampleur des investissements, des durées et de la complexité des systèmes concernés, et fournissent des éléments d’aide au processus décisionnel. Elles sont menées à l’aide du code COSI (développé au CEA/DEN), qui permet de calculer les inventaires et les flux de matières transitant dans le cycle (réacteurs nucléaires et installations associées), via notamment le couplage avec le code d’évolution CESAR. Les études actuelles menées avec COSI nécessitent de définir les paramètres d’entrée des scénarios simulés, de sorte à satisfaire différents critères comme minimiser la consommation d’uranium naturel, la production de déchets, etc. Ces paramètres portent notamment sur les quantités et l’ordonnancement des combustibles usés au retraitement ou encore le nombre, la filière et les dates de mises en service des réacteurs à déployer. Le présent travail vise à développer, valider et appliquer une méthodologie d’optimisation couplée à COSI pour la recherche de scénarios électronucléaires optimaux pour un problème multicritère. Cette méthodologie repose en premier lieu sur la réduction de la durée d’évaluation d’un scénario afin de permettre l’utilisation de méthodes d’optimisation en un temps raisonnable. Dans ce cadre, des métamodèles d’irradiation par réseaux de neurones sont établis à l’aide de la plateforme URANIE (développée au CEA/DEN) et sont implémentés dans COSI. L’objet du travail est ensuite d’utiliser, adapter et comparer différentes méthodes d’optimisation, telles que l’algorithme génétique et l’essaim particulaire disponibles dans la plateforme URANIE, afin de définir une méthodologie adéquate pour ce sujet d’étude spécifique. La mise en place de cette méthodologie suit une approche incrémentale qui fait intervenir des ajouts successifs de critères, contraintes et variables de décision dans la définition du problème d’optimisation. Les variables ajoutées au problème, qui décrivent la cinétique de déploiement des réacteurs et la stratégie de retraitement des combustibles usés, sont choisies en fonction de leur sensibilité sur les critères définis. Cette approche permet de faciliter l’interprétation des scénarios optimaux, la détection d’éventuelles difficultés liées au processus d’optimisation, et finalement d’émettre des recommandations d’utilisation de la méthodologie mise en place en fonction de la nature du problème. Les études d'optimisation s’appuient sur un scénario de déploiement de réacteurs à neutrons rapides avec recyclage du plutonium, inspiré des études menées dans le cadre de la loi de 2006 sur la gestion des matières et déchets radioactifs. Une illustration des possibilités de la méthodologie est réalisée sur ce scénario, et permet notamment de démontrer le caractère optimal du scénario issu des études menées selon cette loi vis-à-vis de la limitation de l’entreposage de matières fissiles. Ce résultat souligne l’importance de la mise en œuvre d’une gestion dynamique du plutonium via le recours au combustible MOX pour le déploiement progressif des RNR. / The issue of the evolution French nuclear fleet can be considered through the study of nuclear transition scenarios. These studies are of paramount importance as their results can greatly affect the decision making process, given that they take into account industrial concerns, investments, time, and nuclear system complexity. Such studies can be performed with the COSI code (developed at the CEA/DEN), which enables the calculation of matter inventories and fluxes across the fuel cycle (nuclear reactors and associated facilities), especially when coupled with the CESAR depletion code. The studies today performed with COSI require the definition of the various scenarios’ input parameters, in order to fulfil different objectives such as minimising natural uranium consumption, waste production and so on. These parameters concern the quantities and the scheduling of spent fuel destined for reprocessing, and the number, the type and the commissioning dates of deployed reactors.This work aims to develop, validate and apply an optimisation methodology coupled with COSI, in order to determine optimal nuclear transition scenarios for a multi-objective platform. Firstly, this methodology is based on the acceleration of scenario evaluation, enabling the use of optimisation methods in a reasonable time-frame. With this goal in mind, artificial neural network irradiation surrogate models are created with the URANIE platform (developed at the CEA/DEN) and are implemented within COSI. The next step in this work is to use, adapt and compare different optimisation methods, such as URANIE’s genetic algorithm and particle swarm methods, in order to define a methodology suited to this type of study. This methodology development is based on an incremental approach which progressively adds objectives, constraints and decision variables to the optimisation problem definition. The variables added, which are related to reactor deployment and spent fuel reprocessing strategies, are chosen according to their sensitivity to the defined objectives. This approach makes optimal scenarios interpretation easier, makes it possible to identify potential difficulties with the optimisation process, and then to provide recommendations on the use of the deployed methodology according to the problem type. The optimisation studies consider a fast reactor deployment scenario with plutonium recycling, which is inspired by studies carried out in the scope of the 2006 Act for Waste Management. An illustration of the possibilities of this methodology is provided with this scenario, demonstrating the optimality of the scenario inspired by the studies that were carried out for the 2006 Act, regarding stored fissile materials limitation. This result highlights the importance of dynamic plutonium management through MOX fuel usage during fast reactor deployment.

Ce projet de recherche s’inscrit dans un partenariat entre l’ANDRA (Agence Nationale pour la gestion des Déchets Radioactifs) et le LOSI de l’Institut Charles Delaunay (STMR UMR CNRS), UTT.La thèse vise à dimensionner les ouvrages de stockage vis-à-vis des divers flux industriels. Les flux concernés sont de nature variée et cela constitue l’une des caractéristiques du stockage. Les ouvrages doivent en effet être conçus pour permettre un développement progressif, à l’origine d’une coexistence de flux nucléaires (les colis de déchets nucléaires et les flux associés, telle la ventilation nucléaire) et de flux de chantiers conventionnels. Le dimensionnement des flux et la conception des ouvrages pour autoriser ces flux se trouvent donc au cœur du processus de conception du stockage.La problématique de notre partenaire industriel porte sur la conception de réseau (appelé flow path design). Notre contribution est dédiée au développement de modèles de flow path design avec de nouvelles contraintes ainsi qu’au développement de méthodes. Les extensions au modèle de base prennent en compte une flotte hétérogène, des segments interdits d’accès à certains véhicules et des coûts de construction. Différentes méthodes d'optimisation approchées ont aussi été développées et testées. Il s’agit de métaheuristiques basées sur les recherches locales, l’algorithme de colonies de fourmis ainsi que l’algorithme des abeilles. L’efficacité des méthodes est prouvée grâce à des tests sur des instances de la littérature et l’application au cas réel est faite par simulation / This research project is part of a partnership between ANDRA (National Agency for Radioactive Waste Management) and the LOSI, Institut Charles Delaunay (TSR UMR CNRS), UTT.The thesis aims to design the storage structures for various industrial flows. Flows involved are varied in nature and it is one of the characteristics of the storage. The works must be designed to effect a gradual development, from a "coactivity", that is to say, a coexistence of nuclear flux (the nuclear waste packages and the associated flow, such nuclear ventilation) and conventional flow sites. The design flow and the design of structures to allow these flows are therefore at the heart of the design process of storage.The problem of our industrial partner focuses on flow path design. Our contribution is dedicated to the development of models of flow path design with new constraints and the development of methods. Extensions to the basic model takes into account different type of vehicle, not allowed some segments and taking into account construction costs. Different optimization methods have also been developed and tested. Metaheuristics are based on local search, the ant colony algorithm and the algorithm of bees. Efficiency of methods is demonstrated through tests on literature benchmarks and application to the real case is done by simulation

Cette thèse considère le problème consistant à intégrer les décisions de routage et stockage lors de la conception de la chaîne logistique. Le but est de sélectionner des dépôts parmi un ensemble de candidats pour desservir un ensemble de détaillants à l’aide d’une flotte de véhicules de capacité permettant visiter plus d’un détaillant par route. On cherche à déterminer la localisation de ces dépôts et les tournées des véhicules afin de maintenir leurs niveaux optimaux de stocks. La demande chez les détaillants est connue à l’avance. Des applications dans les domaines de la logistique humanitaire et militaire sont envisageables. Pour résoudre le problème, deux matheuristiques sont proposées. Dans la première partie, une méthode coopérative qui combine des méthodes exactes pour le problème de conception de la chaîne logistique et des méthodes heuristiques de routage est présentée. Dans la deuxième partie, une méthode de décomposition utilisant une réformulation de Dantzig-Wolf sur les variables de routage est proposée. L’algorithme intègre les concepts de génération de colonnes, relaxation lagrangienne et recherche locale. Les résultats montrent la capacité des algorithmes à trouver des solutions de bonne qualité et nous estimons de façon empirique l’impact de considérer un modèle intégré au lieu d’utiliser une méthode d’optimisation séquentielle. De plus, les résultats des méthodes présentées sur des sous-problèmes sont aussi étudiés. Ces sont: le problème de localisation-routage, le problème de tournées avec gestion de stocks, et le problème de plus court chemin généralisé / The problem of designing a supply chain including simultaneously routing and inventory management decisions is studied in this thesis. The objective is to select a subset of depots to open, the inventory policies for a 2-echelon system, and the set of routes to perform distribution from the upper echelon to the next using a homogeneous fleet of vehicles over a finite planning horizon. Demand is considered to be known. Applications are found in humanitarian logistics and military logistics. To solve the problem, two matheuristic procedures are developed. On the first part a cooperative algorithm combining exact methods for the supply chain design problem and routing heuristics is presented. On the second part, a partition is proposed using a Dantzig-Wolf reformulation on the routing variables. An hybridization between column generation, Lagrangian relaxation and local search is proposed in this part, put together as a heuristic method. Furthermore, results demonstrate the capability of the algorithms to compute high quality solutions and empirically estimate the improvement in the cost function of the proposed model when compared to a sequential optimization approach. Furthermore, results of the proposed methodologies on benchmark instances for subproblems are studied as well. Those are the capacitated location-routing problem, the inventory-routing problem, and the generalized elementary shortest path problem

La préparation de commandes est une activité primordiale dans les entrepôts de distribution (près de 60% des coûts opérationnels dans les entrepôts traditionnels). Un des moyens de réduire ces coûts est de collecter plusieurs commandes simultanément, plutôt qu’une par une ; cela permet d’éviter des déplacements inutiles des opérateurs dans le cas de collecte manuelle des produits, et de moins solliciter les machines, dans le cas de collecte automatisée. Nous considérons dans cette thèse des entrepôts de distribution où les produits sont stockés dans des machines appelées stockeurs automatisés composés de plateaux sur lesquels les produits sont stockés ; nous prenons en compte deux types de stockeurs : les VLMs et Carousels. Ces deux types de machines, en plein développement, se différencient par le temps nécessaire pour passer d’un plateau au plateau suivant à visiter (constant dans le cas d’un VLM, dépendant du nombre d’étages entre les 2 plateaux visités dans le cadre des carousels). L’objectif de la thèse est donc de développer des méthodes pour faire des regroupements de commandes en lots dans des entrepôts automatisés afin de collecter un ensemble donné de commandes le plus efficacement possible selon des critères que nous allons définir.Nous étudions tout d’abord un premier type de regroupement de commandes en lots, pour lequel chaque lot sera collecté entièrement (toutes les commandes composant le lot seront traitées) avant de passer au suivant. Nous parlerons simplement de batching. Nous évaluons le temps de préparation de commandes, dans le cas où l’opérateur effectue la collecte sur une ou sur plusieurs machines. L’intérêt d’utiliser plusieurs machines est de permettre la recherche de plateaux en temps masqué (le stockeur effectue un changement de plateaux pendant que l’opérateur est occupé à effectuer la collecte sur d’autres stockeurs). Cette évaluation du temps de préparation de commandes nous permet d’extraire un critère d’optimisation et d’établir des modèles d’optimisation exacts pour les VLMs puis les carousels. Ces modèles sont ensuite testés avec des données réelles d’entreprise, grâce au partenariat avec l’entreprise KLS Logistic, éditeur du WMS Gildas. Enfin, nous étendons la résolution aux méthodes approchées de type métaheuristiques, afin de garantir de bonnes solutions sous un temps de calcul raisonnable. Des résultats significatifs en termes de réduction du temps de préparation de commandes permettent de justifier l’intérêt de nos travaux.Nous étudions ensuite un deuxième type de regroupement, où un ensemble de commandes est collecté simultanément mais, contrairement au cas précédent, à chaque fois qu’une commande est terminée, elle est immédiatement remplacée. Nous parlerons ici de « Rolling batching ». Cette approche est classiquement utilisée dans les « Drive ». Nous nous focalisons sur le cas de collecte effectuée sur des carousels, système le plus utilisé dans les « Drive ». Nous développons un algorithme permettant le calcul du temps d’attente de l’opérateur. Une résolution approchée couplant l’utilisation d’heuristiques et d’une métaheuristique est proposée afin de résoudre efficacement le séquencement des commandes. Nous notons que des gains significatifs sont obtenus par l’utilisation de la méthode proposée. / The order picking is a critical activity in distribution warehouses (60% of the operational costs in traditional warehouses). One way to reduce these costs is to collect several orders simultaneously, rather than individually, to avoid unnecessary travels to the operators in the case of manual picking of the products, and less workload for the machines, in the case of automated picking. We consider, in this PhD, warehouses where products are stored in automated storage systems composed by trays on which products are stored. We consider two types of machines: VLMs and Carousels. These two types differ by the time required to move from a tray to the next one to visit (constant in the case of a VLM, depending on the number of trays between 2 consecutively visited trays for the carousels). We aim to develop order batching methods in automated warehouses to collect a set of orders efficiently, according to criteria that we will define.We study a first category of order batching, for which each batch will be entirely collected (all orders associated with a given batch will be collected) before moving to the next batch. We evaluate completion time, when the operator does the picking on one or several machines. The interest of using multiple machines is to search trays in masked time (the machine change trays while the operator is busy to collect on other machines). From this evaluation of the completion time, we extract an optimization criterion and establish optimization models for the VLMs then the carousels. These models are then tested with actual data, thanks to the partnership with the company KLS Logistic, editor of the WMS Gildas. Finally, we extend the resolution to metaheuristics, to ensure good solutions under reasonable computation time. Significant savings in terms of completion time reduction justifies the interest of our work.We then study the second category, where a set of orders is collected simultaneously, but unlike the previous case, whenever an order is collected, it is immediately replaced by a new one. We'll talk here about "Rolling batching”. This approach is typically used in the "Drive-in shops". We develop an algorithm for the computation of the waiting time of the operator. Resolution coupling heuristics and a metaheuristic is proposed in order to effectively resolve the order sequencing. Significant gains are achieved by the use of the proposed method.

Etudes sur des problèmes de conception de réseau .Ce travail trouve sa motivation dans le grand nombre d’applications liées aux problèmes deconception de réseau, ainsi que dans leur complexités. En particulier, nous nous focalisonsur deux problèmes de conception de réseau, le Fixed Charge Uncapacitated NetworkDesign Problem with User-optimal Flow (FCNDP-UOF) et le Transmission ExpansionPlanning Problem with Redesign (TEPR). Bien qu’appartenant tout deux à la classe desproblèmes de conception de réseau, ils ont des structures différentes et spécifiques qui lesrendent intéressants.Le FCNDP-UOF est relatif au transport de produits dans les grands centres urbainset peut être modélisé comme un problème de programmation linéaire discret à deuxniveaux. Ce type de problème implique deux agents agissant simultanément plutôt queséquentiellement lors de la prise décisions. Au niveau supérieur, le leader est chargéde choisir un sous-ensemble d’arrêtes qui seront ouvertes afin de minimiser la somme descoûts fixes (d’ouverture d’arrête) et variable (de transport des commodités sur les arrêtes).Au niveau inférieur, le suiveur doit choisir un ensemble de plus courts chemins dans leréseau, par lesquels les produits seront envoyé. L’effet d’un agent sur l’autre est indirect:la décision du suiveur est affectée par le réseau conçu par le niveau supérieur, alors quela décision du leader est affectée par les coûts variables imposés par les chemins établisau niveau inférieur.Le TEPR est un problème permettant d’établir une stratégie d’expansion des réseaux detransport d’électricité en ajoutant ou supprimant des lignes de transmission. Au contrairedes autres problèmes de conception de réseau, tels que les problème des transport public,de transport de marchandises (problème de tournées de véhicules), transport de données(conception de réseau de télécommunication), l’ajout d’une ligne de transmission peutrendre impraticable une configuration qui avant etait réalisable. Cette caractéristique estdue au fait que le gestionnaire du réseau ne peut pas choisir la façon dont les lignes detransmission seront utilisées. Il ne peut agir que sur la répartition de la production etn’affecter qu’indirectement l’acheminement de l?énergie et ne peut que choisir les anglesde voltage. Cette caracteristique rend le problème a la fois très difficile et très intérêssant.L’objectif principal de cette thèse est d’étudier ces deux problèmes et de développer desalgorithmes exacts, des métaheuristiques et des méthodes hybrides. Pour le premièrproblème, on a étudié trois formulations mathemátiques, deux méthodes permettant detrouver des limites inférieures (une génération de colonnes et une heuristique) et on adéveloppé plusieurs méthodes qui ont été combinées pour obtenir une méthode de typeGRASP et une méthode de type Recherche Locale Itérative. Pour le deuxième problèmenous avons généré de nouvelles instances, développé deux nouvelles méthodes et testé cesdeux approches comme des alternatives à la résolution directe du modèle mathématique.La première méthode est une méthode de décomposition de Benders. La seconde est unecombinaison de la formulation mathématique avec un local branching.Toutes les méthodes ont été testées intensivement. Les résultats montrent l’efficacité desméthodes par rapport à l’état de l’art de chaque problème. / This thesis deals with two network design problems by means of exact, metaheuristic and hybrid techniques. The first problem studied here is the Fixed Charge Uncapacitated Network Design Problem with User-optimal Flow (FCNDP-UOF), which concerns routing multiple commodities from its origin to its destination by designing a network through selecting arcs, with an objective of minimizing the sum of the fixed costs of the selected arcs plus the sum of variable costs associated to the flows on each arc. Besides that, since the FCNDP-UOF is a bilevel problem, each commodity has to be transported through a shortest path, concerning the edges length, in the built network. To this problem existent mathematical formulations were studied and had its linear relaxations compared. After that, new heuristics and two new hybrid methods were tested. Computational experiments shows that the proposed algorithms for the FCNDP-UOF worked very well leading to a new state of the art method. The second problem studied is the Transmission Expansion Planning Problem with Redesign (TEPr), which given a new set of loads and an initial network, consists of adding or removing transmission lines in order to satisfy the new imposed loads, while minimizing the operational cost. The developed method is call Ring Partition Search and can be used as both exact and heuristic method. Computational experiments shows the impact of this method in comparison to the straight forward application of the mathematical formulation in a commercial solver. / Esta tese trata de dois problemas de planejamento de redes por meio de técnicas exatas,metaheurísticos e híbridos. O primeiro problema aqui estudado é o Problema de Planejamentode Redes com Rotas Ótimas para o Usuário (FCNDP-UOF), que diz respeitoao roteamento de múltiplos produtos desde sua origem até ao seu destino. Para realizareste roteamento uma rede é construída, minimizando a soma dos custos de adição dosarcos selecionados mais a soma dos custos variáveis associados aos fluxos em cada arco.Além disso, uma vez que o FCNDP-UOF é um problema de dois níveis, cada mercadoriatem que ser transportados por um caminho mais curto, relativo à ao comprimento dosarcos, na rede construída. Para este problema formulações matemáticas existentes foramestudadas e tiveram a força de suas relaxações lineares comparada. Depois disso, umanova heurística e dois novos métodos híbridos foram testados. Os experiências computacionaismostram que os algoritmos propostos para o FCNDP-UOF funcionam muito bemsuperando o estado da arte do problema. O segundo problema estudado é o problema dePlanejamento de Expansão de Redes de Transmissão com Redimensionamento (TEPR),que dado um novo conjunto de demandas e uma rede inicial, consiste na adição ou remoçãode linhas de transmissão, a fim de satisfazer as novas demandas impostas, minimizandoo custo operacional. Dois métodos foram desenvolvidos. O primeiro é uma decomposiçãode benders onde um conjunto de variáveis continuas é permitido no problema mestre,melhorando assim o limite da relaxação inicial. O segundo, chamado Busca Particionadaem Anéis, pode ser usado tanto como método exato e heurística. Experimentos computacionaismostraram o impacto destes métodos em comparação com a aplicação direta daformulação matemática em um solver comercial.

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans la lignée des approches de modélisation hydrologiques prédictives dirigées par les données. Nous avons particulièrement développé leur application sur le contexte difficile des phénomènes de crue éclairs caractéristiques des bassins versants de la région Caraïbe qui pose un dé fi sé.curi taire. En envisageant le problème de la prévision de crues comme un problème d'optimisation combinatoire difficile nous proposons d'utiliser la notion de métaneuristiques, à travers les algorithmes évolutionnaire notamment pour leur capacité à parcourir efficacement de grands espaces de recherche et fi fournir des solutions de bOlIDe qualité en des temps d'exécution raisonnables. Nous avons présenté l'approche de prédiction AV2D : Aggregate Variable Data Driven dom le concept central est la notion de variable agrégée. L'idée sous-jacente à ce concept est de considérer le pouvoir prédictif de nouvelles variables définies comme le résultat de fonctions tatistiques, dites d'agrégation calculées sur de donnée' correspondant à des périodes de temps précédent uo événem nt à prédire. Ces variable sont caractérisées par des ensembles de paramètres correspondant a leur pJ:opriétés. Nous avons imroduitle variables agrégées hydrométéorologiques permettant de répondre au problème de la classification d événements hydrologiques. La complexité du parcours de l'espace de recherche engendré par les paramètres définissant ces variables a été prise en compte grâce à la njse en oeuvre d'un algorithme évolutionnaire particulier dont les composants ont été spécifiquement définis pour ce problème. Nous avons montré, à travers une étude comparative avec d'autres approches de modélisation dirigées par les données, menée sur deux cas d'études de bassins versant caribéens, que l'approche AV2D est particulièrement bien adaptée à leur contexte. Nous étudions par la suite les bénéfices offerts par les approches de modélisation hydrologiques modulaires dirigées par les données, en définissant un procédé de division en sous-processus prenant en compte les caractéristiques paniculières des bassins versants auxquels nous nous intéressons. Nou avons proposé une extension des travaux précédents à travers la définition d'une approche de modélisation modulaire M2D: Spatial Modular Data Driven, consistant à considérer des sous-processus en divisant l'ensemble des exemples à classifier en sous-ensembles correspondant à des comportements hydrologiques homogènes. Nous avons montré à travers une étude comparative avec d autres approches dU'igées par les données mises en oeuvre sur les mêmes sous-ensembles de données que celte approche permet d améliorer les résultats de prédiction particulièrement à coun Lenne. Nous avons enfin proposé la modélisation d un outil de pi / The work presented in this thesis is in the area of data-driven hydrological modeling approaches. We particularly investigared their application on the difficult problem of flash flood phenomena typically observed in Caribbean watersheds. By considering the problem of flood prediction as a combinatorial optimization problem, we propose to use the notion of Oleraheuristics, through evolutionary algorithms, especially for their capacity ta visit effjciently large search space and to provide good solutions in reasonable execution times. We proposed the hydrological prediction approach AV2D: Aggregate Variable Data Driven which central concept is the notion of aggregate variable. The underlying idea of this [concept is to consider the predictive power of new variables defined as the results of statistical functions, called aggregation functions, computed on data corresponding ta time periods before an event ta predict. These variables are characterized by sets of parameters corresponding ta their specifications. We introduced hydro-meteorological aggregate variables allowing ta address the classification problem of hydrological events. We showed through a comparative study on two typical caribbean watersheds, using several common data driven modelling techniques that the AV2D approach is panicul.rly weil fitted ta the studied context. We also study the benefits offered by modulaI' approaches through the definition of the SM2D: Spatial Modular DataDriven approach, consisting in considering sub-processes partly defined by spatial criteria. We showed that the results obtained by the AV2D on these sub-processes allows to increase the performances particularly for short term prediction. Finally we proposed the modelization of a generic control tool for hydro-meteorological prediction systems, H2FCT: Hydro-meteorological Flood Forecasting Control 1'001

De nombreux problèmes de décision issus du monde réel sont de nature NP-difficile. Il est également fréquent que de tels problèmes rassemblent plusieurs objectifs à optimiser simultanément, généralement contradictoires entre eux. Pour aborder cette classe de problèmes, les métaheuristiques multiobjectifs fournissent des outils particulièrement efficaces. Par ailleurs, pour traiter des problèmes de transport, l'élaboration de modèles permettant de caractériser l’évolution spatio-temporelle d’une population est un élément essentiel. Dans le cadre de ces travaux, nous nous intéressons à la chaine complète qui permet de guider une décision dans le domaine de l'aménagement du territoire et du transport. Nous considérons ainsi les deux principales phases impliquées dans le processus de décision : la modélisation des déplacements de la population d'une part, et l'élaboration d'une métaheuristique hybride pour résoudre des problèmes d'optimisation multiobjectif d'autre part. Afin de modéliser l’évolution de la présence de personnes sur un territoire, nous proposons dans cette thèse un nouveau modèle de mobilité. L'originalité de ce travail réside dans l'utilisation de données nouvelles issues de la téléphonie mobile, ainsi que dans l'exploitation d'informations géographiques et socio-économiques pour caractériser le pouvoir d'attraction du territoire. Nous proposons par ailleurs une heuristique pour résoudre des problèmes multiobjectifs. L’étude de l'influence de différents opérateurs sur la construction de l'ensemble Pareto, nous a amené à concevoir une heuristique hybride de type mémétique, qui se révèle être significativement plus efficace que des approches de référence. Les deux principales phases, modélisation et optimisation, ont été expérimentées et validées dans un contexte réel. Elles ont donné lieu au développement d’une plate-forme logicielle d’aide à la décision utilisée notamment pour proposer des emplacements de stations pour un service d'auto-partage électrique. / Many decision-making problems in the real world are NP-hard. These problems commonly feature several mutually-contradictory objectives to be optimized simultaneously. Multiobjective metaheuristics provide particularly effective means of addressing this class of problems. Moreover, for transportation problems, the development of models able to evaluate the spatiotemporal evolution of a population is essential. In our research, we are interested in the complete chain guiding a decision in the fields of transportation and territory planning. We consider the two main phases involved in the decision-making process: building a population mobility model and developing a hybrid metaheuristic to solve multiobjective optimization problems. In order to compute the evolution of population presence on a territory, in this thesis we propose a new mobility model; its originality lies in employing new data from mobile phone networks as well as geographic and socio-economic information to indicate the attractiveness of the territory. We have also developed a heuristic to solve multiobjective problems: following the study of the influence of several operators on the Pareto front, we have designed a hybrid memetic heuristic that is significantly more effective than reference approaches. The two main phases of modelling and optimizing have been tested and validated in a real context, allowing us to develop a decision-making software platform that can be used to provide station locations for an electric car-sharing service.