L'objectif de notre travail est de déterminer des algorithmes qui facilitent la résolution de jeux combinatoires par des calculs informatiques. En premier lieu, nous expliquons comment l'implémentation du nimber permet d'accélérer le calcul de jeux impartiaux en version normale. Puis, nous proposons des raffinements ou des généralisations d'algorithmes de parcours des arbres de jeu, en particulier le PN-search, tout en discutant de l'intérêt de l'intervention humaine lors de l'exécution de ces algorithmes. Enfin, nous présentons des algorithmes de vérification, dont le but initial était de s'assurer de la validité de nos calculs, mais qui permettent également d'obtenir des arbres solutions de taille réduite. Ces techniques sont appliquées à l'étude de deux jeux : le Sprouts, où les joueurs relient des points par des lignes, et le Dots-and-boxes, dont le but est de compléter le maximum de boîtes en plaçant des arêtes. Le Sprouts est un jeu combinatoire impartial, dont la nature topologique rend difficile la représentation informatique. Nous explicitons une telle représentation, avant d'étudier une généralisation où le jeu se déroule sur des surfaces compactes. Le Dots-and-boxes est un jeu partisan, et nous détaillons diverses simplifications théoriques qui nous ont permis d'obtenir informatiquement des résultats nouveaux sur ce jeu. / The aim of this thesis is to determine algorithms that help to solve combinatorial games by computation. First, we explain how the implementation of the nimber speeds up the computation of impartial games in normal version. Then, we propose refinements or generalizations of tree-traversal algorithms, especially the PN-search, while discussing the benefit of human intervention during the execution of these algorithms. Finally, we present verification algorithms, whose initial goal was to ensure the validity of our computation, but also allowed us to obtain small solution trees. We have applied these methods to the game of Sprouts, where players connect dots with lines, and Dots-and-boxes, where players complete boxes by drawing edges. Sprouts is an impartial combinatorial game, whose topological nature makes it difficult to represent for a computer. We explain such a representation, before studying a generalization where the game is played on compact surfaces. Dots-and-boxes is a partizan game, and we detail various theoretical simplifications that allowed us to compute new results for this game.

Nous cherchons dans cette thèse à calculer les stratégies gagnantes de jeux combinatoires avec un programme informatique. Nous montrons comment les découpages qui apparaissent au sein de certains jeux impartiaux peuvent être utilisés pour accélérer les calculs. Nous détaillons en particulier l'utilisation du concept d'arbre canonique réduit dans les calculs en version misère. Ces méthodes ont été appliquées avec succès au calcul de deux jeux impartiaux en apparence très différents : le Sprouts, où les joueurs relient des points par des lignes, et le Cram, qui consiste à remplir un plateau avec des dominos. Nous exposons ensuite une méthode originale de suivi des calculs de jeux, avec des interactions en temps réel par l'opérateur humain. Enfin, nous décrivons l'architecture du programme modulaire qui nous a permis de réaliser de nombreux calculs différents au sein d'un cadre commun, et qui pourrait être étendu à l'avenir à d'autres jeux ou algorithmes. / The goal of this thesis is to compute the winning strategies of combinatorial games. We show how to accelerate the computation of impartial games when some positions can be splitted into sums of independent components. We detail in particular the concept of reduced canonical tree in misere computations. We have applied these algorithms successfully to the game of Sprouts, where two players draw lines between spots, and the game of Cram, where the players fill a grid with dominoes. Then, we present an innovative method for monitoring the computation and allowing the human operator to interact in real-time. We also describe the architecture of the modular program that allowed us to compute a lot of different results in a single framework.

L'objectif de notre travail est de déterminer des algorithmes qui facilitent la résolution de jeux combinatoires par des calculs informatiques. En premier lieu, nous expliquons comment l'implémentation du nimber permet d'accélérer le calcul de jeux impartiaux en version normale. Puis, nous proposons des raffinements ou des généralisations d'algorithmes de parcours des arbres de jeu, en particulier le PN-search, tout en discutant de l'intérêt de l'intervention humaine lors de l'exécution de ces algorithmes. Enfin, nous présentons des algorithmes de vérification, dont le but initial était de s'assurer de la validité de nos calculs, mais qui permettent également d'obtenir des arbres solutions de taille réduite. Ces techniques sont appliquées à l'étude de deux jeux : le Sprouts, où les joueurs relient des points par des lignes, et le Dots-and-boxes, dont le but est de compléter le maximum de boîtes en plaçant des arêtes. Le Sprouts est un jeu combinatoire impartial, dont la nature topologique rend difficile la représentation informatique. Nous explicitons une telle représentation, avant d'étudier une généralisation où le jeu se déroule sur des surfaces compactes. Le Dots-and-boxes est un jeu partisan, et nous détaillons diverses simplifications théoriques qui nous ont permis d'obtenir informatiquement des résultats nouveaux sur ce jeu.

Nous cherchons dans cette thèse à calculer les stratégies gagnantes de jeux combinatoires avec un programme informatique. Nous montrons comment les découpages qui apparaissent au sein de certains jeux impartiaux peuvent être utilisés pour accélérer les calculs. Nous détaillons en particulier l'utilisation du concept d'arbre canonique réduit dans les calculs en version misère. Ces méthodes ont été appliquées avec succès au calcul de deux jeux impartiaux en apparence très différents : le Sprouts, où les joueurs relient des points par des lignes, et le Cram, qui consiste à remplir un plateau avec des dominos. Nous exposons ensuite une méthode originale de suivi des calculs de jeux, avec des interactions en temps réel par l'opérateur humain. Enfin, nous décrivons l'architecture du programme modulaire qui nous a permis de réaliser de nombreux calculs différents au sein d'un cadre commun, et qui pourrait être étendu à l'avenir à d'autres jeux ou algorithmes.

Cette thèse propose un large éventail d'approches afin d'améliorer différents aspects de l'analyse des flux de puissance avec comme fils conducteur l'utilisation du processeurs graphiques (GPU). Si les GPU ont rapidement prouvés leurs efficacités sur des applications régulières pour lesquelles le parallélisme de données était facilement exploitable, il en est tout autrement pour les applications dites irrégulières. Ceci est précisément le cas de la plupart des algorithmes d'analyse de flux de puissance. Pour ce travail, nous nous inscrivons dans cette problématique d'optimisation de l'analyse de flux de puissance à l'aide de coprocesseur de type GPU. L'intérêt est double. Il étend le domaine d'application des GPU à une nouvelle classe de problème et/ou d'algorithme en proposant des solutions originales. Il permet aussi à l'analyse des flux de puissance de rester pertinent dans un contexte de changements continus dans les systèmes énergétiques, et ainsi d'en faciliter leur évolution. Nos principales contributions liées à la programmation sur GPU sont: (i) l'analyse des différentes méthodes de parcours d'arbre pour apporter une réponse au problème de la régularité par rapport à l'équilibrage de charge ; (ii) l'analyse de l'impact du format de représentation sur la performance des implémentations d'arithmétique floue. Nos contributions à l'analyse des flux de puissance sont les suivantes: (ii) une nouvelle méthode pour l'évaluation de l'incertitude dans l'analyse des flux de puissance ; (ii) une nouvelle méthode de point fixe pour l'analyse des flux de puissance, problème que l'on qualifie d'intrinsèquement parallèle. / This thesis addresses the utilization of Graphics Processing Units (GPUs) for improving the Power Flow (PF) analysis of modern power systems. Currently, GPUs are challenged by applications exhibiting an irregular computational pattern, as is the case of most known methods for PF analysis. At the same time, the PF analysis needs to be improved in order to cope with new requirements of efficiency and accuracy coming from the Smart Grid concept. The relevance of GPU-enhanced PF analysis is twofold. On one hand, it expands the application domain of GPU to a new class of problems. On the other hand, it consistently increases the computational capacity available for power system operation and design. The present work attempts to achieve that in two complementary ways: (i) by developing novel GPU programming strategies for available PF algorithms, and (ii) by proposing novel PF analysis methods that can exploit the numerous features present in GPU architectures. Specific contributions on GPU computing include: (i) a comparison of two programming paradigms, namely regularity and load-balancing, for implementing the so-called treefix operations; (ii) a study of the impact of the representation format over performance and accuracy, for fuzzy interval algebraic operations; and (iii) the utilization of architecture-specific design, as a novel strategy to improve performance scalability of applications. Contributions on PF analysis include: (i) the design and evaluation of a novel method for the uncertainty assessment, based on the fuzzy interval approach; and (ii) the development of an intrinsically parallel method for PF analysis, which is not affected by the Amdahl's law.