Aujourd'hui, les systèmes industriels deviennent de plus en plus complexes. Cette complexité est due d’une part à la structure du système qui ne se résume pas à des structures classiques en fiabilité, d’autre part à la prise en compte de composants présentant des phénomènes de dégradation graduelle que des systèmes de monitoring permettent de surveiller. Ceci mène à l'objectif de cette thèse portant sur le développement des stratégies de maintenance prévisionnelle pour des systèmes multi-composants complexes. Les politiques envisagées proposent notamment des stratégies de regroupement de composants permettant de tirer des dépendances économiques identifiées. Des facteurs d'importance permettant de prendre en compte la structure du système et la dépendance économique sont développés et combinés avec les évaluations de fiabilité prévisionnelle des composants pour l’élaboration de règles de décision de regroupement. De plus, un couplage des règles de décision de maintenance et de gestion des stocks est également étudié. L’ensemble des études menées montrent l’intérêt de la prise en compte de la fiabilité prévisionnelle des composants, des dépendances économiques et de la structure complexe du système dans l'aide à la décision de maintenance et de gestion des stocks. L’avantage des stratégies développées est vérifié en les comparant à d’autres existantes dans la littérature / Today, industrial systems become more and more complex. The complexity is due partly to the structure of the system that cannot be reduced to classic structure reliability (series structures, parallel structures, series-parallel structures, etc), secondly the consideration of components with gradual degradation phenomena that can be monitored. This leads to the main purpose of this thesis on the development of predictive maintenance strategies for complex multi-component systems. The proposed policies provide maintenance grouping strategies to take advantage of the economic dependence between components. The predictive reliability of components and importance measures allowing taking into account the structure of the system and economic dependence are developed to construct the grouping decision rules. Moreover, a joint decision rule for maintenance and spare parts provisioning is also studied.All the conducted studies show the interest in the consideration of the predictive reliability of components, economic dependencies as well as complex structure of the system in maintenance decisions and spare parts provisioning. The advantage of the developed strategies is confirmed by comparing with the other existing strategies in the literature

Les gaz ou fluides de Coulomb sont composés de particules chargées couplées entre elles par interaction coulombienne à longue portée. De part la nature de ces interactions, la physique du gaz de Coulomb est très riche, comme par exemple dans des électrolytes plus ou moins complexes, mais aussi à travers l'émergence de monopôles magnétiques dans la glace de spin. Dans cette thèse nous nous intéressons au comportement hors d'équilibre des gaz de Coulomb et de la glace de spin. Au centre de cette étude se trouve le deuxième effet de Wien, qui est une croissance linéaire de la conductivité en fonction du champ électrique appliqué à un électrolyte faible. Ce phénomène est une conséquence directe de l'interaction coulombienne qui pousse les charges à se lier par paires ; le champ électrique va alors aider à dissocier ces paires et créer des charges mobiles qui amplifient la conductivité. Le deuxième effet de Wien est un processus hors-équilibre non-linéaire, remarquablement décrit par la théorie de Onsager. Nos simulations sur réseau permettent de découvrir le rôle de l'environnement ionique qui agit contre le deuxième effet de Wien, ainsi que de caractériser la mobilité du système et sa dépendance en fonction du champ externe. Les simulations nous ont aussi donné accès aux corrélations de charges qui décrivent le processus microscopique à la base de l'effet Wien. Enfin, nous regardons plus précisément le gaz émergent de monopôles dans la glace de spin, aussi appelé « magnétolyte », capable de décrire de manière remarquable les propriétés magnétiques de glace de spin. Nous décrivons la dynamique complète hors-équilibre de cette magnétolyte soumise à une forçage périodique ou une trempe dans un champ magnétique en incluant à la fois le deuxième effet de Wien et la réponse du réseau de spins qui est à la base de l'émergence des monopôles magnétiques. Tout au long, nous utilisons une simple extension des simulations de gaz de Coulomb sur réseau pour préciser nos prédictions. Il est très rare de trouver une théorie analytique du comportement hors-équilibre d'un système hautement frustré au-delà de la réponse linéaire. / A Coulomb gas or fluid comprises charged particles that interact via the Coulomb interaction. Examples of a Coulombic systems include simple and complex electrolytes together with magnetic monopoles in spin ice. The long-range nature of the Coulomb interaction leads to a rich array of phenomena.This thesis is devoted to the study of the non-equilibrium behaviour of lattice based Coulomb gases and of the quasi-particle excitations in the materials known as spin ice which constitute a Coulomb gas of magnetic charges. At the centre of this study lies the second Wien effect which describes the linear increase in conductivity when an electric field is applied to a weak electrolyte. The conductivity increases due to the generation of additional mobile charges via a field-enhanced dissociation from Coulombically bound pairs.The seminal theory of Onsager gave a detailed analysis of the Wien effect. We use numerical simulations not only to confirm its validity in a lattice Coulomb gas for the first time but mainly to study its extensions due to the role of the ionic atmosphere and field-dependent mobility. The simulations also allow us to observe the microscopic correlations underlying the Wien effect.Finally, we look more closely at the emergent gas of monopoles in spin ice—the magnetolyte. The magnetic behaviour of spin ice reflects the properties of the Coulomb gas contained within. We verify the presence of the Wien effect in model spin ice and in the process predict the non-linear response when exposed to a periodic driving field, or to a field quench using Wien effect theory. We use a straightforward extension of the lattice Coulomb gas simulations to refine our predictions. It is a highly unusual result to find an analytic theory for the non-equilibrium behaviour of a highly frustrated system beyond linear response.

Aujourd’hui les réseaux électriques sont exploités dans un marché dérégulé. Les gestionnaires des réseaux électriques sont tenus d’assurer un certain nombre de critères de fiabilité et de continuité du service, tout en minimisant le coût total consacré aux efforts effectués pour maintenir la fiabilité des installations. Il s’agit de trouver une stratégie, qui répond à plusieurs exigences, comme :le coût, les performances, la législation, les exigences du régulateur, etc. Cependant, le processus de prise de décision est subjectif, car chaque participant ramène sa contribution sur base de sa propre expérience. Bien que ce processus permette de trouver la « meilleure » stratégie, cette dernière n’est pas forcément la stratégie « optimale ». Ce compromis technico-économique a sensibilisé les gestionnaires des réseaux électriques à la nécessité d’un recours à des outils d’aide à la décision, qui doivent se baser sur des nouvelles approches quantitatives et une modélisation plus proches de la réalité physique.<p>Cette thèse rentre dans le cadre d’un projet de recherche lancé par ELIA, et dénommé COMPRIMa (Cost-Optimization Models for the Planning of the Renewal, Inspection, and Maintenance of Belgian power system facilities). Ce projet vise à développer une méthodologie qui permet de modéliser une partie du réseau électrique de transport (par les réseaux de Petri stochastiques) et de simuler son comportement dynamique sur un horizon donné (simulation de Monte Carlo). L’évaluation des indices de fiabilité permet de comparer les différents scénarios qui tentent d’améliorer les performances de l’installation. L’approche proposée est basée sur la stratégie RCM (Reliability-Centered Maintenance).<p>La méthodologie développée dans cette thèse permet une modélisation plus réaliste du réseau qui tient compte, entre autres, des aspects suivants :<p>- La corrélation quantitative entre le processus de maintenance et le processus de vieillissement des composants (par un modèle d’âge virtuel) ;<p>- Les dépendances liées à l’aspect multi-composant du système, qui tient compte des modes de défaillance spécifiques des systèmes de protection ;<p>- L’aspect économique lié à la stratégie de maintenance (inspection, entretien, réparation, remplacement), aux coupures (programmées et forcées) et aux événements à risque (refus disjoncteur, perte d’un client, perte d’un jeu de barres, perte d’une sous-station, etc.). / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished

In ant societies, and, more in general, in insect societies, the activities of the individuals, as well as of the society as a whole, are not regulated by any explicit form of centralized control. On the other hand, adaptive and robust behaviors transcending the behavioral repertoire of the single individual can be easily observed at society level. These complex global behaviors are the result of self-organizing dynamics driven by local interactions and communications among a number of relatively simple individuals.<p><p>The simultaneous presence of these and other fascinating and unique characteristics have made ant societies an attractive and inspiring model for building new algorithms and new multi-agent systems. In the last decade, ant societies have been taken as a reference for an ever growing body of scientific work, mostly in the fields of robotics, operations research, and telecommunications.<p><p>Among the different works inspired by ant colonies, the Ant Colony Optimization metaheuristic (ACO) is probably the most successful and popular one. The ACO metaheuristic is a multi-agent framework for combinatorial optimization whose main components are: a set of ant-like agents, the use of memory and of stochastic decisions, and strategies of collective and distributed learning.<p><p>It finds its roots in the experimental observation of a specific foraging behavior of some ant colonies that, under appropriate conditions, are able to select the shortest path among few possible paths connecting their nest to a food site. The pheromone, a volatile chemical substance laid on the ground by the ants while walking and affecting in turn their moving decisions according to its local intensity, is the mediator of this behavior.<p><p>All the elements playing an essential role in the ant colony foraging behavior were understood, thoroughly reverse-engineered and put to work to solve problems of combinatorial optimization by Marco Dorigo and his co-workers at the beginning of the 1990's.<p><p>From that moment on it has been a flourishing of new combinatorial optimization algorithms designed after the first algorithms of Dorigo's et al. and of related scientific events.<p><p>In 1999 the ACO metaheuristic was defined by Dorigo, Di Caro and Gambardella with the purpose of providing a common framework for describing and analyzing all these algorithms inspired by the same ant colony behavior and by the same common process of reverse-engineering of this behavior. Therefore, the ACO metaheuristic was defined a posteriori, as the result of a synthesis effort effectuated on the study of the characteristics of all these ant-inspired algorithms and on the abstraction of their common traits.<p><p>The ACO's synthesis was also motivated by the usually good performance shown by the algorithms (e.g. for several important combinatorial problems like the quadratic assignment, vehicle routing and job shop scheduling, ACO implementations have outperformed state-of-the-art algorithms).<p><p>The definition and study of the ACO metaheuristic is one of the two fundamental goals of the thesis. The other one, strictly related to this former one, consists in the design, implementation, and testing of ACO instances for problems of adaptive routing in telecommunication networks.<p><p>This thesis is an in-depth journey through the ACO metaheuristic, during which we have (re)defined ACO and tried to get a clear understanding of its potentialities, limits, and relationships with other frameworks and with its biological background. The thesis takes into account all the developments that have followed the original 1999's definition, and provides a formal and comprehensive systematization of the subject, as well as an up-to-date and quite comprehensive review of current applications. We have also identified in dynamic problems in telecommunication networks the most appropriate domain of application for the ACO ideas. According to this understanding, in the most applicative part of the thesis we have focused on problems of adaptive routing in networks and we have developed and tested four new algorithms.<p><p>Adopting an original point of view with respect to the way ACO was firstly defined (but maintaining full conceptual and terminological consistency), ACO is here defined and mainly discussed in the terms of sequential decision processes and Monte Carlo sampling and learning.<p><p>More precisely, ACO is characterized as a policy search strategy aimed at learning the distributed parameters (called pheromone variables in accordance with the biological metaphor) of the stochastic decision policy which is used by so-called ant agents to generate solutions. Each ant represents in practice an independent sequential decision process aimed at constructing a possibly feasible solution for the optimization problem at hand by using only information local to the decision step.<p>Ants are repeatedly and concurrently generated in order to sample the solution set according to the current policy. The outcomes of the generated solutions are used to partially evaluate the current policy, spot the most promising search areas, and update the policy parameters in order to possibly focus the search in those promising areas while keeping a satisfactory level of overall exploration.<p><p>This way of looking at ACO has facilitated to disclose the strict relationships between ACO and other well-known frameworks, like dynamic programming, Markov and non-Markov decision processes, and reinforcement learning. In turn, this has favored reasoning on the general properties of ACO in terms of amount of complete state information which is used by the ACO's ants to take optimized decisions and to encode in pheromone variables memory of both the decisions that belonged to the sampled solutions and their quality.<p><p>The ACO's biological context of inspiration is fully acknowledged in the thesis. We report with extensive discussions on the shortest path behaviors of ant colonies and on the identification and analysis of the few nonlinear dynamics that are at the very core of self-organized behaviors in both the ants and other societal organizations. We discuss these dynamics in the general framework of stigmergic modeling, based on asynchronous environment-mediated communication protocols, and (pheromone) variables priming coordinated responses of a number of ``cheap' and concurrent agents.<p><p>The second half of the thesis is devoted to the study of the application of ACO to problems of online routing in telecommunication networks. This class of problems has been identified in the thesis as the most appropriate for the application of the multi-agent, distributed, and adaptive nature of the ACO architecture.<p><p>Four novel ACO algorithms for problems of adaptive routing in telecommunication networks are throughly described. The four algorithms cover a wide spectrum of possible types of network: two of them deliver best-effort traffic in wired IP networks, one is intended for quality-of-service (QoS) traffic in ATM networks, and the fourth is for best-effort traffic in mobile ad hoc networks.<p><p>The two algorithms for wired IP networks have been extensively tested by simulation studies and compared to state-of-the-art algorithms for a wide set of reference scenarios. The algorithm for mobile ad hoc networks is still under development, but quite extensive results and comparisons with a popular state-of-the-art algorithm are reported. No results are reported for the algorithm for QoS, which has not been fully tested. The observed experimental performance is excellent, especially for the case of wired IP networks: our algorithms always perform comparably or much better than the state-of-the-art competitors.<p><p>In the thesis we try to understand the rationale behind the brilliant performance obtained and the good level of popularity reached by our algorithms. More in general, we discuss the reasons of the general efficacy of the ACO approach for network routing problems compared to the characteristics of more classical approaches. Moving further, we also informally define Ant Colony Routing (ACR), a multi-agent framework explicitly integrating learning components into the ACO's design in order to define a general and in a sense futuristic architecture for autonomic network control.<p><p>Most of the material of the thesis comes from a re-elaboration of material co-authored and published in a number of books, journal papers, conference proceedings, and technical reports. The detailed list of references is provided in the Introduction.<p><p><p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les études du risque du stockage de déchets radioactifs comprennent, comme toute étude du risque, un traitement de l'incertitude. L'outil de calcul du risque, appelé outil PRA (Probabilistic Risk Assessment), est formé d'un code de calcul d'écoulement des eaux souterraines et de transport de chaînes de radionucléides. Ce type d'outil est essentiel pour l'évaluation de performance de la barrière géologique. Le manque de connaissances au sujet de la variabilité (dans l'espace et le temps) des propriétés hydrogéologiques de cette barrière est la raison primaire de l'incertitude et des méthodes stochastiques ont été développées en hydrogéologie pour le traiter.<p>Dans cette thèse, l'analyse d'incertitude liée à la composition du milieu géologique est partagée entre l'écoulement et le transport de la manière suivante: a) une solution moyenne de l'écoulement est tout d'abord déterminée à l'aide d'un code basé sur la méthode des différences finies. Cette solution est ensuite soumise à une analyse de sensibilité. Cette analyse débouche sur la résolution d'un problème inverse afin d'améliorer l'estimation initiale des paramètres moyens d'écoulement; b) l'effet de la variation aléatoire de la vitesse d'écoulement est envisagé lors du transport des radionucléides. Le transport est résolu à l'aide d'une méthode Monte Carlo non analogue.<p><p>L'analyse de sensibilité du problème d'écoulement est réalisée à l'aide d'une méthode variationnelle. La méthode proposée a comme avantage celui de pouvoir quantifier l'incertitude de structure; c'est-à-dire l'incertitude liée à la géométrie du milieu géologique.<p>Une méthodologie Monte Carlo non analogue est utilisée pour le transport de chaînes de radionucléides en milieu stochastique. Les apports de cette méthodologie pour le calcul du risque reposent sur trois points:<p>1) L'utilisation d'une solution de transport simple (sous la forme d'une solution adjointe) dans les mécanismes de la simulation Monte Carlo. Cette solution de transport permet de résumer, entre deux positions successives du marcheur aléatoire, les processus chimicophysiques (advection, diffusion-dispersion, adsorption, désorption,) apparaissant à l'échelle microscopique. Elle rend possible des simulations efficaces de transport en accélérant les mécanismes de transition des marcheurs aléatoires dans le domaine géologique et dans le temps.<p>2) L'application de la méthode des arbres d'événements continus au transport de chaînes de radionucléides. Cette méthode permet d'envisager les transitions radioactives entre éléments d'une chaîne selon un même formalisme que celui qui prévaut pour les simulations de transport d'un radionucléide unique. Elle permet donc de passer du transport d'un radionucléide au transport d'une chaîne de radionucléides sans coûts supplémentaires en temps de calcul et avec un coût supplémentaire en mémoire limité.<p>3) L'application de techniques dites de "double randomization" au problème de transport de radionucléides dans un milieu géologique stochastique. Ces techniques permettent de combiner efficacement une simulation Monte Carlo de paramètres avec une simulation Monte Carlo de transport et ainsi d'inclure l'incertitude associée à la composition du milieu géologique explicitement dans le calcul du risque.<p><p>Il ressort de ce travail des perspectives prometteuses de développements ultérieurs de la méthodologie Monte Carlo non analogue pour le calcul du risque.<p><p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished