Le travail que nous présentons dans cette thèse porte sur le problème d'affectation dans une place de marché de prospects Internet. Plus précisément, ce travail a pour ambition de répondre à la problématique de l'adéquation de l'offre et de la demande, dans un contexte caractérisé par des flux continus faisant évoluer en temps réel l'ensemble des offres disponibles et les demandes à satisfaire. Pour ce faire, nous proposons dans un premier temps un modèle mono-période qui optimise le problème d'affectation à un instant donné et en considérant une seule période de temps, tout en permettant la prise en compte instantanée des nouvelles offres et demandes et leur adéquation en temps réel. Ce modèle permet d'optimiser deux objectifs à savoir: la maximisation du chiffre d'affaires et la satisfaction des clients.Par la suite nous proposons d'étendre ce modèle sur plusieurs périodes de temps futures afin de prendre en compte l'aspect temps réel de l'activité de la place de marché et donc le fait que des flux continus font évoluer en temps réel l'ensemble des offres et des demandes. L'objectif étant de tirer profit de la connaissance concernant cette évolution, par le biais de l'intégration d'un modèle de prévision dans un modèle d'optimisation multi-période.Ainsi, nous proposons un modèle d'optimisation multi-période permettant d'envisager à un instant donné des affectations sur plusieurs périodes de temps futures afin de réaliser les meilleures affectations possibles. Aussi, nous proposons un modèle de prévision des nouveaux flux tout en considérant les caractéristiques du modèle d'optimisation multi-période.Construire un modèle de prévision nécessite de définir les données à prévoir avant d'envisager toute méthode de prévision. En d'autres termes, nous devons choisir les paramètres du modèle de prévision, à savoir: les données historiques appropriées, le pas de temps de la prévision ainsi que l'horizon de la prévision. Le défi consiste donc à définir les paramètres du modèle de prévision qui conviendront au fonctionnement du modèle de l'optimisation multi-période.Par ailleurs, une des caractéristiques de la place de marché est la temporalité de son système. Ainsi, nous proposons un algorithme assurant l'aspect temps réel et donc le fait que les affectations s'effectuent toutes les minutes. L'algorithme que nous proposons fonctionne de manière continue à longueur de journée en optimisant à chaque instant l'adéquation offre/demande de prospects Internet tout en considérant instantanément les flux continus de prospects Internet ainsi que la mise à jour régulière de la demande Enfin, pour mettre en évidence l'efficacité et les bénéfices que la place de marché peut en tirer par l'utilisation des modèles et de l'algorithme proposés, nous avons mené des tests et différentes expérimentations sur des données réelles. Ces tests nous ont permis de valider nos travaux et d'évaluer la qualité des résultats obtenus.L'objectif de ce travail est double, d'une part, donner un cadre solide et formel pour répondre à la problématique de la place de marché de prospects Internet. D'autre part, le cadre proposé devrait être aussi générique que possible afin de résoudre tout autre problème analogue à celui de la place de marché de prospects Internet. / The work that we present in this thesis focuses on the assignment problem in a marketplace of Internet prospects. More precisely, this work aims to address the problem of matching offers and demands in a context characterized by a continuous flows. These latter evolve inreal time the set of available offers and demands to satisfy. To do this, we propose initially a mono-period model which optimizes the assignment problem at a given instant and taking into account asingle period of time while allowing the instantaneous consideration of new offers and demands and their adequacy in real time. This model considers two objectives to optimize, namely: maximization of turnover as well as clients satisfaction.Thereafter, we propose to extend this model over several future time periods in order to take into account the real time aspect of the marketplace activity and so the fact that a continuous flows evolve in real time the set of offers en demands. The objective is to take advantage of knowledge about this evolution, through the integration of a forecasting model in a multi-period optimization model. Thus,we propose a multi-period optimization model for considering at agiven instant assignments over several future time periods. Also, we propose a forecasting model for new flows while considering the characteristics of the multi-period optimization model.Building a forecasting model requires defining the data before considering any forecasting method. In other words, we have to choose the parameters of the forecasting model, namely the appropriate historical data, the forecasting time step and the forecasting horizon. The challenge is to define the parameters of the forecasting model which agree with the functioning the multi-period optimization model.Furthermore, a feature of the marketplace is the temporality of its system. Thus, we propose an algorithm ensuring real-time aspect and so the fact that assignments are made every minute. The proposed algorithm works continuously all day long while optimizing every instant the offer/demand adequacy of Internet prospects and instantly considering the continuous flux of Internet prospects as well as the regular updating demand. Finally, in order to show the efficiency and the benefits that the marketplace can reap by the use of the proposed models, we conducted tests and various experiments on real data. These tests have allowed us to validate the proposed models and evaluate the quality of the results.The aim is twofold, giving a strong and formal framework to address the issue of the marketplace of Internet prospects but also proposing a generic framework to solve any problem similar to that of the marketplace of Internet prospects.

La performance logistique des entreprises et l’optimisation des transports sont devenues un grand problème ces dernières années. La planification et l’optimisation des services constituent en particulier un nouveau défi. Afin d’accroître la productivité et de réduire les coûts de la logistique, ce travail de recherche contribue à l’optimisation d’un problème de tournées de service à domicile multi-dépôt, multi-période avec fenêtres de temps de vie réelle. Le problème vient d’un contexte réaliste et est formulé comme un modèle en Mixed Integer Programming (MIP). Les résultats avec Cplex montrent que ce problème ne peut être résolu par des méthodes exactes dans un délai raisonnable pour une utilisation pratique. Par conséquent, nous introduisons des heuristiques. Premièrement, les heuristiques de recherche locales sont utilisées pour résoudre le problème. Les solutions réalisables initiales sont générées par une heuristique de construction et plusieurs heuristiques de recherche locales sont appliquées pour obtenir des solutions dans un temps de calcul assez court. Ensuite, nous proposons un algorithme génétique avec une nouvelle représentation du chromosome et de nouveaux opérateurs génétiques pour le problème abordé. Enfin, nous considérons un algorithme génétique avec contrôle de la diversité pour problèmes à grande échelle. Les solutions infaisables sont prises en compte dans la population et la contribution à la diversité fait partie de l’évaluation afin d’éviter une recherche prématurée. Ces méthodes ont été mises en œuvre avec succès pour optimiser le problème de routage. / The logistics performance of enterprises and the optimization of transportation have become a great issue in recent years. Field force planning and optimization is a new challenge for the service sector. In order to increase productivity and reduce cost of logistics, this research contributes to the optimization of a real-life multi-depot multi-period field service routing problem with time window. The problem is abstracted from the realistic problem and formulated as a Mixed Integer Programming (MIP) model. Computational results with Cplex show that this problem cannot be solved by exact methods in reasonable time for practical use. First, local search heuristics are used for solving the problem. Initial feasible solutions are generated by a constructive heuristic and several local search heuristics are applied to obtain solutions in a very short computing time. Then we propose a genetic algorithm with new representation of chromosome and new genetic operators for the addressed problem. Finally we consider a genetic algorithm with diversity control to deal with large scale problems. Infeasible solutions are taken account in the population and the diversity contribution is part of the evaluation to avoid premature of search. These methods have been successfully implemented to the optimization of the routing problem

Cette thèse s'intéresse au développement de stratégies de décalage de charge pouvant être appliquées à un parc de chauffe-eau Joule (CEJ).On propose une modélisation entrée-sortie du système que constitue le CEJ. L'idée est de concevoir un modèle précis et peu coûteux numériquement, qui pourrait être intégré dans un CEJ intelligent. On présente notamment un modèle phénoménologique multi-période d'évolution du profil de température dans le CEJ ainsi qu'un modèle de la demande en eau chaude. On étudie des stratégies d'optimisation pour un parc de CEJ dont la résistance peut être pilotée par un gestionnaire central. Trois cas de figures sont étudiés. Le premier concerne un petit nombre de ballons intelligents et présente une méthode de résolution d'un problème d'optimisation en temps discret. Puis, on s'intéresse à un parc de taille moyenne. Une heuristique gardant indivisibles les périodes de chauffe (pour minimiser les aléas thermo-hydrauliques) est présentée. Enfin, un modèle de comportement d'un nombre infini de ballon est présenté sous la forme d'une équation de Fokker-Planck. / This thesis focuses on the development of advanced strategies for load shifting of large groups of electric hot water tanks (EHWT).The first part of this thesis is dedicated to representing an EHWT as an input-output system. The idea is to design a simple, tractable and relatively accurate model that can be implemented inside a low-power computing unit embedded in a smart EHWT, for practical applications of optimization strategies. It includes in particular a phenomenological multi-period model of the temperature profile in the tank and a realistic domestic hot water consumption model.The second part focuses on the design of optimal control strategies for a group of tanks. Three use-cases are studied. The first one deals with a small number of smart and controllable EHWT for which we propose a discrete-time optimal resolution method. The second use-case adresses a medium-scale group of controllable tanks and proposes a heuristic which keeps the heating period undivided to minimize thermo-hydraulic hazards. Finally, we present the modelling of the behavior of a infinite population of tanks under the form of a Fokker-Planck equation.

La thèse présente un modèle d’optimisation mathématique ainsi qu’une méthodologie d’étude pour la conception optimale de réseaux de chaleur et de froid flexibles et intégrant des technologies innovantes (les smart réseaux ou réseaux 4e génération). Dans ce modèle, différentes contraintes énergétiques, économiques et environnementales sont alors considérées. Le modèle considère des réseaux de chaud (ou de froid) à différents niveaux de température, ainsi que différents sites de production et demande d’énergie. Le tracé du réseau ainsi que la configuration de l’ensemble des systèmes de production sont obtenus en minimisant soit l'exergie totale consommée soit le coût total pour l’investissement et l’opération des systèmes. Le modèle mathématique développé est formulé en un problème MINLP multi-période. Les contraintes du modèle sont présentées dans plusieurs modèles imbriqués. Le premier modèle M1 est multi-période et inclut les contraintes d’échanges avec le réseau et un moyen de stockage thermique. Le deuxième modèle, appelé M2, contient l’ensemble du modèle M1 ainsi que des nouvelles contraintes permettant de dimensionner des pompes à chaleur à COP variable. Le troisième modèle M3 inclut le modèle M2 ainsi que de nouvelles contraintes pour le tracé géographique des réseaux et la prise en compte des flux d’électricité. Une méthodologie d’étude est aussi présentée, permettant, à l’aide du modèle M3 développé, de traiter des cas d’étude complexes et réalistes. La méthodologie propose une décomposition du problème selon trois étapes consécutives. Cette méthodologie est alors utilisée et illustrée pour un cas d’étude complexe : l’optimisation d’un nouveau quartier, considérant des PAC, un stockage de chaleur saisonnier et de la production PV. / This thesis presents a mathematical optimization model and a methodology for the optimal design of district heating and cooling networks. The various constraints in energy balances, costs and environmental criteria can be considered in order to propose structures of flexible and innovative networks.The model allows the consideration of heating (or cooling) networks at different temperature levels, as well as different production sites and heat demands. The network’s layout as well as the optimal architecture of the heat production systems are achieved by minimizing either the total exergy consumed or the total cost for the investment and operation of the systems.The developed mathematical model is formulated into a multi-period MINLP problem. The constraints of the model are presented in nested models. The first model M1 considers the multi-period aspect and includes the constraints related to the heat exchanges between production/demand streams with the network and a thermal storage. The second model, called M2, contains the entire model M1 as well as new constraints for sizing heat pumps with variable COP. The model M3 includes the model M2 as well as new constraints for the geographical layout of the networks and the consideration of electricity balance in the problem.A methodology is also presented making it possible, using the model M3, to deal with complex and realistic case studies. The methodology proposes a decomposition of the problem following three consecutive steps. This methodology is then used for the optimization of a new district, considering heat pumps, seasonal heat storage and PV production.