Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La programmation par contraintes est souvent décrite, utopiquement, comme un paradigme déclaratif dans lequel l’utilisateur décrit son problème et le solveur le résout. Bien entendu, la réalité des solveurs de contraintes est plus complexe, et les besoins de personnalisation des techniques de modélisation et de résolution évoluent avec le degré d’expertise des utilisateurs. Cette thèse porte sur l’enrichissement de l’arsenal des techniques disponibles dans les solveurs de contraintes. D’une part, nous étudions la contribution d’un système d’explications à l’exploration de l’espace de recherche, dans le cadre spécifique d’une recherche locale. Deux heuristiques de voisinages génériques exploitant singulièrement les explications sont décrites. La première se base sur la difficulté de réparer une solution partiellement détruite, la seconde repose sur la nature non-optimale de la solution courante. Ces heuristiques mettent à jour la structure interne des problèmes traités pour construire des voisins de bonne qualité pour une recherche à voisinage large. Elles sont complémentaires d’autres heuristiques de voisinages génériques, avec lesquels elles peuvent être combinées efficacement. De plus, nous proposons de rendre le système d’explications paresseux afin d’en minimiser l’empreinte. D’autre part, nous effectuons un état des lieux des savoir-faire relatifs aux moteurs de propagation pour les solveurs de contraintes. Ces données sont exploitées opérationnellement à travers un langage dédié qui permet de personnaliser la propagation au sein d’un solveur, en fournissant des structures d’implémentation et en définissant des points de contrôle dans le solveur. Ce langage offre des concepts de haut niveau permettant à l’utilisateur d’ignorer les détails de mise en œuvre du solveur, tout en conservant un bon niveau de flexibilité et certaines garanties. Il permet l’expression de schémas de propagation spécifiques à la structure interne de chaque problème. La mise en œuvre et les expérimentations ont été effectués dans le solveur de contraintes Choco. Cette thèse a donné lieu à une nouvelle version de l’outil globalement plus efficace et nativement expliqué. / Constraint programming is often described, idealistically, as a declarative paradigm in which the user describes the problem and the solver solves it. Obviously, the reality of constraint solvers is more complex, and the needs in customization of modeling and solving techniques change with the level of expertise of users. This thesis focuses on enriching the arsenal of available techniques in constraint solvers. On the one hand, we study the contribution of an explanation system to the exploration of the search space in the specific context of a local search. Two generic neighborhood heuristics which exploit explanations singularly are described. The first one is based on the difficulty of repairing a partially destroyed solution, the second one is based on the non-optimal nature of the current solution. These heuristics discover the internal structure of the problems to build good neighbors for large neighborhood search. They are complementary to other generic neighborhood heuristics, with which they can be combined effectively. In addition, we propose to make the explanation system lazy in order to minimize its footprint. On the other hand, we undertake an inventory of know-how relative to propagation engines of constraint solvers. These data are used operationally through a domain specific language that allows users to customize the propagation schema, providing implementation structures and defining check points within the solver. This language offershigh-level concepts that allow the user to ignore the implementation details, while maintaining a good level of flexibility and some guarantees. It allows the expression of propagation schemas specific to the internal structure of each problem solved. Implementation and experiments were carried out in the Choco constraint solver, developed in this thesis. This has resulted in a new version of the overall effectiveness and natively explained tool.

La programmation par contraintes est souvent décrite, utopiquement, comme un paradigme déclaratif dans lequel l'utilisateur décrit son problème et le solveur le résout. Bien entendu, la réalité des solveurs de contraintes est plus complexe, et les besoins de personnalisation des techniques de modélisation et de résolution évoluent avec le degré d'expertise des utilisateurs. Cette thèse porte sur l'enrichissement de l'arsenal des techniques disponibles dans les solveurs de contraintes. D'une part, nous étudions la contribution d'un système d'explications à l'exploration de l'espace de recherche, dans le cadre spécifique d'une recherche locale. Deux heuristiques de voisinages génériques exploitant singulièrement les explications sont décrites. La première se base sur la difficulté de réparer une solution partiellement détruite, la seconde repose sur la nature non-optimale de la solution courante. Ces heuristiques mettent à jour la structure interne des problèmes traités pour construire des voisins de bonne qualité pour une recherche à voisinage large. Elles sont complémentaires d'autres heuristiques de voisinages génériques, avec lesquels elles peuvent être combinées efficacement. De plus, nous proposons de rendre le système d'explications paresseux afin d'en minimiser l'empreinte. D'autre part, nous effectuons un état des lieux des savoir-faire relatifs aux moteurs de propagation pour les solveurs de contraintes. Ces données sont exploitées opérationnellement à travers un langage dédié qui permet de personnaliser la propagation au sein d'un solveur, en fournissant des structures d'implémentation et en définissant des points de contrôle dans le solveur. Ce langage offre des concepts de haut niveau permettant à l'utilisateur d'ignorer les détails de mise en œuvre du solveur, tout en conservant un bon niveau de flexibilité et certaines garanties. Il permet l'expression de schémas de propagation spécifiques à la structure interne de chaque problème. La mise en œuvre et les expérimentations ont été effectués dans le solveur de contraintes Choco. Cette thèse a donné lieu à une nouvelle version de l'outil globalement plus efficace et nativement expliqué.

Dans cette thèse nous nous intéressons à l'étude et à la résolution de problèmes d'optimisation dans le domaine du transport. La première problématique concerne le problème d'élaboration de tournées avec gestion des stocks, et nous considérons dans une seconde partie le problème du voyageur de commerce avec tirant d'eau. Nous avons développé des approches basées sur la recherche à voisinage variable pour résoudre ces problèmes NP-Difficiles, en proposant différentes structures de voisinages et schémas de résolution efficaces. L'évaluation globale des approches proposées sur des instances de la littérature montre leur efficacité. En particulier, nos algorithmes ont amélioré les résultats obtenus par les meilleures approches existantes pour ces deux problèmes. / This thesis deals with the study of optimization problems in the transportation domain. We first address the inventory routing problem and we consider the traveling salesman problem with draft limits in a second part. In both cases we have developed methods based on the variable neighborhood search to solve these NP-hard problems. We have proposed several efficient neighborhood structures and solving frameworks. The global evaluation of the proposed approach on sets of benchmarks available in the litterature shows a remarkable efficency and effectiveness. In particular, our algorithms have improved the results obtained by the current best approaches for these two problems.

Cette thèse porte sur le développement de modèles mathématiques et d’algorithmes d’optimisation pour la conception de chaînes logistiques durables. Nous proposons des modèles mono-périodiques, multi-produits et multi-modes de transport à quatre niveaux (fournisseurs, unités de production, entrepôts et clients) couvrant les piliers économique et environnemental du développement durable. Les variables de décision concernent la localisation des sites logistiques intermédiaires (unités de production et entrepôts), les choix de technologie et de mode de transport, et la détermination des flux de produits. Un premier modèle est basé uniquement sur la minimisation des coûts totaux. Ce modèle est étendu au cas bi-objectif en considérant la minimisation des émissions de CO2. Nous proposons une procédure d’optimisation basée sur la recherche à voisinage large (LNS : Large Neighborhood Search). L’application de cette méthode à un problème à variables mixtes tel que la conception de chaîne logistique est inédite. Notre extension au cas bi-objectif fait intervenir l’algorithme récent de recherche locale multi-directionnelle. Les expérimentations numériques permettent d’évaluer la pertinence de nos modèles et de comparer les performances de nos algorithmes à celles d’un solveur du marché. / This thesis focuses on the development of mathematical models and optimization algorithms for the design of sustainable supply chains. We propose single-period, multi-commodity, multi-mode, four level models (suppliers, production facilities, warehouses and customers) covering economic and environmental pillars of sustainable development. The decision variables are related to the location of the intermediate logistics sites (production units and warehouses), the choice of technology and mode of transport, and the determination of product flow. A first model is based solely on minimizing total costs. This model is extended to bi-objective minimization by considering CO2 emissions. We propose an optimization procedure based on the Large Neighborhood Search (LNS) metaheuristic, which had almost never been applied to problems with mixed variables such as design supply chain. Our extension to the bi-objective case involves the use of the multi-directional local search (MDLS). Extensive numerical experiments assess the relevance of our model and compare the performance of our algorithms to those of a state-of-the-art solver.

La logistique collaborative est récemment devenue un élément important pour beaucoup d'entreprises afin d'améliorer l'efficacité de leur chaîne logistique. Dans cette thèse, nous étudions les possibilités offertes par les problèmes de collectes et livraisons pour améliorer les performances des chaînes logistiques grâce au transport collaboratif. La thèse est inscrite dans un projet européen nommé SCALE (Step Change in Agri-food Logistics Ecosystem). Dans un premier temps, deux métaheuristiques sont proposées et étudiées pour résoudre le problème de collectes et livraisons avec transbordements. Celles-ci sont comparées aux travaux de la littérature et permettent d’améliorer les résultats sur certaines instances. Dans un deuxième temps, un modèle pour un problème de collectes et livraisons (PDVRP) est proposé. Celui-ci est utilisé pour étudier les bénéfices de la collaboration sur le transport. Il est appliqué sur des données générées aléatoirement et sur des données réelles issues du projet SCALE. Enfin troisièmement, un modèle pour un PDVRP particulier est présenté. Dans ce modèle, les marchandises doivent passer par exactement deux points de transbordement entre les points de collecte et les points de livraison. Ce problème est inspiré d'une seconde étude de cas réalisée dans le cadre du projet SCALE. Ceci permet de mettre en évidence l’intérêt de la collaboration et du transbordement dans le domaine du transport de marchandises. / Collaborative logistics have become recently an important element for many companies to improve their supply chains efficiency. In this thesis, we study pickup and delivery problems to improve supply chains efficiency thanks to collaborative transportation. The thesis was part of the European project SCALE (Step Change in Agri-food Logistics Ecosystem). Firstly, two metaheuristics are proposed and studied to solve the Pickup and Delivery Problem with Transshipments. These metaheuristics are compared with literature works and the results of several instances are improved. Secondly, a mathematical model for a pickup and delivery problem (PDVRP) is proposed. This model is used to study the benefits of collaboration on transportation. It is applied on random data and on a case study from SCALE with real data. Finally, a model for a particular PDVRP is presented. In this model, the shipments have to cross exactly two transshipments nodes between their pickup and delivery points. This problem is inspired by a second case study made during the project SCALE. This allows to highlight the importance of collaboration and transshipment in the field of goods transportations.

Les suspensions colloïdales ont été étudiées par simulations numériques à partir de deux modèles : la dynamique Brownienne (BD) et la SRD-MD (Stochastic Rotation Dynamics - Molecular Dynamics). Ces études ont consisté à reprendre des travaux existants pour les porter sur GPU, tout en cherchant différentes optimisations possibles adaptées à ces simulations. Une amélioration de la recherche de voisinage de la littérature a pu être utilisée pour toutes ces simulations de type BD. Une simulation de SRD-MD avec couplage de force qui n'avait pas encore été parallélisée sur GPU dans la littérature, a été implémentée en utilisant un nouveau schéma de décomposition adapté à cette simulation, améliorant considérablement les performances. Ces simulations ont pu donner lieu par la suite à des études sur des suspensions colloïdales plus complexes : une hétéroagrégation entre deux suspensions avec des particules de même taille, une hétéroagrégation entre deux populations de colloïdes de tailles très différentes, et en dehors des suspensions colloïdales, une simulation de nanoalliages. Enfin, le modèle de SRD a été adapté afin d'être utilisé dans le cadre d'animation physique de fluide réaliste dans le contexte de l'informatique graphique. Des adaptations du modèle pour y incorporer des notions comme la gestion de la compressibilité, de la tension de surface ont dues être apportées. Des premiers résultats ont pu permettre de réaliser quelques simulations, dont une chute d'eau dans une verre. / Colloïdal suspensions have been studied by means of numerical simulation, using two physical models : Brownian dynamics and Stochastic Rotation Dynamics - Molecular Dynamics. These studies consist in parallizing colloïdal simulations from previous studies on GPU, and find some new optimisations for these specific simulations. An improvement of the neigborhood search has been implemented in all our BD type simulations. A SRD-MD with force coupling have been implemented for the first time in the literature, using a new decomposition scheme, which improves significantly its performances. Then, theses simulations have been adapted to study more complex colloidal suspensions : an interfacial heteroaggregation of colloidal suspensions, a heteroaggregation between two types of particles with a large size ratio, and outside this context, a nanoalloy simulation. Finally, the SRD model has been adapted to realistic fluid animtion from computer science context. Theses adaptations require to add to SRD model, the notion of compressibility and surface tension. First results have been released, like a pouring water into a glass simulation.

La présente thèse se déroule dans le cadre du projet ANR PRODIGE et est axée sur la recherche de stratégies permettant l’optimisation du transport en général et du transport routier de marchandises en particulier. Le problème de transport support de cette étude est le problème de collecte et livraison avec transbordement. Ce problème généralise plusieurs problèmes de transports classiques. Le transbordement y est utilisé comme levier de flexibilité et d’optimisation. Pour analyser et résoudre ce problème, les analyses sont effectuées suivant trois axes : le premier axe concerne l’élaboration d’un modèle analytique plus précisément d’un modèle mathématique en variables mixtes. Ce modèle permet de fournir dessolutions optimales au décisionnaire du transport mais présente l’inconvénient de nécessiter un temps de résolution qui croit exponentiellement avec la taille du problème. Cette limitation est levée par le deuxième axe d’étude qui permet de résoudre le problème de transport étudié par une méthode d’optimisation approchée tout en garantissant des solutions satisfaisantes.La méthode utilisée est une métaheuristique inspirée de la recherche à voisinages variables (VNS). Dans le troisième axe, l’ensemble des résultats obtenus dans la thèse sont testés en situation de transports réels via le projet PRODIGE. / The thesis is conducted under the ANR project PRODIGE and it is focused on seeking strategies allowing the optimization of transport in general and road freight transport in particular. The transportation problem support for this study is the pickup and delivery problem with transshipment.This problem generalizes several classical transportation problems.Transshipment is used as optimization and flexibility leverage. To study and solve this problem, analyzes are performed along three axes :the first objective concerns the development of an analytical model, more accurately a mathematical model with mixed variables. This model allows providing optimal solution to the decision maker, but has the disadvantage of requiring a time resolution that grows exponentially with the size of the problem. This limitation is overcome by the second line of the study that solves the transportation problem studied by an approximate optimization method while ensuring satisfactory solutions. The method used is a mataheuristic broadly followed the variables neighborhoods research principles. In the third objective, the overall results obtained in the thesis are tested in real transport situation via the PRODIGE project.