Afin de pouvoir satisfaire la demande sans cesse croissante du trafic aérien, le futur système de gestion du trafic aérien utilisera le concept d'opérations basées sur les trajectoires (Trajectory Based Operations), qui augmentera la capacité du trafic aérien, en réduisant la charge de travail du contrôleur. Pour ce faire, les tâches de détection et de résolution de conflits seront transférées depuis la phase tactique vers la phase stratégique de la planification. Dans le cadre de ce nouveau paradigme pour le système de gestion du trafic aérien, nous introduisons dans cette thèse une méthodologie qui permet d'aborder ce problème de planification stratégique de trajectoires d'avion à l'échelle d'un pays ou d'un continent. Le but de la méthodologie proposée est de minimiser l'interaction globale entre les trajectoires d'avion, en affectant de nouveaux créneaux de décollage, de nouvelles routes et de nouveaux niveaux de vols aux trajectoires impliquées dans l'interaction. De plus, afin d'améliorer la robustesse du plan stratégique de vols obtenu, nous prenons en compte l'incertitude de la position de l'avion et de son heure d'arrivée à un point donné de la trajectoire de l'avion. Nous proposons une formulation mathématique de ce problème de planification stratégique conduisant à un problème d'optimisation discrète et un problème d'optimisation en variables mixtes, dont la fonction objectif est basée sur le nouveau concept d'interaction. Un algorithme efficace en termes de temps de calcul pour évaluer l'interaction entre des trajectoires d'avion pour des applications de grande taille est introduit et mis en œuvre. Des méthodes de résolution basées sur des algorithmes de type métaheuristique et métaheuristique hybride ont été développées pour résoudre ces problèmes d'optimisation de grande taille. Enfin, la méthodologie globale de planification stratégique de trajectoires d'avion est mise en œuvre et testée sur des données de trafic, prenant en compte des incertitudes, pour l'espace aérien français et l'espace aérien européen, impliquant plus de 30000 vols. Des plans de vols 4D sans conflits et robustes ont pu être produits avec des temps de calcul acceptables dans un contexte opérationnel, ce qui démontre la viabilité de l'approche proposée.

Cette thèse est consacrée principalement à l'étude de deux problèmes, à savoir la conception optimale des drapages composites et l'analyse de sensibilité topologique élastostatique anisotrope. En ce qui concerne la conception des composites, nous considérons des structures de masse minimale soumises à des contraintes de raideur et flambage, où les variables de conception sont la forme de chaque pli et la séquence d'empilement. En effet, le drapage composite est constitué d'une collection de plis orthotropes dont les axes principaux peuvent prendre quatre orientations différentes: 0º , 90º , 45º , -45º. La manière dont ces orientations sont disposées dans le composite définit la séquence d'empilement. Le comportement physique du composite est modélisé par le système d'équations des plaques linéarisées de von Kármán. Afin d'optimiser les deux variables de conception, nous nous appuyons sur une technique de décomposition qui regroupe les contraintes dans une seule fonction qui dépend des formes de chaque pli uniquement. Grâce à cette approche, un problème équivalent d'optimisation à deux niveaux est établi de manière rigoureuse. Le premier niveau, aussi appelé inférieur, représente l'optimisation combinatoire de la séquence d'empilement tandis que le deuxième niveau, ou niveau supérieur, représente l'optimisation de la forme de chaque pli. Nous proposons ainsi pour le niveau inférieur une méthode combinatoire convexe, alors que pour le niveau supérieur une méthode des lignes de niveaux couplé à la notion du gradient de forme. Un cas test aéronautique est détaillé pour diverses contraintes, à savoir la compliance, le facteur de réserve et la première charge de flambement. Ensuite, nous étudions la dérivée topologique des fonctions coût qui dépendent de la déformation et du déplacement (en supposant un comportement du matériau élastique linéaire) dans un cadre 2D et 3D anisotrope général, c'est à dire où à la fois le milieu et l'inclusion peuvent avoir des propriétés élastiques arbitraires. Le développement asymptotique de la fonction coût par rapport à l'inclusion est mathématiquement justifié pour une large classe des critères et des procédures de calcul sont plus tard discutées à la vue de plusieurs exemples numériques 2D et 3D. Finalement, en dehors des sujets mentionnés précédemment, nous traitons en outre deux problèmes de conception optimale. Premièrement, nous considérons la meilleure répartition de plusieurs matériaux élastiques dans un domaine fixe, où l'interface peut être nette ou lisse. Afin d'optimiser à la fois la géométrie et la topologie du mélange, nous nous appuyons sur la méthode des lignes de niveau et la fonction distance signée pour la description des interfaces entre les différentes phases. Deuxièmement, dans le cadre de l'étude des dispositifs énergétiques complémentaires aux moteurs d'avions, nous cherchons à trouver la micro-structure optimale d'une pile à combustible micro-tubulaire par une technique d'homogénéisation inverse. Le motif périodique trouvé vise à maximiser la surface d'échange électrochimique soumis à une contrainte de perte de charge et une contrainte de perméabilité. L'agencement optimal liquide/solide découle de l'application de la méthode de lignes de niveau au problème de cellule correspondant.

Un enjeu majeur des modèles océaniques est de représenter fidèlement les circulations méso- et subméso-échelles afin de simuler leur importante contribution dans la circulation générale et dans le budget énergétique de l'océan. La poursuite de cet objectif se traduit par une augmentation de la résolution spatiale et temporelle à la fois des modèles et des réseaux d'observation de l'océan. Cependant, à ces petites échelles, la dynamique de l'écoulement revêt un caractère fortement turbulent ou non-linéaire. Dans ce contexte, les méthodes actuelles d'assimilation de données (AD), variationnelles en particulier, sont généralement moins performantes que dans un contexte (quasi-) linéaire. L'objectif de cette thèse est d'explorer sous divers aspects le comportement des méthodes variationnelles d'AD dans un modèle d'océan non-linéaire. Pour ce faire, nous avons réalisé une série d'expériences dites jumelles en assimilant des données altimétriques simulées suivant les caractéristiques des satellites altimétriques Jason-1 et SARAL/AltiKA . À l'aide de ces expériences, nous analysons sous différents angles les problématiques posées par les non-linéarités à l'AD. Enfin, nous ouvrons plusieurs pistes d'amélioration de l'efficacité du système d'AD dans ce contexte. Ce travail est basé sur le logiciel de modélisation océanique NEMO, incluant la configuration de bassin océanique turbulent idéalisé SEABASS, à différentes résolutions spatiales. Dans la continuité de la plateforme de recherche en AD avec NEMO, NEMO-ASSIM, nous avons utilisé et contribué au développement de cet ensemble d'outil, comprenant, entre autre, opérateur d'observation, modèles linéaire tangent et adjoint de NEMO, permettant de mener à bien notre étude. Le système d'AD variationnelle utilisé est le logiciel NEMOVAR. Les résultats présentés tentent de lier les échelles caractéristiques des structures d'erreurs d'analyse et l'activité aux petites échelles. Pour ce faire, nous avons utilisé une large gamme de diagnostics, e.g. erreur quadratique moyenne spatiale et temporelle, caractéristiques des fonctions coûts, caractérisation de l'hypothèse linéaire tangente, PSD des champs d'erreurs d'analyse. Nos expériences montrent que le 4DVAR incrémental contrôle efficacement la trajectoire analysée au 1/4° pour de longues fenêtres d'AD (2 mois). Lorsque la résolution augmente, la convergence de l'algorithme apparaît plus lente voire inexistante sous certaines conditions. Cependant, l'algorithme permet encore de réduire convenablement l'erreur d'analyse. Enfin, l'algorithme 3DFGAT se révèle beaucoup moins performant, quelle que soit la résolution. De plus, nous montrons également l'importance de l'adéquation entre la circulation simulée et l'échantillonnage altimétrique, en terme d'échelles spatiales représentées, pour obtenir de meilleures performances. Enfin, nous avons exploré la stratégie de minimisation dite progressive, permettant d'accélérer la convergence du 4DVAR à haute résolution.

Cette thèse traite de deux problèmes qui ont leur origine dans la théorie du contrôle géométrique, et qui concernent les systèmes de contrôle avec dérive, c'est-à-dire de la forme $\dot q= f_0(q)+\sum_{j=1}^m u_j f_j(q)$. Dans la première partie de la thèse, on généralise le concept de complexité de courbes non-admissibles, déjà bien compris pour les systèmes sous-riemanniens, au cas des systèmes de contrôle avec dérive, et on donne des estimations asymptotiques de ces quantités. Ensuite, dans la deuxième partie, on considère une famille de systèmes de contrôle sans dérive en dimension 2 et on s'intéresse à l'operateur de Laplace-Beltrami associé et à l'évolution de la chaleur et des particules quantiques qu'il définit. On étudie plus particulièrement l'effet qu'a l'ensemble où les champs de vecteurs contrôlés deviennent colinéaires sur ces évolutions.

Ce mémoire présente les travaux réalisés au cours de ma thèse sur le contrôle d'équations aux dérivées partielles. La première partie est consacrée à l'étude d'équations de Schrödinger bilinéaires unidimensionnelles autour de deux axes : la non contrôlabilité en temps petit avec des contrôles petits et la contrôlabilité simultanée. On établit un cadre pour lequel, bien que la vitesse de propagation du système soit infinie, la contrôlabilité exacte locale avec des contrôles petits est vérifiée si et seulement si le temps est suffisamment grand. Ces résultats, basés sur la coercivité d'une forme quadratique associée au développement de l'état à l'ordre deux, sont étendus dans le contexte de la contrôlabilité simultanée. On montre alors, en utilisant la méthode du retour de J.-M.~Coron, des résultats de contrôle exact local simultané pour deux ou trois équations, à phase globale et/ou à retard global près. La trajectoire de référence utilisée est construite via des résultats de contrôle partiel. En utilisant un argument de perturbation, on étend cette idée pour montrer la contrôlabilité exacte globale d'un nombre quelconque d'équations sans hypothèse sur le potentiel. Dans la deuxième partie, on prend en compte dans le modèle un terme supplémentaire quadratique en le contrôle. Ce terme, dit de polarisabilité, généralement négligé, présente un intérêt physique dans la modélisation, mais aussi mathématique dans le cas où le terme bilinéaire est insuffisant pour conclure à la contrôlabilité. En dimension quelconque, on construit des contrôles explicites réalisant la contrôlabilité approchée de l'état fondamental. En adaptant conjointement l'argument de perturbation précédent et certains résultats du contrôle bilinéaire, on prouve la contrôlabilité globale exacte de l'équation de Schrödinger avec polarisabilité 1D. La dernière partie de ce mémoire est consacrée à l'étude de la continuation unique pour un opérateur de type Grushin sur un rectangle 2D. Cet opérateur présente une singularité et une dégénérescence sur un segment séparant le domaine en deux composantes. On donne une condition nécessaire et suffisante sur le coefficient du potentiel singulier pour obtenir la continuation unique.

Cette thèse porte sur l'approche de Programmation dynamique et Hamilton-Jacobi- Bellman pour une classe générale de problèmes déterministes de contrôle optimal avec des coefficients discontinus. Les outils utilisés dans ce travail se basent essentiellement sur la théorie de contrôle, la théorie de viscosité pour les équations aux dérivées partielles, l'analyse nonlisse et les systèmes dynamiques. La première partie de la thèse concerne le problème des trajectoires discontinues sous contraintes sur l'état, où les trajectoires sont solutions de systèmes dynamiques impulsionnels. Un résultat de caractérisation de la fonction de valeur pour de tels problème a été obtenu. Une autre contribution issue de cette partie consiste en l'extension de l'approche HJB pour des problèmes gouvernés par des systèmes dynamiques mesurables en temps et en présence de contraintes sur l'état dépendantes du temps. La deuxième partie est consacrée au problème de contrôle optimal sur domaine stratifié, qui consiste en une réunion de sous-domaines séparés par plusieurs interfaces. Une de motivations de ce travail vient du problème de contrôle hybride. Ici on obtient de nouvelles conditions de transmission sur les interfaces qui garantissent l'unicité et la caractérisation de la fonction de valeur. La troisième partie consiste à étudier l'homogénéisation des équations d'Hamilton-Jacobi dans le cadre d'Hamiltonians discontinus en état. Ce travail considère la perturbation singulière des problèmes de contrôle optimal sur une structure périodique stratifié. Le problème limite est analysé et une équation d'Hamilton-Jacobi associée est établie. Cette équation décrit le comportement limite de la fonction de valeur du problème perturbé lorsque l'échelle de périodicité tend vers 0.

Constraint handling is difficult in model predictive control (MPC) of linear differential inclusions (LDIs) and linear parameter varying (LPV) systems. The designer is faced with a choice of using conservative bounds that may give poor performance, or accurate ones that require heavy online computation. This thesis presents a framework to achieve a more flexible trade-off between these two extremes by using a state tube, a sequence of parametrised polyhedra that is guaranteed to contain the future state. To define controllers using a tube, one must ensure that the polyhedra are a sub-set of the region defined by constraints. Necessary and sufficient conditions for these subset relations follow from duality theory, and it is possible to apply these conditions to constrain predicted system states and inputs with only a little conservatism. This leads to a general method of MPC design for uncertain-parameter systems. The resulting controllers have strong theoretical properties, can be implemented using standard algorithms and outperform existing techniques. Crucially, the online optimisation used in the controller is a convex problem with a number of constraints and variables that increases only linearly with the length of the prediction horizon. This holds true for both LDI and LPV systems. For the latter it is possible to optimise over a class of gain-scheduled control policies to improve performance, with a similar linear increase in problem size. The framework extends to stochastic LDIs with chance constraints, for which there are efficient suboptimal methods using online sampling. Sample approximations of chance constraint-admissible sets are generally not positively invariant, which motivates the novel concept of ‘sample-admissible' sets with this property to ensure recursive feasibility when using sampling methods. The thesis concludes by introducing a simple, convex alternative to chance-constrained MPC that applies a robust bound to the time average of constraint violations in closed-loop.

This master´s thesis deals with control of unstable processes with two unstable complex poles using algebraic control with emphasis in value of the controller output. Thesis consists of theoretical introduction, including initial conditions with analysis of basic approaches to the control design with one or two degrees of freedom regulators by solving polynomial equations. Constrained control is studied more detailed. Optimization problem of „lowest fuel consumption“ is used for design of controller and is used for both degrees of freedom regulators with additional condition of zero variance control. Thesis includes some examples of control design by described method. Small library of MatLab functions were developed also to make the design more easier. Conclusions are made at the end and achieved goals are reviewed.

Optimization is omnipresent in our world. Its numerous applications spread from industrial cases, such as logistics, construction management or production planning; to the private sphere, filled with problems of selecting daycare or vacation planning. In this thesis, we concentrate on expensive black-box optimization (EBBO) problems, a subset of optimization problems (OPs), which are characterized by an expensive cost of evaluating an objective function. Such OPs are reoccurring in various domains, being known as: hyperpameter optimization in machine learning, performance configuration optimization or parameter tuning in search-based software engineering, simulation optimization in operations research, meta-optimization or parameter tuning in the optimization domain itself. High diversity of domains introduces a plethora of solving approaches, which adhere to a similar structure and workflow, but differ in details. The software frameworks stemming from different areas possess only partially intersecting manageability points, i.e., lack manageability. In this thesis, we argue that the lack of manageability in EBBO is a major problem, which leads to underachieving optimization quality. The goal of this thesis is to study the role of manageability in EBBO and to investigate whether improving the manageability of EBBO frameworks increases optimization quality. To reach this goal, we appeal to software product line engineering (SPLE), a methodology for developing highly-manageable software systems. Based on the foundations of SPLE, we introduce a novel framework for EBBO called BRISE. It offers: 1) a loosely-coupled software architecture, separating concerns of the experiment designer and the developer of EBBO strategies; 2) a full coverage of all EBBO problem types; and 3) a context-aware variability model, which captures the experiment-designer-defined OP with the content model; and manageability points including their variants and constraints with the cardinality-based feature model. High manageability of the introduced BRISE framework enables us: 1) to extend the framework with novel efficient strategies, such as adaptive repetition management; and 2) to introduce novel EBBO mechanisms, such as multi-objective compositional surrogate modeling, dynamic sampling and hierarchical surrogate modeling. The evaluation of the novel approaches with a set of case studies, including: the WFG benchmark for multi-objective optimization, combined selection and parameter control of meta-heuristics, and energy optimization; demonstrated their superiority over the state-of-the-art competitors. Thus, it supports the research hypothesis of this thesis: Improving manageability of an EBBO framework enables to increase optimization quality.

<p dir="ltr">Traffic safety and congestion are global concerns. Autonomous vehicles (AVs) are expected to enhance transportation safety and reduce congestion. However, achieving their full potential requires 100% market penetration, a challenging task. This study addresses key issues in mixed traffic environments, where human-driven vehicles (HDVs) and connected autonomous vehicles (CAVs) coexist. A number of critical questions persist: 1) inadequate exploration of human errors (errors originating from non-CAV sources) in mixed traffic; 2): limited focus on information selection and learning efficiency in network-level rerouting, particularly in highly dynamic environments; 3) inadequacy of personalized element driver inputs in motion-planning frameworks; 4) lack of consideration of user privacy concerns.</p><p dir="ltr">With the goal of advancing the existing knowledge in this field and shedding light on these matters, this dissertation introduces multiple frameworks. These frameworks leverage connectivity and automation to improve safety and mobility in mixed traffic, addressing various research levels, including local-level and network-level safety enhancement, as well as network-level and global-level mobility enhancement. With optimization- and learning-based methods implemented (Model Predictive Control, Deep Neural Network, Deep Reinforcement Learning, Transformer model and Federated Learning), frameworks introduced in this dissertation are expected to help highway agencies and vehicle manufacturers improve the safety and efficiency of traffic flow in the mixed-traffic era. Our research findings revealed increased crash-avoidance rates in critical situations, enhanced accuracy in predicting lane changes, improved dynamic rerouting within urban areas, and the implementation of effective data-sharing mechanisms with a focus on user privacy. This research underscores the potential of connectivity and automation to significantly enhance mixed-traffic safety and mobility.</p>