Dans ce mémoire, nous nous intéressons à l’optimisation des mouvements improductifs de chargement/déchargement, appelés shiftings, dans les problèmes de transport. Dans le premier contexte,nous introduisons le problème de shifting dans le cas du voyageur de commerce. Notre objectif est de chercher un circuit hamiltonien qui optimise à la fois le coût distance et le coût shifting. Nous proposons une modélisation mathématique du problème, puis, nous adaptons la métaheuristique d’optimisation par colonies de fourmis sous sa forme séquentielle et parallèle pour le résoudre. Dans le deuxième contexte, nous abordons le problème d’optimisation des plans de chargement et d’arrimage des conteneurs dans des barges. Ce problème consiste à chercher l’emplacement le plus convenable de chaque conteneur dans les barges de façon à faciliter son déchargement dans la chronologie des ports à visiter. D'abord, nous introduisons une modélisation mathématique du problème dans le cas d’une seule barge ou différents ports du trajet ont des coûts shiftings non-uniformes. L’objectif est d’optimiser le coût total de shiftings, la stabilitélongitudinale de la barge et celle transversale. Ensuite, nous généralisons le problème au cas d’un système de convoi de barges. Nous proposons, d’abord, un modèle mathématique en nombres entiers, dans lequel, nous considérons l’aspect multi-objectif en optimisant le nombre de shiftings, la stabilité du convoi et le nombre de barges utilisées dans le convoi. Puis, nous adaptons la méthode nsga-II en se basant sur les heuristiques du problème de bin-packing.L'ensemble des résultats obtenus est évalué en utilisant des mesures de performances adaptées au problème. / This work outlines the optimization of unproductive loading/unloading movements, called shiftings, in transport problems. in the first context, we introduce the shifting in the case of the traveling salesman problem. our goal is to find a hamiltonian circuit that optimizes both distance and shifting costs. we propose a mathematical modeling of the problem, and then we adapt the ant colony optimization metaheuristic in its sequential and parallel form to solve it. in the second context, we address the 3d container stowage planning problem of barges. this problem consists in finding the most suitable location of each container in the barge in order to facilitate its retrieval in the chronology of ports to be visited. firstly, we introduce a mathematical modeling of the problem in the case of a single barge where different ports are of non-uniform operational costs. the main objective is to optimize the total shiftings fees, the longitudinal stability of the barge and the transverse one. then, we generalize our problem to the case of barge convoy systems. we first propose a suitable mathematical modeling, in which, we consider the multi-objective aspect by optimizing the total number of shiftings, the convoy stability and the number of the real-used barges in the convoy. in order to solve this new variant, we propose a novel adaptation of the multi-objective evolutionary algorithm nsga-ii (non-dominated sorting genetic algorithm-ii) based on a set of heuristics introduced by the bin-packing problem resolution methods. the numerical results are evaluated using performance measures adapted to theproblem.

Au cours des dernières années, les fournisseurs de contenu ont connu une forte augmentation des demandes de contenus vidéo et de services riches en média. Compte tenu des limites de la mise à l'échelle du réseau et au-delà des réseaux de diffusion de contenu, les fournisseurs de services Internet développent leurs propres systèmes de mise en cache afin d'améliorer la performance du réseau. Ces facteurs expliquent l'enthousiasme à l'égard du concept de réseau centré sur le contenu et de sa fonction de mise en cache en réseau. La quantification analytique de la performance de la mise en cache n'est toutefois pas suffisamment explorée dans la littérature. De plus, la mise en place d'un système de caching efficace au sein d'une infrastructure réseau est très complexe et demeure une problématique ouverte. Pour traiter ces questions, nous présentons d'abord dans cette thèse un modèle générique et précis de cache nommé MACS (Markov chain-based Approximation of Caching Systems) qui peut être adapté très facilement pour représenter différents schémas de mise en cache et qui peut être utilisé pour calculer différentes mesures de performance des réseaux multi-cache. Nous avons ensuite abordé le problème de l'allocation des ressources de cache dans les réseaux avec capacité de caching. Moyennant notre outil analytique MACS, nous présentons une approche permettant de résoudre le compromis entre différentes mesures de performance en utilisant l'optimisation multi-objectif et nous proposons une adaptation de la métaheuristique GRASP pour résoudre le problème d'optimisation. / In the last few years, Content Providers (CPs) have experienced a high increase in requests for video contents and rich media services. In view of the network scaling limitations and beyond Content Delivery Networks (CDNs), Internet Service Providers (ISPs) are developing their own caching systems in order to improve the network performance. These factors explain the enthusiasm around the Content-Centric Networking (CCN) concept and its in-network caching feature. The analytical quantification of caching performance is, however, not sufficiently explored in the literature. Moreover, setting up an efficient caching system within a network infrastructure is very complex and remains an open problem. To address these issues, we provide first in this thesis a fairly generic and accurate model of caching nodes named MACS (Markov chain-based Approximation of Caching Systems) that can be adapted very easily to represent different caching schemes and which can be used to compute different performance metrics of multi-cache networks. We tackled after that the problem of cache resources allocation in cache-enabled networks. By means of our analytical tool MACS, we present an approach that solves the trade-off between different performance metrics using multi-objective optimization and we propose an adaptation of the metaheuristic GRASP to solve the optimization problem.

Les réseaux de chauffage urbain (DHN) sont un moyen efficace de fournir de l'énergie thermique aux consommateurs. L'état actuel de la technique montre que les DHN évoluent vers des réseaux thermiques intelligents dans des systèmes énergétiques intégrés alors que leur conception est basée sur les principes de durabilité. Sur cette base, cette thèse couvre deux domaines de recherche principaux : Fonctionnement et conception des systèmes de chauffage urbain. Dans la partie A de cette thèse, des méthodes avancées pour le fonctionnement de la DHN sont développées à l'aide d'analyses exergétiques et thermoéconomiques. Cela inclut la formulation de bilans de coûts exergétiques pour les modèles de réseau basés sur des graphiques. La partie intrinsèque est le déploiement d'une matrice algébrique, qui détermine les coûts exergétiques pour la modélisation dynamique du système. Une étude de cas d'un réseau réel prouve que la méthodologie proposée offre de nouvelles perspectives sur l'allocation individuelle des coûts, ce qui aide à évaluer la faisabilité de l'intégration par des tiers et l'intégration des sources d'énergie distribuées. Dans la partie B de cette thèse, un nouvel indicateur appelé «load deviation index (LDI)» est proposé pour lier les mesures de la demande (DSM) à la conception durable des systèmes DHN. Pour cela, un cadre de conception axé sur les affaires est proposé, qui prend en compte les influences critiques dans le DHN tout en évitant un trop grand détail. Le comportement du DSM est analysé du point de vue du système et son impact sur la conception du DHN est étudié dans deux études de cas. Alors que l'un se concentre sur les benchmarks pour différentes options de conception en utilisant une métrique de durabilité multicritères, un autre donne des indications détaillées sur l'utilité du cadre proposé pour la conception en évaluant l'impact de DSM sur les améliorations de conception possibles. / District heating networks (DHN) arean efficient way of providing thermal energy to consumers. Current state of the art shows that DHNs are developing towards smart thermal networks in integrated energy systems while their design is based upon the principles of sustainability. Based on that, this thesis covers two main research areas: Operation and design of district heating systems. In part A of this thesis, advanced methods for DHN operation are developed with the help of exergetic and thermoeconomic analysis. This includes the formulation of exergetic cost balances for graph-based network models. Intrinsic part is the deployment of an algebraic matrix, which determines the exergetic costs for dynamic system modeling. A case study of areal-existing network provides evidence that the proposed methodology offers new insights into individual allocation of costs which helps to assess the feasibility of third-party integration and the integration of distributed energy sources. In part B of this thesis, a new indicator called “load deviation index (LDI)” is proposed to link demand side measures (DSM) with the sustainable design of DHN systems. For that, abusiness-focused design frameworks proposed which takes the critical influences of DHN into account while avoiding a too high detail. DSM behavior is analyzed from a system perspective and its impact on DHN design is studied in two case studies. While one focuses on benchmarks for different design options using a multi-criteria sustainability metric, another gives detailed insights into the usefulness of the proposed framework for design purposes through assessing the impact of DSM on possible design improvements using a multi-objective optimization approach.

Le covoiturage se présente comme une solution de transport alternative qui vient soigner l’image environnementale, économique et sociétale de la voiture personnelle. Le problème du covoiturage dynamique consiste à élaborer en temps réel des tournées de véhicules optimisés, afin de répondre au mieux aux demandes instantanées de transport.C’est dans ce cadre que s’inscrivent nos travaux où l’optimisation et le temps réel sont les maître-mots. Étant donné la complexité exponentielle du problème, nous optons pour des méthodes approximatives pour le résoudre. Nous présentons notre première contribution en proposant une métaheuristique basée sur la recherche tabou. L'algorithme utilise un système de mémoire explicite et plusieurs stratégies de recherches développées pour éviter le piégeage par des optimums locaux. Ensuite, nous introduisons notre deuxième contribution qui se présente sous la forme d’une approche évolutionnaire supportée par un codage dynamique et basée sur des opérateurs génétiques contrôlés. La complexité exponentielle du problème nous amène à dévoiler notre troisième méthodologie, en proposant une approche évolutionnaire originale dans laquelle les chromosomes sont définis comme des agents autonomes et intelligents. Grâce à un protocole de négociation puissant, les Agents Chromosomes gèrent les opérateurs génétiques et orientent la recherche afin de trouver des solutions optimales dans un temps de calcul réduit. Dans la perspective d’une meilleure combinaison entre le covoiturage et les autres modes de transport, nous concevons un système baptisé DyCOS, intégrant nos approches et applications dédiées à la résolution du problème du covoiturage dynamique. / Carpooling is presented as an alternative transport solution that comes treat environmental image, economic and societal personal car. The dynamic carpooling problem is to develop real-time optimized touring vehicles to better respond to the instantaneous transport demands.Our work belongs within this context, where optimization and real time are the key words. Given the exponential complexity of the dynamic ridematching problem, we opt for the approximate methods to solve it. We present our first contribution by proposing a metaheuristic based on the multi-criteria tabu search. The proposed algorithm employs an explicit memory system and several searching strategies developed to avoid the entrapment by local solutions. Afterward, we introduce our second contribution which is in the form of an evolutionary approach supported by a dynamic coding and based on controlled genetic operators. However, the exponential complexity of the problem leads us to consider that a simple metaheuristics is not sufficient to solve effectively the problem of dynamic ridematching. It is with this in mind that we are unveiling our third solving methodology by developing an original evolutionary approach in which chromosomes are defined as autonomous and intelligent agents. Thanks to an accurate protocol negotiation, the Chromosomes Agents can control the genetic operators and guide search for finding optimal solutions within a reasonable period of time. With the prospect of a better combination between carpooling and other modes of transport, we design a system called DyCOS, integrating our approaches and applications dedicated to solving the problem of dynamic ridesharing.

RESUMO Simulações de aeroacústica computacional demandam uma quantidade considerável de tempo, o que torna complicada a realização de estudos paramétricos. O presente trabalho propõe uma metodologia viável para otimização aeroacústica. Através da análise numérica utilizando dinâmica dos fluidos computacional, foi estudada a aplicação de uma placa separadora desacoplada como método de controle passivo da esteira turbulenta de um cilindro e avaliou-se a irradiação de ruído causado pela interação do escoamento com ambos os corpos, empregando ferramentas de aeroacústica computacional baseadas no método de Ffowcs-Williams e Hawkings. Algumas abordagens distintas de metodologias de otimização de projeto foram aplicadas neste problema, com o objetivo de chegar a uma configuração otimizada que permita a redução do nível sonoro ao longe. Assim, utilizando uma ferramenta de otimização multidisciplinar, pode-se avaliar a capacidade de modelos heurísticos e a grande vantagem do emprego de algoritmos baseados em método de superfície de resposta quando aplicados em um problema não linear, pois requerem a avaliação de um menor número de alternativas para se obter um ponto ótimo. Além disso, foi possível identificar e agrupar os resultados em 5 clusters baseados em seus parâmetros geométricos, nível de pressão sonora global e o valor quadrático médio do coeficiente de arrasto, confirmando a eficiência da aplicação de placas separadoras longas desacopladas posicionadas próximas ao cilindro na estabilização da esteira turbulenta, enquanto que o posicionamento de placas acima de um espaçamento crítico aumentou o nível de pressão acústica irradiado devido à formação de vórtices no espaço entre o cilindro e a placa separadora. / Computational aeroacoustics simulations require a considerable amount of time, which makes the comparison of a large number of different geometric designs a difficult task. The goal of the present study is to provide a suitable methodology for aeroacustic optimization. By means of numerical analyses using computational fluid dynamics tools, the application of a detached splitter plate as a passive control method for the turbulent wake of a circular cylinder was investigated. The irradiation of noise caused by the interaction between the flow and both bodies was evaluated using computational aeroacoustics tools based on the Ffowcs-Williams and Hawkings method. Various design optimization methodologies were applied to this flow in order to achieve a possible optimal configuration, i.e., one which is capable of reducing the far field noise level without increasing the aerodynamic forces. Using a multidisciplinary optimization tool, it was possible to evaluate the behavior of heuristic optimization algorithms and the major advantage of algorithms based on response surface methods when applied to a nonlinear aeroacoustics problem, since they require a smaller number of calculated designs to reach the optimal configuration. In addition, it was possible to identify and group the outcomes into 5 clusters based on their geometric parameters, overall sound pressure level and drag coefficient, confirming the efficiency of the application of long detached splitter plates placed next to the cylinder in stabilizing the turbulent wake, whereas the positioning of splitter plates at a distance larger than a critical gap increased the overall sound pressure level radiated due to the formation of vortices in the gap.

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

The objective of this thesis is to model and solve the problem of placing thermal imaging camera for monitoring piles of combustible bio-fuels. The cameras, of different models, can be mounted at discrete heights on poles at fixed positions and at discrete angles, and one seeks camera model and mounting combinations that monitor as much of the piles as possible to as low cost as possible. Since monitoring all piles may not be possible or desired, due to budget or customer constrains, the solution to the problem is a set of compromises between coverage and cost. We denote such a set of compromises a frontier. In the first part of the thesis a way of modelling the problem is presented. The model uses a discrete formulation where the area to monitor is partitioned into a grid of cells. Further, a pool of candidate camera placements is formed, containing all combinations of camera models and mounting positions. For each camera in this pool, all cells monitored are deduced using ray-casting. Finally, an optimization model is formulated, based on the pool of candidate cameras and their monitoring of the grid. The optimization model has the two objectives of minimizing the cost while maximizing the number of covered cells. In the second part, a number of heuristic optimization algorithms to solve the problem is presented: Greedy Search, Random Greedy Search, Fear Search, Unique Search, Meta-RaPS and Weighted Linear Neighbourhood Search. The performance of these heuristics is evaluated on a couple of test cases from existing real world depots and a few artificial test instances. Evaluation is made by comparing the solution frontiers using various result metrics and graphs. Whenever practically possible, frontiers containing all optimal cost and coverage combinations are calculated using a state-of-the-art solver. Our findings indicate that for the artificial test instances, the state-of-the-art solver is unmatched in solution quality and uses similar execution time as the heuristics. Among the heuristics, Fear Search and Greedy Search were the strongest performing. For the smaller real world instances, the state-of-the-art solver was still unmatched in terms of solution quality, but generating the frontiers in this way was fairly time consuming. By generating the frontiers using Greedy Search or Random Greedy Search we obtained solutions of similar quality as the state-of-the-art solver up to 70-80% coverage using one hundredth and one tenth of the time, respectively. For the larger real world problem instances, generating the frontier using the state-of-the-art solver was extremely time consuming and thus sometimes impracticable. Hence the use of heuristics is often necessary. As for the smaller instances, Greedy Search and Random Greedy Search generated the frontiers with the best quality. Often even better full coverage solutions could be found by the more time consuming Fear Search or Unique Search. / Syftet med detta examensarbete är att modellera och lösa kameraplaceringsproblemet då IR-kameror ska användas för brandövervakning av fastbränslehögar. Problemet består i att givet ett antal kamera modeller och monteringsstolpar bestämma de kombinationer av placeringar och modeller sådana att övervakningen av högarna är maximal, för alla möjliga kostnadsnivåer. I den första delen av examensarbetet presenteras en modell för detta kameraplaceringsproblem. Modellen använder sig av en diskret formulering, där området om ska övervaras är representerad av ett rutnät. De möjliga kameravalen beskrivas med en diskret mängd av möjliga kameraplaceringar. För att utröna vilka celler inom rutnätet som en kameraplacering övervakar används metoden ray-casting. Utifrån mängden av möjliga kameraplaceringar kan en optimeringsmodell med två målfunktioner formuleras. Målet i den första målfunktionen är att minimera kostnaden för övervakningen och i den andra att maximera storleken på det övervakade området. Utgående från denna modell presenteras därefter ett antal algoritmer för att lösa modellen. Dessa är: Greedy Search, Random Greedy Search, Fear Search, Unique Search, Meta-RaPS och Weighted Linear Neighbourhood Search. Algoritmerna utvärderas på två konstgjorda testproblem och ett antal problem från verkliga fastbränslelager. Utvärderingen baseras på lösningsfronter (grafer över de icke-dominerade lösningarna med de bästa kombinationerna av kostnad och täckning) samt ett antal resultatmått som tid, lägsta kostnad för lösning med full täckning, etc... Vid utvärderingen av resultaten framkom att för de konstgjorda testinstanserna presterade ingen av heuristikerna jämförbart med en standardlösare, varken i termer av kvalitén på lösningarna eller med hänsyn tagen till tidsåtgången. De heuristiker som presterade bäst på dessa problem var framförallt Fear Search och Greedy Search. Även på de mindre probleminstanserna från existerande fastbränslelager hittade standardlösaren optimala lösningsfronter och en lösning med full täckning, men tidsåtgången var här flera gånger större jämfört med vissa av heuristikerna. På en hundra- respektive en tiondel av tiden kan Greedy Search eller Random Greedy Search heuristikerna finna en lösningsfront som är jämförbar med standardlösare, upp till 70-80% täckning. För de största probleminstanserna är tidsåtgången vid användning av standardlösare så pass stor att det i många fall är praktiskt svårt att lösa problemen, både för att generera fronten och att hitta en lösning med full täckning. I dessa fall är heuristiker oftast de enda möjliga alternativen. Vi fann att Greedy Search och Random Greedy Search var de heuristiker som, liksom för de mindre probleminstanserna, genererade de bästa lösningsfronterna. Ofta kunde dock en bättre lösning för full täckning hittas med hjälp av Fear Search eller Unique Search.

Dans une première partie, nous nous intéressons aux systèmes dynamiques gradients gouvernés par des fonctions non lisses, mais aussi non convexes, satisfaisant l'inégalité de Kurdyka-Lojasiewicz. Après avoir obtenu quelques résultats préliminaires pour la dynamique de la plus grande pente continue, nous étudions un algorithme de descente général. Nous prouvons, sous une hypothèse de compacité, que tout suite générée par ce schéma général converge vers un point critique de la fonction. Nous obtenons aussi de nouveaux résultats sur la vitesse de convergence, tant pour les valeurs que pour les itérés. Ce schéma général couvre en particulier des versions parallélisées de la méthode forward-backward, autorisant une métrique variable et des erreurs relatives. Cela nous permet par exemple de proposer une version non convexe non lisse de l'algorithme Levenberg-Marquardt. Enfin, nous proposons quelques applications de ces algorithmes aux problèmes de faisabilité, et aux problèmes inverses. Dans une seconde partie, cette thèse développe une dynamique de descente associée à des problèmes d'optimisation vectoriels sous contrainte. Pour cela, nous adaptons la dynamique de la plus grande pente usuelle aux fonctions à valeurs dans un espace ordonné par un cône convexe fermé solide. Cette dynamique peut être vue comme l'analogue continu de nombreux algorithmes développés ces dernières années. Nous avons un intérêt particulier pour les problèmes de décision multi-objectifs, pour lesquels cette dynamique de descente fait décroitre toutes les fonctions objectif au cours du temps. Nous prouvons l'existence de trajectoires pour cette dynamique continue, ainsi que leur convergence vers des points faiblement efficients. Finalement, nous explorons une nouvelle dynamique inertielle pour les problèmes multi-objectif, avec l'ambition de développer des méthodes rapides convergeant vers des équilibres de Pareto. / In a first part, we focus on gradient dynamical systems governed by non-smooth but also non-convex functions, satisfying the so-called Kurdyka-Lojasiewicz inequality.After obtaining preliminary results for a continuous steepest descent dynamic, we study a general descent algorithm. We prove, under a compactness assumption, that any sequence generated by this general scheme converges to a critical point of the function.We also obtain new convergence rates both for the values and the iterates. The analysis covers alternating versions of the forward-backward method, with variable metric and relative errors. As an example, a non-smooth and non-convex version of the Levenberg-Marquardt algorithm is detailed.Applications to non-convex feasibility problems, and to sparse inverse problems are discussed.In a second part, the thesis explores descent dynamics associated to constrained vector optimization problems. For this, we adapt the classic steepest descent dynamic to functions with values in a vector space ordered by a solid closed convex cone. It can be seen as the continuous analogue of various descent algorithms developed in the last years.We have a particular interest for multi-objective decision problems, for which the dynamic make decrease all the objective functions along time.We prove the existence of trajectories for this continuous dynamic, and show their convergence to weak efficient points.Then, we explore an inertial dynamic for multi-objective problems, with the aim to provide fast methods converging to Pareto points.

Biofuels produced from lignocellulosic biomass via the fermentation platform are sustainable energy alternatives to fossil fuels. Process Systems Engineering (PSE) uses computer-based tools and methods to design, simulate and optimize processes. Application of PSE tools to the design of economic biorefinery processes requires the development of simulation approaches that can be integrated with existing, mature PSE tools used to optimize traditional refineries, such as Aspen Plus. Current unit operation models lack the ability to describe unsteady state fermentation processes, link unsteady state fermentation with in situ separations, and optimize these processes for competing factors (e.g., yield and productivity). This work applies a novel architecture of commercial PSE tools, Aspen Plus and MATLAB, to develop techniques to simulate time-dependent fermentation without and with in situ separations for process design, analyses and optimization of the operating conditions. Traditional batch fermentation simulations with in situ separations decouple these interdependent steps in a separate “steady state” reactor followed by an equilibrium separation of the final fermentation broth. A typical mechanistic system of ordinary differential equations (ODEs) describing a batch fermentation does not fit the standard built-in power law reaction kinetics model in Aspen Plus. To circumvent this challenge, a novel platform that links the batch reactor to a FORTRAN user kinetics subroutine (incorporates the ODEs) combined with component substitution (to simulate non-databank components) is utilized to simulate an unsteady state batch and in situ gas stripping process. The resulting model system predicts the product profile to be sensitive to the gas flow rate unlike previous “steady state” simulations. This demonstrates the importance of linking a time-dependent fermentation model to the fermentation environment for the design and analyses of fermentation processes. A novel platform linking the genetic algorithm multi-objective and single-objective optimizations in MATLAB to the unsteady state batch fermentation simulation in Aspen Plus through a component object module communication platform is utilized to optimize the operating conditions of a typical batch fermentation process. Two major contributions are: prior concentration of sugars from a typical lignocellulosic hydrolysate may be needed and with a higher initial sugar concentration, the fermentation process must be integrated with an in situ separation process to optimize the performance of fermentation processes. With this framework, fermentation experimentalists can use the full suite of PSE tools and methods to integrate biorefineries and refineries and as a decision-support tool to guide the design, analyses and optimization of fermentation-based biorefineries.

This thesis deals with selecting the optimal portfolio for a risk averse investor. Firstly, we present the risk measures, specifically spectral risk me- asures which consider an individual risk aversion of the investor. Then we propose a diversification-consistent data envelopment analysis model. The model is searching for an efficient portfolio with respect to second-order sto- chastic dominance. The crux of the thesis is a model based on the theory of multi-criteria optimization and spectral risk measures. The presented mo- del is searching for an optimal portfolio suitable for the investor with a given risk aversion. In addition, the optimal portfolio is also consistent with second- order stochastic dominance efficiency. The topic of the practical part is a nu- merical study in which both models are implemented in MATLAB. Models are applied to a dataset from real financial markets. Personal contribution lies in comparing the diversification-consistent data envelopment analysis model and model based on multi-criteria optimization, both with respect to second order stochastic dominance efficiency.