La localisation de sites est une des décisions stratégiques les plus importantes pour les entreprises dans le contexte de la mondialisation d'aujourd'hui. Les travaux existant dans la littérature traitant ce type de problèmes se concentrent principalement sur la détermination de l'emplacement des sites et des flux de produits provenant les sites localisés aux clients dans le but de minimiser le coût total de construction, de production et logistiques. Cependant, il est très important de bien choisir simultanément la capacité et la localisation des sites parce que la taille des sites a une grande influence sur ces coûts sur le long terme. La détermination de la location et de capacité des sites reste encore un problème ouvert.Dans cette thèse, nous étudions trois nouvelles variantes de problèmes de location de sites à deux échelons avec la sélection de taille (TECFLP). Les deux premières parties concentrent sur les TECFLPs avec sélection séparée de taille d’usines ou de dépôts. La troisième partie étudie le TECFLP avec sélection simultanée des tailles d’usines et de dépôts. Pour ces problèmes, trois modèles de programmation linéaire mixte sont proposés. Ensuite les approches basées sur la relaxation lagrangienne selon les caractéristiques de chaque problème sont développés. Pour améliorer les meilleures solutions proposées par les approches de relaxation lagrangienne, une méthode de recherche tabou, une méthode hybride de recherche tabou et à voisinage variable, une méthode hybride du recuit simulé et de la recherche tabou sont respectivement adaptées pour ces trois problèmes. Les algorithmes développés sont testés et évalués à travers 810 instances générées aléatoirement. Les résultats numériques montrent que nos méthodes sont capables de fournir des solutions de qualité avec un temps de calcul raisonnable. / Facility location is one of the most important strategic decisions for firms in globalization. Previous works on facility location in the literature mainly focus on determining the locations of facilities and the flows of products from facilities to customers with the goal of minimizing the sum of facility opening costs, production and logistic costs. However, it’s very important to determine at the same time the appropriate sizes for these facilities because they greatly affects these costs on the long term. Determining facility location and size is always an open problem.In this thesis, we study three new two-echelon capacitated facility location problems (TECFLP) with facility size selection. The two first parts of the wok focus on two-echelon facility location problems with plant and depot size selection, respectively. The third part concentrates on TECFLP considering simultaneously plant and depot size selection. For these problems, three corresponding mixed integer programming models are formulated and then Lagrangean relaxation approaches according to the problems’ characteristics are developed. To further improve the best solutions obtained by the Lagrangean Relaxation approaches, a tabu search, a hybrid variable neighborhood tabu search and a hybrid simulated annealing tabu search are adapted for the three problems respectively. The developed algorithms are tested and evaluated through 810 randomly generated instances. Computational results show ours algorithms can provide high quality solutions within a reasonable computation time.

De nos jours, Internet devient de plus en plus répandue [i.e. répandu] ; la fibre optique est encore le support idéal pour cette technologie. Cependant, le développement des réseaux en fibre optique est très coûteux. Le but de ce projet est de mettre en place un algorithme d'optimisation des réseaux optiques qui vise la minimisation des coûts relatifs au déploiement et à l'exploitation de ces réseaux. L'algorithme est développé sous forme d'une librairie appelée OptimisationLib ; composée de quatre modules : de vérification, de correction, de calcul de coût et d'optimisation. Ces derniers collaborent ensemble pour donner une solution opérationnelle, avec un coût minimal à un réseau optique donné. La librairie ainsi développée est prête pour être intégrée dans le grand projet du groupe de recherche sur les réseaux de télécommunications appelé ONDE (optical Network Development Environment).

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

Le problème de bin packing consiste à déterminer le nombre minimum de conteneurs (bins) nécessaires pour ranger un ensemble d’objets. Ce problème NP- complet fait depuis de nombreuses années l’objet de multiples travaux de recherche, théoriques et pratiques. On le retrouve entre autres dans l’industrie de découpe de tissu, de l’acier, de bois et de verre. La littérature sur le problème de bin packing est riche et les algorithmes et approches de résolution sont très diverses. Cependant, les solutions proposées par ces algorithmes peuvent ne pas être utiles quand on traite des problèmes industriels réels. Dans cette thèse, nous considérons plusieurs types de contraintes liées à des incompatibilités entre objets. Ces contraintes sont inspirées de celles rencontrées lors d’une collaboration industrielle. Le sujet de recherche de cette thèse porte sur la résolution d’une variété de problèmes de bin packing. Nous nous intéressons à des bornes inférieures et supérieures pour les trois problèmes suivants : un problème de bin packing avec conflits dans lequel des relations de compatibilité sont exprimées entre les couples d’objets ; un problème de bin packing bi-objectif dans lequel deux critères sont à minimiser, le nombre de bins utilisés et le nombre de couples en conflit placés dans le même bin ; un problème de bin packing avec objets fragiles dans lequel la somme des tailles des objets placés dans un bin ne dépasse la fragilité d’aucun de ces objets. / The bin packing problem consists in minimizing the number of containers (bins) needed to place a set of objects. This NP-complete problem has been, for many years, the subject of multiple theoretical and practical researches. It appears in many industrial applications such as cutting steel, wood and glass. The literature on the bin packing problem is rich and the algorithms and resolution approaches are also very are very diversified. However, solutions offered by these algorithms may not be useful when we deal with real industrial problems. In this thesis, we consider several types of constraints such as compatibility relations between objects. These constraints are issued from real life industrial applications. The research topic of this thesis focuses on solving a variety of bin packing problems. We are interested in lower and upper bounds for three problems: a bin packing problem with conflicts in which some compatibility relations exist between pairs of objects, a problem bi-objective bin packing in which two criteria are to minimize: the number of bins used and the number of conflicting couples of objects placed in the same bin, a problem of bin packing with fragile objects in which the sum of the sizes of objects placed in a bin does not exceed the fragility of any of these objects.

Dans ce travail on s'intéresse à la conception et au développement d'un système d'aide à la confection d'horaires. Le banc d'essai"Benchmark" utilisé est le problème d'horaires de cours dans une université basé sur l'inscription des étudiants aux cours"Post Enrolment based Course Timetabling", proposé en deuxième volet lors de la compétition internationale d'horaires en 2007"International Timetabling Competition". Le système d'aide à la confection d'horaires applique une approche heuristique basée sur la recherche locale stochastique. L'originalité du système consiste à implémenter les algorithmes de recuit simulé, recherche tabou et génétique, qui s'exécutent sur les mêmes énoncés des problèmes proposés par l'ITC et qui se partagent les mêmes structures de données et la majorité des modules de recherche locale. Ensuite une étude qualitative et quantitative de performance à produire des horaires de qualité comparable à ceux réalisés lors de la compétition est effectuée pour chaque algorithme implémenté.

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

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

Les problèmes de placement sont généralement NP-difficiles, ou NP-complets suivant l'objectif à atteindre. Il s'agit ici de positionner un ensemble d'objets dans un ou plusieurs “container(s)”, de dimensions données ou de hauteur infinie, en respectant des contraintes liées à certaines caractéristiques (poids, quantité, rotation, équilibre, découpe guillotine...). Ces problèmes ont de nombreuses applications pratiques. Les stratégies de résolution les plus efficaces sont généralement les méthodes approchées, en particulier la recherche locale. Dans cette thèse, nous nous intéressons à un problème de placement particulier en deux dimensions (sans rotation possible des objets (rectangulaires) ni prise en compte de la contrainte guillotine) connu sous le nom de “strip packing” (SPP). L'objectif de ce problème est de minimiser la hauteur atteinte après placement (sans chevauchement) des objets. Nous avons développé deux approches “méta-heuristiques” incluant des composants novateurs reposant sur une connaissance approfondie du problème. La première est un algorithme génétique avec un nouveau croisement (très “visuel”) et une fonction d'évaluation hiérarchique. La seconde est une recherche tabou avec représentation “directe” (i.e. n'utilisant pas les habituelles permutations) dont les caractéristiques principales sont un voisinage consistant, une diversification reposant sur l'historique de la recherche et une fonction d'évaluation qui mesure la qualité de solutions éventuellement partielles. Les deux approches proposées, évaluées sur un jeux de test bien connu et très difficile, se sont révélées performantes comparées à d'autres stratégies.

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Cette thèse aborde un problème de transport appelé le Problème de m-Tournées Sélectives (PmTS) ou ”Team Orienteering Problem” en anglais. Le PmTS consiste à construire m tournées pour une flotte de véhicules afin de desservir un sous-ensemble sélectionné de clients. Dans le PmTS un service est fourni à chaque client visité en contrepartie de quoi, un gain est récolté. La tournée de chaque véhicule part d'un dépôt, passe par un sous-ensemble de clients et revient en un autre sans dépasser la longueur maximale autorisée. Chaque client peut être desservi au plus une fois par un unique véhicule. L'objectif est de maximiser le gain total récolté. Le PmTS étant un problème NP-difficile, notre objectif de recherche a consisté à proposer des heuristiques basées sur le principe général de ”Cluster first - Route second”. Ces algorithmes sont prévus pour être intégrés dans un logiciel de planification des tournées de techniciens de maintenance.