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Methods of feasible directions a study in linear and nonlinear programming.

Zoutendijk, G. January 1960 (has links)
Thesis--University of Amsterdam. / Includes bibliographical references.
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Aide à la planification dans les chaînes logistiques en présence de demande flexible

Galasso, François Grabot, Bernard Merce, Colette January 2007 (has links)
Reproduction de : Thèse de doctorat : Systèmes industriels : Toulouse, INPT : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 105 réf.
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Optimisation de la capacité et de la consommation énergétique dans les réseaux maillés sans fil

Ouni, Anis 12 December 2013 (has links) (PDF)
Les réseaux maillés sans fil sont une solution efficace, de plus en plus mise en œuvre en tant qu'infrastructure, pour interconnecter les stations d'accès des réseaux radio. Ces réseaux doivent absorber une croissance très forte du trafic généré par les terminaux de nouvelle génération. Cependant, l'augmentation du prix de l'énergie, ainsi que les préoccupations écologiques et sanitaires, poussent à s'intéresser à la minimisation de la consommation énergétique de ces réseaux. Ces travaux de thèse s'inscrivent dans les problématiques d'optimisation de la capacité et de la minimisation de la consommation énergétique globale des réseaux radio maillés. Nous définissons la capacité d'un réseau comme la quantité de trafic que le réseau peut supporter par unité de temps. Ces travaux s'articulent autour de quatre axes. Tout d'abord, nous abordons le problème d'amélioration de la capacité des réseaux radio maillés de type WIFI où l'accès au médium radio se base sur le protocole d'accès CSMA/CA. Nous mettons en lumière, les facteurs déterminants qui impactent la capacité du réseau, et l'existence d'un goulot d'étranglement qui limite cette capacité du réseau. Ensuite, nous proposons une architecture de communication basée sur l'utilisation conjointe de CSMA/CA et de TDMA afin de résoudre ce problème de goulot d'étranglement. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous nous intéressons aux réseaux maillés sans fil basés sur un partage des ressources temps-fréquence. Afin de calculer des bornes théoriques sur les performances du réseau, nous développons des modèles d'optimisation basés sur la programmation linéaire et la technique de génération de colonnes. Ces modèles d'optimisation intègrent un modèle d'interférence SINR avec contrôle de puissance continue et variation de taux de transmission. Ils permettent, en particulier, de calculer une configuration optimale du réseau qui maximise la capacité ou minimise la consommation d'énergie. Ensuite, dans le troisième axe de recherche, nous étudions en détail le compromis entre la capacité du réseau et la consommation énergétique. Nous mettons en évidence plusieurs résultats d'ingénierie nécessaires pour un fonctionnement optimal d'un réseau maillé sans fil. Enfin, nous nous focalisons sur les réseaux cellulaires hétérogènes. Nous proposons des outils d'optimisation calculant une configuration optimale des stations de base qui maximise la capacité du réseau avec une consommation efficace d'énergie. Ensuite, afin d'économiser l'énergie, nous proposons une heuristique calculant un ordonnancement des stations et leur mise en mode d'endormissement partiel selon deux stratégies différentes, nommées LAFS et MAFS.
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Identification de la source de défaut dans une ligne de production du semiconducteur

Chakaroun, Mohamad 29 June 2015 (has links)
Un système de production High-Mix Low-Volume est caractérisé par une grande variété de technologies, des faibles volumes de production, et des produits de courte durée de vie. L’introduction de la technique d’échantillonnage dynamique à ce système de production a permis un gain important sur le rendement de production. Cet échantillonnage est basé, en temps réel, sur les états des équipements et sur l’ensemble des produits en cours de fabrication. Les méthodes classiques d’analyse des rendements, nécessitant un grand nombre de mesure par produit, ne sont plus aussi performantes. Afin d’adapter le diagnostic au nouvel environnement de production, les travaux de cette thèse proposent une approche de diagnostic qui consiste à localiser l’équipement à l’origine de défauts dans une ligne de fabrication du semi-conducteur. Elle est composée de trois modules principaux. Le premier module est constitué d’une méthode d’identification de l’équipement en mode de fonctionnement anormal. Cette méthode est basée sur l’analyse d’éléments communs. Le deuxième est un module de tri de données. Un algorithme d’alignement de séquences a été utilisé afin de comparer les caractéristiques des échantillons et calculer le taux de similarité. Le troisième module est l’échantillonnage réactif pour le diagnostic. Cet échantillonnage est basé sur un modèle d’optimisation linéaire qui permet de trouver l’équilibre entre le nombre d’échantillons et le temps d’analyse. L’approche proposée est validée sur des données expérimentales issues de la ligne de fabrication de la compagnie STMicroelectronics à Rousset-France. / High-Mix Low-Volume manufacturing process is characterized by a wide variety of technologies, low production volumes, and short cycle time of products. The introduction of dynamic sampling technique in this system has enabled a significant improvement of production gain. The dynamic sampling is based on the equipment states and the set of products being manufactured. The yield enhancement methods requiring à large number of measurements by product, are no more efficient. In order to adapt the diagnosis method to the new manufacturing environment, this thesis provides a defect source identification method applied to semiconductor manufacturing process. It is composed of three main modules. The first module aim to identify the faulty process equipment. This module is based on the tool commonality analysis approach. The second module consists in sorting the products. A Sequence Alignment Algorithm has been used in order to compare the sample characteristics and to calculate the similarity degree. The third module is a reactive sampling method for the diagnosis. This method is based on a linear optimization algorithm that allows finding the tradeoff between the number of samples and the analysis time. The proposed approach has been approved on real data from STMicroelectronics manufacturing line in Rousset-France.

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