Les métaheuristiques sont très utilisées dans le domaine de l'optimisation discrète. Elles permettent d’obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, pour des problèmes qui sont de grande taille, complexes, et difficiles à résoudre. Souvent, les métaheuristiques ont beaucoup de paramètres que l’utilisateur doit ajuster manuellement pour un problème donné. L'objectif d'une métaheuristique adaptative est de permettre l'ajustement automatique de certains paramètres par la méthode, en se basant sur l’instance à résoudre. La métaheuristique adaptative, en utilisant les connaissances préalables dans la compréhension du problème, des notions de l'apprentissage machine et des domaines associés, crée une méthode plus générale et automatique pour résoudre des problèmes. L’optimisation globale des complexes miniers vise à établir les mouvements des matériaux dans les mines et les flux de traitement afin de maximiser la valeur économique du système. Souvent, en raison du grand nombre de variables entières dans le modèle, de la présence de contraintes complexes et de contraintes non-linéaires, il devient prohibitif de résoudre ces modèles en utilisant les optimiseurs disponibles dans l’industrie. Par conséquent, les métaheuristiques sont souvent utilisées pour l’optimisation de complexes miniers. Ce mémoire améliore un procédé de recuit simulé développé par Goodfellow & Dimitrakopoulos (2016) pour l’optimisation stochastique des complexes miniers stochastiques. La méthode développée par les auteurs nécessite beaucoup de paramètres pour fonctionner. Un de ceux-ci est de savoir comment la méthode de recuit simulé cherche dans le voisinage local de solutions. Ce mémoire implémente une méthode adaptative de recherche dans le voisinage pour améliorer la qualité d'une solution. Les résultats numériques montrent une augmentation jusqu'à 10% de la valeur de la fonction économique. / Metaheuristics are a useful tool within the field of discrete optimization that allow for large, complex, and difficult optimization problems to achieve a solution with a good quality in a reasonable amount of time. Often metaheuristics have many parameters that require a user to manually define and tune for a given problem. An adaptive metaheuristic aims to remove some parameters from being tuned or defined by the end user by allowing the method to specify and/or adapt a parameter or set of parameters based on the problem. The adaptive metaheuristic, using advancements in understanding of the problem being solved, machine learning, and related fields, aims to provide this more generalized and automatic toolkit for solving problems. Global optimization of mining complexes aims to schedule material movement in mines and processing streams to maximize the economic value of the system. Often due to the large number of integer variables within the model, complicated constraints, and non-linear constraints, it becomes prohibitive to solve these models using commercially available optimizers. Therefore, metaheuristics are often employed in solving mining complexes. This thesis builds upon a simulated annealing method developed by Goodfellow & Dimitrakopoulos (2016) to optimize the stochastic global mining complex. The method outlined by the authors requires many parameters to be defined to operate. One of these is how the simulated annealing algorithm searches the local neighborhood of solutions. This thesis illustrates and implements an adaptive way of searching the neighborhood for increasing the quality of a solution. Numerical results show up to a 10% increase in objective function value.

La question de l'accès au soin est cruciale dans notre société moderne. Un effet évident de la demande accrue de services de santé est l'augmentation du taux d'occupation dans les hôpitaux. La principale différence entre la dispensation de soins à l'hôpital et au domicile est la suivante: le patient doit se déplacer et toutes les ressources nécessaires à son traitement se trouvent dans le même endroit, tandis que dans les soins délivrés au domicile, les ressources doivent être déplacées au chevet du patient. Il existe plusieurs défis afin de pouvoir réaliser ce changement. Dans cette thèse nous traitons trois problèmes importants dans la conception des structures de soins à domicile. D’abord, la localisation des structures en minimisant les coûts logistiques, où nous développons trois modèles incluant différentes caractéristiques comme du système de santé comme les coûts liés aux déplacements des ressources, la variation de la demande dans le temps et l’existence et évolution des ressource libérales. Ces modèles nous permettent de proposer des localisations robustes dans le temps tout en assurant une couverture maximale et en minimisant les coûts. La deuxième problématique consiste au choix des activités et couverture épidémiologique et spatiale en tenant compte différentes activités et types de ressources, les autorisations pour réaliser les pathologies et la couverture. Deux modèles développés nous ont permis montrer les effets sur l’affectation de la demande et le dimensionnement de ressources induits par changements dans les coûts des libéraux, salaires et d’autorisation de servir la demande. Le troisième problème et celui du dimensionnement de ressources avec incertitudes de demande (volume, épidémiologique et géographique) et le modèle proposé tient compte du problème sous-jacent de déplacement des ressources à l’aide d’une estimation de la tournée réalisée. / The issue of access to heamthcare is crucial in our modern society. One obvious effect of the augmentation of healthcare services demand is the increasing occupancy rates in hospitals. The main difference between the provision of care at the hospital and at home is as follows: the patient is at hospital and all the resources necessary for its treatment are in the same place, while in the care delivered at home, resources must be moved to the bedside. There are several challenges in order to achieve this change. In this thesis we address three important issues in the design of structures of home care. First, the location of structures minimizing logistics costs, where we develop three models with different features such as traveling costs of resources, changes in demand over time and evolution of freelance resources. These models allow us to provide robust location over time while ensuring maximum coverage and minimizing costs. The second issue is the choice of activities, epidemiological and spatial coverage, taking into account different types of activities and resources, permissions to serve some pathologies and coverage. Two models developed allow us to show the effects on the demand allocation and resources planning induced by changes in the costs of freelance professionals and authorization to serve some pathologies. The third problem is the dimensioning of resources with demand uncertainty (volume, epidemiological and geographical) and the proposed model takes into account the underlying problem of moving resources using an estimate of the routes performed.

Il y a soixante ans, le 4 octobre 1957, Spoutnik, le premier satellite artificiel conçu par l’homme, est envoyé dans l’espace. Sa seule fonction est d’émettre un bip radio à des fréquences de 20 et 40 MHz pour démontrer la puissance spatiale de l’URSS. Depuis cette époque les satellites se sont multipliés et leurs missions se sont diversifiées. Aujourd’hui, les missions des satellites sont si variées que certains quittent l’orbite terrestre. On parle dans ce cas de sondes, même si, dans le reste de cette thèse, ils seront inclus dans le terme "satellite". La mission des satellites la plus connue du grand public est la découverte de l’univers et l’exploration interplanétaire avec de célèbres satellites comme le télescope spatial international Hubble ou des sondes comme Rosetta, Voyager 1 et 2, ... Cependant de nos jours, même si l’exploration spatiale reste un enjeu majeur de l’humanité, la plupart des satellites ont des missions plus modestes qui ont pourtant un impact important sur la vie économique et politique. Les satellites en question ont aujourd’hui deux buts : la défense et le commercial. Dans les deux cas on peut diviser les satellites en deux groupes distincts : les satellites d’observation et les satellites de télécommunication. Pour fonctionner tous ces satellites utilisent un harnais électrique. Le harnais électrique regroupe tous les câbles présents dans le satellite et qui ne transportent pas de données client. Dans le cadre de cette thèse nous nous intéressons à l’optimisation de la conception du harnais électrique des satellites. / Sixty years ago, on October 4, 1957, Sputnik, the first man-made artificial satellite, was sent into space. Its only function is to emit a radio beep at frequencies of 20 and 40 MHz to demonstrate the space power of the USSR. Since then, satellites have been multiple and their missions have diversified. Today, the missions of the satellites are so varied that some leave Earth's orbit. We speak in the case of probes, even if, in the rest of this thesis, they will be included in the term "satellite". The best-known satellite mission of the general public is the discovery of the universe and interplanetary exploration with satellite satellites such as the Hubble International Space Telescope or probes such as Rosetta, Voyager 1 and 2, ... nevertheless nowadays Although space exploration remains a major issue for humanity, most satellites have smaller missions that have a significant impact on economic and political life. The satellites in question today have two goals: defense and commercial. In both cases the satellites can be divided into two distinct groups: observation satellites and telecommunication satellites. To operate all these satellites, use an electrical harness. The electrical harness includes all the cables present in the satellite and which does not carry any customer data. As part of this we are interested in optimizing the design of the electrical harness of satellites.

Cette thèse développe des méthodes d'optimisation pour la gestion de la Supply Chain et a pour thème central la flexibilité définie comme la capacité à fournir un service ou un produit au consommateur dans un environnement incertain. La recherche a été menée dans le cadre d'un partenariat entre Argon Consulting, une société indépendante de conseil en Supply Chain et l'École des Ponts ParisTech. Dans cette thèse, nous développons trois sujets rencontrés par Argon Consulting et ses clients et qui correspondent à trois différents niveaux de décision (long terme, moyen terme et court terme).Lorsque les entreprises élargissent leur portefeuille de produits, elles doivent décider dans quelles usines produire chaque article. Il s'agit d'une décision à long terme, car une fois qu'elle est prise, elle ne peut être facilement modifiée. Plus qu'un problème d'affectation où un article est produit par une seule usine, ce problème consiste à décider si certains articles doivent être produits par plusieurs usines et par lesquelles. Cette interrogation est motivée par la grande incertitude de la demande. En effet, pour satisfaire la demande, l'affectation doit pouvoir équilibrer la charge de travail entre les usines. Nous appelons ce problème le multi-sourcing de la production. Comme il ne s'agit pas d'un problème récurrent, il est essentiel de tenir compte du risque au moment de décider le niveau de multi-sourcing. Nous proposons un modèle générique qui inclut les contraintes techniques du problème et une contrainte d'aversion au risque basée sur des mesures de risque issues de la théorie financière. Nous développons un algorithme et une heuristique basés sur les outils standards de la Recherche Opérationnelle et de l'Optimisation Stochastique pour résoudre le problème du multi-sourcing et nous testons leur efficacité sur des données réelles.Avant de planifier la production, certains indicateurs macroscopiques doivent être décidés à horizon moyen terme tels la quantité de matières premières à commander ou la taille des lots produits. Certaines entreprises utilisent des modèles de stock en temps continu, mais ces modèles reposent souvent sur un compromis entre les coûts de stock et les coûts de lancement. Ces derniers sont des coûts fixes payés au lancement de la production et sont difficiles à estimer en pratique. En revanche, à horizon moyen terme, la flexibilité des moyens de production est déjà fixée et les entreprises estiment facilement le nombre maximal de lancements. Poussés par cette observation, nous proposons des extensions de certains modèles classiques de stock en temps continu, sans coût de lancement et avec une limite sur le nombre d'installations. Nous avons utilisé les outils standard de l'Optimisation Continue pour calculer les indicateurs macroscopiques optimaux.Enfin, la planification de la production est une décision à court terme qui consiste à décider quels articles doivent être produits par la ligne de production pendant la période en cours. Ce problème appartient à la classe bien étudiée des problèmes de Lot-Sizing. Comme pour les décisions à moyen terme, ces problèmes reposent souvent sur un compromis entre les coûts de stock et les coûts de lancement. Fondant notre modèle sur ces considérations industrielles, nous gardons le même point de vue (aucun coût de lancement et une borne supérieure sur le nombre de lancement) et proposons un nouveau modèle.Bien qu'il s'agisse de décisions à court terme, les décisions de production doivent tenir compte de la demande future, qui demeure incertaine. Nous résolvons notre problème de planification de la production à l'aide d'outils standard de Recherche Opérationnelle et d'Optimisation Stochastique, nous testons l'efficacité sur des données réelles et nous la comparons aux heuristiques utilisées par les clients d'Argon Consulting / This thesis develops optimization methods for Supply Chain Management and is focused on the flexibility defined as the ability to deliver a service or a product to a costumer in an uncertain environment. The research was conducted throughout a partnership between Argon Consulting, which is an independent consulting firm in Supply Chain Operations and the École des Ponts ParisTech. In this thesis, we explore three topics that are encountered by Argon Consulting and its clients and that correspond to three different levels of decision (long-term, mid-term and short-term).When companies expand their product portfolio, they must decide in which plants to produce each item. This is a long-term decision since once it is decided, it cannot be easily changed. More than a assignment problem where one item is produced by a single plant, this problem consists in deciding if some items should be produced on several plants and by which plants. This is motivated by a highly uncertain demand. So, in order to satisfy the demand, the assignment must be able to balance the workload between plants. We call this problem the multi-sourcing of production. Since it is not a repeated problem, it is essential to take into account the risk when making the multi-sourcing decision. We propose a generic model that includes the technical constraints of the assignment and a risk-averse constraint based on risk measures from financial theory. We develop an algorithm and a heuristic based on standard tools from Operations Research and Stochastic Optimization to solve the multi-sourcing problem and we test their efficiency on real datasets.Before planning the production, some macroscopic indicators must be decided at mid-term level such as the quantity of raw materials to order or the size of produced lots. Continuous-time inventory models are used by some companies but these models often rely on a trade-off between holding costs and setups costs. These latters are fixed costs paid when production is launched and are hard to estimate in practice. On the other hand, at mid-term level, flexibility of the means of production is already fixed and companies easily estimate the maximal number of setups. Motivated by this observation, we propose extensions of some classical continuous-time inventory models with no setup costs and with a bound on the number of setups. We used standard tools from Continuous Optimization to compute the optimal macroscopic indicators.Finally, planning the production is a short-term decision consisting in deciding which items must be produced by the assembly line during the current period. This problem belongs to the well-studied class of Lot-Sizing Problems. As for mid-term decisions, these problems often rely on a trade-off between holding and setup costs. Basing our model on industrial considerations, we keep the same point of view (no setup cost and a bound on the number of setups) and propose a new model. Although these are short-term decisions, production decisions must take future demand into account, which remains uncertain. We solve our production planning problem using standard tools from Operations Research and Stochastic Optimization, test the efficiency on real datasets, and compare it to heuristics used by Argon Consulting's clients

Dans ce travail de recherche, l’intérêt est porté sur les établissements d’hospitalisation à domicile (HAD) avec l’objectif de développer une approche systématique et globale d’optimisation des soins à domicile dans le but de réduire les dépenses du domaine de la santé tout en satisfaisant une bonne qualité de service. Ce travail de recherche a pour objectif de proposer des modèles mathématiques, étudier les propriétés de ces modèles et développer des méthodes d’optimisation. La prise en compte des principales sources d’incertitudes dans la planification des soins à domicile est un objectif majeur de cette thèse. Dans ce travail, nous nous intéressons à trois problématiques distinctes issues du domaine d’HAD. La première concerne la planification multipériode des tournées des infirmiers en hospitalisation à domicile dont l’objectif consiste étudier le problème de la planification des soins à domicile sur plusieurs périodes en tenant compte de l’aspect de l’incertitude pour chaque période. Un plan hebdomadaire optimisé est donc établi afin de faciliter l’insertion des nouvelles demandes qui arrivent au cours de la semaine. Dans une deuxième problématique, nous étudions le problème de la planification des soins à domicile en tenant en compte de l’aspect de la pénibilité. Nous considérons ce concept comme résultant d’une situation de travail difficile et contraignante, pouvant causer un désintérêt, une situation de stress, voire une dégradation de l’état de santé du travailleur. La dernière problématique porte sur le problème de sectorisation qui impacte au niveau tactique la qualité de soin et de condition de travail pouvant être proposée. / The focus of this research is home health care activities planning. We aim to develop a global systematic approach in order to reduce costs of health care while satisfying a good quality of service. We propose mathematical modelsand we develop optimization methods. The major objective of this thesis is the consideration of the main sources of uncertainty in home health care planning. We are interested in three issues. The first is related to the multi-period home health care planning. An optimized weekly plan is established with a distribution of dle times that allows to insert new demands. We also study drudgery in the activities planning. We consider drudgery as constraining work, which can cause lack of interest or stress. The last topic concerns the districting problem as a key issue in an optimized home health care system organisation.

Cette thèse porte sur la planification des tournées de soins pour l'hospitalisation à domicile. Sous l'impulsion des différentes politiques publiques de santé mises en place en France, la demande des patients de recevoir leur traitement dans un environnement familier et sécurisant n'a cessé de croître. Faisant apparaître de nouvelles problématiques d'organisation au sein des établissements d'hospitalisation à domicile, notre travail porte sur l'optimisation de la planification des tournées de soins en considérant des contraintes médicales, logistiques et économiques. Dans un premier temps, nous étudions la planification des tournées de soins hospitaliers à domicile en portant un intérêt particulier aux contraintes de fenêtres de temps et de synchronisation des visites. En rendant ces contraintes souples, nous apportons plus de flexibilité à la modélisation du problème en définissant individuellement les souhaits des patients pour recevoir leurs soins afin d'améliorer la qualité de la planification obtenue et la satisfaction des patients. Dans un second temps, nous intégrons à notre modélisation l'équilibrage de la charge de travail du personnel soignant. Cet aspect ne doit en effet pas être négligé afin d'obtenir une certaine équité et s'assurer de l'applicabilité de notre solution. Par la suite, nous étudions le problème sous sa forme multi-objectif. La hiérarchisation des objectifs pouvant se révéler déroutante pour les décideurs, nous proposons un algorithme mémétique multi-objectif afin d'obtenir un ensemble de solutions représentant différents compromis entre les objectifs. Enfin, la dernière partie de cette thèse s'intéresse à la planification des tournées de soins hospitaliers à domicile dans un contexte multi-centre de soins. La dispersion géographique des patients sur le territoire pouvant entraîner l'ouverture de nouveaux centres de soins, l'affectation des soignants aux centres de soins devient un nouvel aspect à optimiser. Pour chaque problématique, des expériences sont réalisées afin d'évaluer la qualité de nos méthodes de résolution sur des instances de la littérature. / This thesis deals with the planning of care routes for home health care. Under the impulse of the various public health policies put in place in France, the demand for patients to receive their treatment in a familiar and safe environment has steadily increased. Revealing new organizational problems in home health care structures, our work focuses on optimizing care routes planning by considering medical, logistical and economic constraints. As a first step, we study the planning of home health care routes with a particular focus on time window and synchronization constraints. By relaxing these constraints, we bring more flexibility to problem modeling by individually defining the wishes of patients to receive their treatment in order to improve the quality of patient planning and patient satisfaction. In a second step, we integrate in our modeling the workload balancing of the caregivers. This aspect must not be neglected in order to obtain fairness and ensure the applicability of our planning. Subsequently, we study the problem in its multi-objective form. The prioritization of objectives may be confusing for the decision makers, we propose a memetic algorithm for multi-objective optimization in order to obtain a set of solutions representing various trade-offs between the objectives. Finally, the last part of this thesis focuses on the assignment of visits and caregivers to home health care centers in a multi-center configuration. The geographical dispersion of patients on the territory may lead to the opening of new centers, the assignment of caregivers to home health care centers is becoming a new aspect to optimize. For each problem, experiments are carried out in order to evaluate the quality of our solving methods on instances of the literature.

Les problèmes de découpe et de placement sont des problèmes combinatoires. Ils sont classes dans la catégorie des problèmes NP-Complets et admettent de nombreuses applications en industrie, en systèmes multiprocesseurs. Nous proposons dans cette thèse, plusieurs méthodes de résolution exactes et approchées, séquentielles et parallèles du problème de découpe et de placement à deux dimensions.

Ce document décrit de nouvelles modélisations et approches de résolution que nous appliquons à des problèmes de découpe et de conditionnement. Nous étudions dans un premier temps plusieurs techniques de décomposition alliées à différentes méta-heuristiques basées sur des stratégies d'oscillation. Nous étudions ensuite le concept de fonctions dual-réalisables qui permettent d'obtenir des évaluations par défaut polynomiales pour des problèmes de conditionnement. Finalement, nous proposons des modèles originaux pour des problèmes de placement de rectangles. Nous utilisons ces modèles dans des méthodes de programmation par contraintes.

Cette thèse étudie des systèmes locaux de gestion de transfert de pétrole ayant une architecture de réseau de canalisation. Pour leur représentativité, deux systèmes localisés au Venezuela et appartenant à l'entreprise PDVSA (Pétroles du Venezuela) ont été retenus pour illustrer les méthodes proposées et les valider : le Terminal Maritime de Pétrole de Guaraguao et le Centre de Stockage de Punta de Palmas. Dans ces réseaux des connexions, appelées " alignements ", sont établies en ouvrant/fermant des vannes à travers d'un système SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition). Le choix d'un alignement doit tenir compte de critères d'optimisation. La minimisation des interférences avec d'autres alignements, liée à la notion de capacité opérative, a été identifiée comme le critère de choix le plus important. Les contributions de cette thèse reposent sur une modélisation sous forme de graphes, et sur des algorithmes appartenant au domaine de la recherche opérationnelle. Elles contribuent à fournir aux opérateurs de supervision des outils d'analyse permettant d'optimiser le choix des alignements. Des indicateurs permettant de quantifier l'impact des opérations d'alignement ou des défaillances, sur la capacité opérative du système, sont proposés. La minimisation de l'impact sur la capacité opérative, va correspondre à la minimisation des interférences avec des alignements potentiels. Un algorithme de calcul de ces indicateurs, est présenté, ainsi que des algorithmes de recherche de chemin, de détermination d'éléments critiques, et de recherche d'alignements utilisant des pompes. Ces algorithmes sont basés sur des algorithmes classiques s'adressant au problème du plus court chemin, du flot maximum et du nombre maximum de chemins disjoints. Cependant, ils utilisent des méthodes innovantes, comme l'ajout de contraintes considérant l'existence de sous-types d'alignements, le calcul dynamique des coûts des chemins à partir de son impact sur la capacité opérative, et la recherche de chemins via un point intermédiaire obligatoire. Les contributions sont potentiellement applicables dans des domaines autres que le transport de pétrole. Les algorithmes ont été mis en œuvre en utilisant le langage Python et ont été testés en utilisant les données réelles des réseaux étudiés. L'objectif à moyen terme de ces travaux est le développement d'un logiciel d'assistance à la prise de décision.

La question de l'accès au soin est cruciale dans notre société moderne. Un effet évident de la demande accrue de services de santé est l'augmentation du taux d'occupation dans les hôpitaux. La principale différence entre la dispensation de soins à l'hôpital et au domicile est la suivante: le patient doit se déplacer et toutes les ressources nécessaires à son traitement se trouvent dans le même endroit, tandis que dans les soins délivrés au domicile, les ressources doivent être déplacées au chevet du patient. Il existe plusieurs défis afin de pouvoir réaliser ce changement. Dans cette thèse nous traitons trois problèmes importants dans la conception des structures de soins à domicile. D'abord, la localisation des structures en minimisant les coûts logistiques, où nous développons trois modèles incluant différentes caractéristiques comme du système de santé comme les coûts liés aux déplacements des ressources, la variation de la demande dans le temps et l'existence et évolution des ressource libérales. Ces modèles nous permettent de proposer des localisations robustes dans le temps tout en assurant une couverture maximale et en minimisant les coûts. La deuxième problématique consiste au choix des activités et couverture épidémiologique et spatiale en tenant compte différentes activités et types de ressources, les autorisations pour réaliser les pathologies et la couverture. Deux modèles développés nous ont permis montrer les effets sur l'affectation de la demande et le dimensionnement de ressources induits par changements dans les coûts des libéraux, salaires et d'autorisation de servir la demande. Le troisième problème et celui du dimensionnement de ressources avec incertitudes de demande (volume, épidémiologique et géographique) et le modèle proposé tient compte du problème sous-jacent de déplacement des ressources à l'aide d'une estimation de la tournée réalisée.