In dieser Dissertation werden erstmals Kenntnisse über ökologische Felder von Einzelbäumen mit Methoden der räumlichen Optimierung kombiniert, um ein Werkzeug zu schaffen, mit dem Empfehlungen für die Strukturierung von Beständen erarbeiten werden können. Dabei waren drei unterschiedliche waldbauliche Problemstellungen Ausgangspunkt der Arbeit. Die ausführliche Beschreibung der Probleme führte zur Ableitung eines allgemeinen Optimierungsproblems, das nach optimalen Stammverteilungsplänen bzgl. verschiedener, waldbaulicher Zielsetzungen sucht. Der erster Schwerpunkt war die mathematische Herleitung der Zielgrößen. Hierbei wurde die Idee der Einzelbaumeffekte und das Konzept der ökologischen Felder verwendet, um die Zielgrößen aus den Einzelbaumeffekten zu entwickeln. Der zweite Schwerpunkt umfasste die Suche nach einem geeigneten Optimierungsmodell, mit dem die Horizontalstruktur eines Bestandes basierend auf weitreichenden, stetigen Einzelbaumeffekten räumlich optimiert werden konnte. Der gegebene Überblick zum Stand der Forschung bzgl. der räumlichen Optimierung in der Forstwissenschaft zeigte auf, dass nur Teilaspekte des allgemeinen Optimierungsproblems bisher modelliert worden sind. Von den vier daraufhin neu entwickelten Optimierungsmodellen wurden ein kontinuierliches und ein diskretes Modells nach der Auswertung der Eigenschaften weiterverwendet. Die Bewertung von verschiedenen, vorgestellten Nachbarschaftsdefinitionen und Varianten von lokalen Suchverfahren, Meta- und Hybridheuristiken führte zur Verwendung von k-opt für das diskrete Optimierungsmodell, von Compass Search für das kontinuierliche Optimierungsmodell und von Threshold Accepting und Iterated Local Search für beide Modelle. Für alle drei Optimierungsprobleme wurden jeweils zwei Tests je Algorithmus mit einer in C++ implementierten Optimierungssoftware durchgeführt. Beim ersten Test sollten in kurzer Zeit wiederholt gute Lösungen berechnet werden, während im zweiten Test wesentlich mehr Funktionswertberechnungen zur Verfügung standen, um eine sehr gute Lösung zu erhalten. Die Auswertung der Testrechnungen zeigte, dass das diskrete Optimierungsmodell dem kontinuierlichen Modell außer bei einem geringen Bestockungsgrad des Bestandes vorzuziehen ist. Die Zielfunktionsdefinitionen hatten wesentlichen Einfluss auf die Lösungen, vor allem bei gegenläufigen Zielen. Sehr gute Lösungen wiesen dabei charakteristische Verteilungsschemata der Baumpositionen auf, die nur durch eine Optimierung und nicht durch das wiederholte, zufällige Verteilen von Bäumen gefunden werden konnten. Für das diskrete Modell lieferte Threshold Accepting vor 2-opt und Iterated Local Search fast immer die besten Ergebnisse. 4-opt war immer deutlich schlechter als die anderen Algorithmen. Threshold Accepting berechnete sowohl sehr schnell gute Lösungen und als auch die besten Lösungen, wenn eine intensive Suche mit sehr vielen Funktionswertberechnungen möglich war.

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 logistique est un enjeu majeur de la compétitivité des entreprises multinationales. La performance logistique est majoritairement définie lors de la structuration stratégique du réseau logistique. Appliqué au constructeur automobile PSA Peugeot Citroën, une approche d'aide à la décision est proposée pour optimiser la localisation des investissements capacitaires et la répartition des volumes de production. Ce problème de planification stratégique de réseau logistique international est décomposé en trois sous-problèmes de complexité croissante donnant chacun lieu à une revue de littérature et à des propositions de méthodes d'optimisation heuristiques ou métaheuristiques. Ces méthodes sont validées sur des jeux de données de test ainsi que sur un cas d'étude industriel. Un prototype d’application d’aide à la décision s’intégrant dans le système d’information de l’entreprise est présenté. / Logistics is a major challenge for the competitiveness of multinational enterprises. Logistics performance is largely defined in the design of the logistics network. Applied to the car maker PSA Peugeot Citroen, a decision support approach is proposed to optimize the location of investments in manufacturing capacity and the location of production volumes. This problem of international logistics network strategic planning is divided into three sub-problems of increasing complexity each giving rise to a literature review and proposals for methods of heuristics or metaheuristics optimization. These methods are validated on sets of test data as well as an industrial case study. A prototype implementation of the decision support system integrated into the company's information is presented.

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.

Todo início de período letivo, gestores de instituições de ensino se deparam com um típico problema: montar as grades horárias das turmas, segundo as demandas de aulas de suas disciplinas e considerando as restrições de disponibilidade horária de todos os envolvidos. Conhecido na literatura como School Timetabling Problem (STP), este típico problema de otimização combinatória é reconhecidamente complexo por conta do seu elevado número de variáveis e restrições. Devido à dependência das regras do sistema educacional de cada país, o STP pode ter inúmeras variantes, cada uma com o seu próprio conjunto de particularidades. Este trabalho se propõe a oferecer um modelo para o STP considerando o sistema educacional brasileiro, visando alocar não apenas professores, mas também determinando que disciplina cada professor deve ministrar e alocando os locais de aula. O modelo proposto, baseado na meta-heurística simulated annealing, foi concebido para que cada instituição de ensino usuária tenha liberdade para definir a penalidade de cada tipo possível de inconformidade ou restrição, de modo que o algoritmo empregado possa encontrar uma solução com o menor custo possível. / Every beginning of term, educational institution managers face a typical problem: planning the classes' timetable, according to their lesson demands for each subject, considering, furthermore, the schedule constrains of all actors. Known as school timetabling problem (STP), this typical combinatorial optimization problem is remarkably complex due to the high number of variables and constraints. Owing to the rules of each country's educational system, STP can have uncountable variants, each one with their own set of features. This dissertation searches to offer a model to STP considering the Brazilian Educational System, focusing on allocating not only the teachers but also determining which subject each teacher should teach and allocating classrooms, laboratories and the like. The propesed model, based on the metaheuristic simulated annealing, was conceived so that each educational institution using this model has the freedom to define which penalty will be applied to each possible kind of noncomformity and constraint, in order for the applied algorithm to find a solution at the lowest cost as possible.

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.

O Problema do Lapidário tem como objetivo encontrar o modelo de lapidação que resulte no maior aproveitamento volumétrico para uma dada gema bruta. Nesta dissertação apresentamos um Algoritmo Genético com variáveis de valores reais, e um GRASP Contínuo como heurísticas para resolução deste problema. Ambos os algoritmos maximizam o fator de escala do modelo de lapidação, sobre todas as posições de centro e ângulos de giro que o modelo pode assumir, buscando encontrar o modelo de maior volume inscrito no interior da gema, representada virtualmente por uma malha triangular. Propomos também um algoritmo de avaliação de uma instância do problema, o qual determina eficientemente o maior fator de escala, para um dado centro e orientação, que o modelo de lapidação pode assumir permanecendo completamente no interior da gema. Os algoritmos propostos foram avaliados em um conjunto de 50 gemas reais para o problema, utilizando como modelos base os cortes redondo e oval. Por fim, comparamos os resultados computacionais obtidos em relação a aproveitamento volumétrico e tempo de execução com os principais trabalhos relatados na literatura, demonstrando que as heurísticas propostas são competitivas com as demais abordagens. / The goal of the gemstone cutting problem is to find the largest cutting design which fits inside a given rough gemstone. In this work, we propose a real-valued Genetic Algorithm and a Continuous GRASP heuristic to solve it. The algorithms determine the largest scaling factor, over all possibilities of centers and orientations which the cutting could assume, finding the cutting with the largest volume as possible inside a gemstone, represented by a triangular mesh. We also propose an algorithm to evaluate a problem instance. This method efficiently determines the greatest scaling factor, for a given center and orientation, such that the cutting fits inside the rough gemstone. The proposed algorithms are validated for an instance set of 50 real-world gemstones, using the round and oval cuttings. Finally, we compare our computational results, for volume yield and running time, with the state-of-art. Ours methods are proved be competitive with the previous approachs.

Nous nous sommes intéressés à la problématique d’organisation des tournées de soins à domicile dans le cadre de structures de maintien à domicile comme par exemple les service d’Hospitalisation À Domicile ou les Services de Soins Infirmiers À Domicile. Les soins sont prodigués au domicile des patients par un ou deux soignants d’un type défini, comme médecin ou infirmier par exemple pendant une période de disponibilité du patient. Le patient est caractérisé par un niveau de dépendance et peut exprimer une préférence pour être soigné par un soignant plutôt qu’un autre. L’objectif est de construire les tournées des soignants en rendant visite à tous les patients tout en minimisant la longueur (ou durée) des tournées, en équilibrant les tournées suivant le niveau de dépendance des patients et en favorisant la préférence des patients. Après avoir réalisé un état de l’art des problèmes d’organisation de tournées de soins à domicile, nous proposons deux modélisations mathématiques de notre problème sous la forme d’un multiple Traveling Salesman Problem avec fenêtres de temps (m-TSPTW) auquel s’ajoute des contraintes spécifiques comme la synchronisation d’activités ou la prise en compte de types de ressource et des critères de performance propres au problème (équilibrage et préférence). Nous avons ensuite proposé des méthodes approchées basées sur des couplages métaheuristique - modèle de simulation testées sur des instances de la littérature d’un problème proche du nôtre et des instances adaptées à notre problème. Pour terminer, nous abordons trois perspectives de recherche :- la réorganisation des tournées suite à l’absence d’un soignant,- la prise en compte de temps de transport stochastique,- la localisation de structures de maintien à domicile et l’impact sur la construction des tournées. / We are interested in a routing problem within the context of home health care. The cares are provided by one or two caregivers with the required type at the patient’s home during the patients’ availability. A type is doctor or nurse for instance. Each patient is characterized by a dependency level and may give a preference for a caregiver. The goal is to construct the tour for each caregiver visiting all patients, minimizing the length of the tours, balancing the workload of the caregivers and maximizing the satisfaction of the patients. We present a state of the art of the home health care problem. Then we propose two mathematical models of our problem based on the multiple Traveling Salesman Problem with Time Windows (m-TSPTW) with specific constraints like the activities’s synchronization or ressources’ type. The performance criteria are specific of our problem : workload balancing and patients’ satisfaction. We then propose approached methods based on combination between Metaheuristics and simulation model. This méthods have been tested on dataset from the literature and dataset adapted to our problem. We conclude with three research perspectives :- the reorganization of the tours when a caregiver is not available,- the integration of stochastic transport time,- the location of home support structure and its impact on the routes’ construction.