Dans ce travail, nous nous intéressons à la résolution exacte de problèmes de localisation de service en variables mixtes. Les problèmes de programmation linéaire bi-objectif en variables mixtes ont été très étudiés dans les dernières années, mais uniquement dans un contexte générique. De même, les problèmes de localisation de services bi-objectif n’ont été étudiés que dans un cas purement discret. Nous considérons dans un premier temps le problème de localisation de services bi-objectif sans capacité. Afin de le résoudre, nous adaptons la méthode de pavage par boîtes proposée pour le cas discret. Les boîtes rectangulaires deviennent triangulaires dans le cas mixte. De plus, leur exploration est grandement facilitée, ce qui déplace la difficulté du problème dans l’énumération et le filtrage de ces boîtes. Différentes stratégies d’énumération sont proposées. Le problème de localisation de services bi-objectif avec capacité est ensuite considéré. Tout d’abord, une adaptation de la méthode de pavage par boîtes triangulaires est réalisée pour le cas avec capacité. Cependant, la nature du problème rend cette méthode beaucoup plus limitée. Nous considérons ensuite une méthode en deux phases dont la principale routine d’exploration repose sur une adaptation d’un algorithme de branch and bound initialement proposé par Beasley, dans le contexte bi-objectif. Les résultats expérimentaux sur des instances aux caractéristiques variées attestent de la pertinence des méthodes que nous proposons. / The purpose of this work is the exact solution of biobjective mixed-integer facility location problems. Biobjective mixed integer linear programming problem have been largely studied in recent years but only in the generic context. The same way, the study of biobjective facility location problems has been restricted to the discrete case. We consider first the bi-objective uncapacitated facility location problem. To solve it, we adapt the box paving method proposed for the discrete case. Rectangular boxes become triangular. Moreover, their exploration becomes considerably easier. The difficulty of the problem is therefore translated to the enumeration and the filtering of these boxes. Different enumeration strategies are proposed. Next, we consider the bi-objective capacitated facility location problem. We first propose an adaptation of the triangular box paving method to the capacitated case. However, the structure of the problem highly limits the method. Thus, we consider a two phase method. The main exploration routine is based on the adaptation of a branch and bound algorithm proposed by Beasley that we adapt to the bi-objective context. Experimental results on various instances show the efficiency of the proposed methods.

Cette thèse porte sur la recherche des techniques d’optimisation pour la résolution de certains problèmes importants en deux domaines : gestion de production. Il s’agit des problèmes d’optimisation non convexe de grande dimension. Notre travail est basé sur la programmation DC (Différence de fonctions convexes), DCA (DC algorithmes), la méthode par séparation et évaluation (SE). Cette démarche est motivée par la robustesse et la performance DC et DCA comparée aux autres méthodes. La thèse comprend trois parties : dans la première partie, nous présentons les outils fondamentaux et les techniques essentielles en programmation DC, DCA ainsi que les méthodes par séparation et évaluation. La deuxième partie concerne les problèmes d’optimisation non convexes en gestion de portefeuille. Nous avons étudié deux problèmes : problème min max continu en gestion de portefeuille en présence des contraintes de cardinalité ; une classe des problèmes d’optimisation à deux niveaux et son application en sélection de portefeuille. La troisième partie est consacrée à la recherche sur les problèmes d’optimisation non convexe en gestion de production. Trois problèmes ont été étudiés : minimisation du coût de maintenance comprenant le temps de séjour et la pénalité du retard ; minimisation du coût d’un système de production/stockage multi-étapes en présence de goulot d’étrangement. Détermination des prix de transfert et les politiques de stockage pour une chaîne d’approvisionnement de deux entreprises / This thesis deals with optimization techniques for solving some optimization problems in two domains : portfolio selection and production management. They are large scale non convex optimization problems due to integer variables and/or the non convexity of the objective function. Our approach is based on DC programming and DCA, DC relaxation techniques and the algorithm Branch and Bound. This work is motivated by the robustness and the performance of the DC programming and DCA compared to other methods. The thesis includes three parts : In the first part, we present the fundamental tools and the essential techniques in DC programming, DCA as well as the method Branch and Bound. The second one concerns some non convex optimization problem in portfolio selection. Two following problems are considered : Min max continuous problem with the cardinality constraints in portfolio selection ; A class of bilevel programming problems and its application in portfolio selection. The third part contains some non convex optimization problems in production management. We study three problems : Minimization of the maintenance cost involving the flow time and the tardiness penalty ; Minimization of the cost of multi-stages production/inventory systems with bottleneck ; Determination of transfer prices and inventory policy in supply chain of two enterprises

Dans le cadre de l'apprentissage automatique supervisé, un des outils disponibles pour la classification binaire est la Set Covering Machine (SCM). Rapidement construite et en général très performante, elle n'est cependant pas systématiquement infaillible. Il existe encore, à ce jour, une marge pour une amélioration. Ce mémoire présente deux nouvelles façons de construire des SCM. Ces algorithmes sont décrits, expliqués et leur performance est analysée. La première façon est de minimiser une approximation d'une borne sur le risque à l'aide d'un branch-and-bound. La deuxième est d'utiliser le bagging. Lors des tests, les nouveaux classificateurs se sont montrés aussi performants que les SCM originales. Nous avons découvert que celles-ci sont soit déjà optimales au sens du critère utilisé pour le branch-and-bound, soit aussi performantes que les SCM optimales. / In the supervised machine learning field, one of the available tools for binary classification is the Set Covering Machine (SCM). Quickly built and generally having high performance, it's however not proven that they always give optimal results. There is still, to date, a margin for improvement. This study presents two new ways of building SCM. Theses algorithms are described, explained and their performance is analyzed. The first way is to minimize an approximated bound on the risk with a branch-and-bound. The second is using bagging. The new classifiers had the same test-set performance than the original SCM. We discovered that the latter are either already optimal according to the branch-and-bound criterion or having the same performance as the optimal SCM.

Étant donné G = (V, E) un graphe non orienté connexe et un entier positif β (n), où n est le nombrede sommets de G, le problème du séparateur (VSP) consiste à trouver une partition de V en troisclasses A, B et C de sorte qu'il n'y a pas d'arêtes entre A et B, max {| A |, | B |} est inférieur ou égal àβ (n) et | C | est minimum. Dans cette thèse, nous considérons une modélisation du problème sous laforme d'un programme linéaire en nombres entiers. Nous décrivons certaines inégalités valides et etdéveloppons des algorithmes basés sur un schéma de voisinage.Nous étudions également le problème du st-séparateur connexe. Soient s et t deux sommets de Vnon adjacents. Un st-séparateur connexe dans le graphe G est un sous-ensemble S de V \ {s, t} quiinduit un sous-graphe connexe et dont la suppression déconnecte s de t. Il s'agit de déterminer un stséparateur de cardinalité minimum. Nous proposons trois formulations pour ce problème et donnonsdes inégalités valides du polyèdre associé à ce problème. Nous présentons aussi une heuristiqueefficace pour résoudre ce problème. / Given G=(V,E) a connected undirected graph and a positive integer β(n), where n is number ofvertices, the vertex separator problem (VSP) is to find a partition of V into three classes A,B and Csuch that there is no edge between A and B, max{|A|,|B|}less than or equal β(n), and |C| isminimum. In this thesis, we consider aninteger programming formulation for this problem. Wedescribe some valid inequalties and using these results to develop algorithms based onneighborhood scheme.We also study st-connected vertex separator problem. Let s and tbe two disjoint vertices of V, notadjacent. A st-connected separator in the graph G is a subset S of V\{s,t} such that there are no morepaths between sand tin G[G\S] and the graph G[S] is connected . The st-connected vertex speratorproblem consists in finding such subset with minimum cardinality. We propose three formulationsfor this problem and give some valid inequalities for the polyhedron associated with this problem.We develop also an efficient heuristic to solve this problem.

L’industrie de la volaille est en pleine croissance au cours des dernières décennies. Au Québec, les producteurs de volailles sont organisés en association dans une complexe chaîne d’approvisionnement. Cette chaîne suit les principes de l’agriculture contractuelle sur un marché basé sur la gestion de l’offre. La gestion de l’offre, parmi d’autres règles, établit le prix de vente de la volaille aux épiceries. Cependant, il existe un marché spécialisé pour la volaille où le prix de vente n’est pas contrôlé par la gestion de l’offre. Ce marché spécialisé comprend le besoin de volaille fraîche de la restauration et des rôtisseries. Il est beaucoup plus profitable pour les producteurs d’approvisionner ce marché spécialisé. La coopérative partenaire de cette recherche est formée par des producteurs de volailles pour abattre et vendre leur production. La coopérative veut ajouter de la valeur à ses propriétaires en augmentant sa participation au marché spécialisé de la volaille. Cependant, ses produits ne sont pas toujours dans le standard de poids requis par ce marché. Ce mémoire présente l’étude du cas de cette coopérative, afin d’améliorer leurs processus opérationnels et d’obtenir des produits dans le poids standard établi par le marché spécialisé. On propose donc une solution à ce problème avec l’emploi de la programmation mathématique. L’algorithme de séparation et d’évaluation progressive (branch-and-bound) est appliqué pour l’obtention des résultats. On a trouvé une solution à la formulation mathématique proposée au problème opérationnel de la coopérative. Bien que la solution ait été obtenue avec un écart d’optimalité de 20%, la coopérative a vu qu’il était possible de gagner du temps dans son processus opérationnel si la solution était adoptée. La coopérative a donc décidé de transformer ce prototype en un vrai logiciel pour la planification de l’élevage. / The poultry industry faces a strong growth in the last decades. In Québec, poultry producers are organized in associations within a complex supply chain. This chain follows the principles of the contract farming in a market based on supply management. The supply management, among other rules, establishes the sales price of poultry to grocery stores. However, there is a specialized market for the poultry where the sale price is not controlled by the supply management. This specialized market gathers the need of fresh poultry for the restaurants and rotisseries. It is much more profitable for the producers to supply this specialized market. The cooperative partner of this research is composed of poultry producers to slaughter and sell their production. This cooperative wants to add value to their owners by increasing participation in the specialized poultry market. However, their products are not always within the required weight. This master thesis presents the case study of the cooperative so that they can enhance their operational processes and have the products within the standard weight established by the specialized market. We propose a solution to this problem by using mathematical programming. The branch-and-bound algorithm is used for obtaining the results. We found a solution for the mathematical formulation proposed for the operational problem. Even though the solution was obtained with an optimization gap of 20%, the cooperative noticed an opportunity to save time on the daily work in its operational process if the solution is adopted. So, the cooperative decided to transform this prototype in a real software for their production planning.

Depuis quelques années, la méthode de séparation et évaluation par intervalles (Interval Branch and Bound) est de plus en plus utilisée pour résoudre les problèmes d’optimisation globale sous contraintes (Constrained Global Optimisation), notamment ceux qui sont non convexes. Contrairement à un grand nombre de ses concurrents, cette méthode permet de prouver l’optimalité d’une solution avec un niveau de précision donné. En revanche, son processus d’exploration arborescent implique une complexité exponentielle en temps et en mémoire dans le pire cas. De ce fait, le développement de techniques permettant d’accélérer la convergence de cette méthode définit un pan de recherche important.Une première contribution concerne les méthodes de contraction destinées à réduire l’espace de recherche. Nous proposons une nouvelle méthode de contraction, nommée TEC, qui généralise à plusieurs dimensions le principe de la disjonction constructive utilisée par la méthode de contraction CID. TEC construit un sous- arbre d’exploration par un processus de bissection et de contraction avant d’effectuer l’union des espaces de recherche associés aux feuilles de ce sous-arbre. Nous proposons deux variantes de TEC exploitant sa structure arborescente. La première, nommée Graham-TEC, permet d’apprendre des contraintes linéaires implicites utilisées pour améliorer la contraction. La seconde, nommée TEC-UB, permet d’apporter une amélioration à la recherche de solutions en faisant appel à une heuristique de recherche de solutions sur les feuilles du sous-arbre.Une deuxième contribution concerne les stratégies de parcours de l’arbre d’exploration. Nous étudions une stratégie récente qui fait un compromis entre un parcours en meilleur d’abord et un parcours en profondeur d’abord. Nous proposons des variantes de cet algorithme qui privilégient l’exploration des régions faisables.Les algorithmes proposés, testés sur un banc d’essai reconnu par la communauté, obtiennent des temps comparables à l’état de l’art. / In recent years, the Interval Branch and Bound method has been used more and more to solve constraint global optimization problems, especially those which are non-convex. Unlike many of its competitors, this method makes it possible to prove the optimality of a solution with a given level of accuracy. On the other hand, its tree exploration process implies an exponential complexity in time and memory in the worst case. That is why, the development of acceleration techniques defines an important piece of research.A first contribution concerns the interval filtering operators designed to reduce the search space. We propose a new interval filtering operator, named TEC, that generalizes to several dimensions the constructive disjunction principle used by the existing CID operator. TEC constructs a bounded subtree using a branch and contract process and returns the parallel-to-axes hull of the leaf domains/boxes. We propose two variants of TEC exploiting its tree structure. The first variant, named Graham-TEC, learns implicit linear constraints, used for improving the contraction. The second one, named TEC-UB, searches for a good feasible point inside a leaf box of the TEC subtree.A second contribution concerns the node selection strategies. We have studied a recent strategy that makes a compromise between a best-first search and a depth-first search and have proposed variants of this algorithm that favor the exploration of feasible regions.

Cette thèse représente une étude d'un nouvel indicateur d'aide à la décision pour le problème d'ordonnancement d'ateliers de production sous présence d'incertitudes. Les contributions apportées dans ce travail se situent dans le contexte des groupes d'opérations permutables. Cette approche consiste à proposer une solution d'ordonnancement flexible caractérisant un ensemble fini non-énuméré d'ordonnancements. Un opérateur est ensuite censé sélectionner l'ordonnancement qui répond le mieux aux perturbations survenues dans l'atelier. Nous nous intéressons plus particulièrement à cette phase de sélection et nous mettons l'accent sur l’intérêt de l'humain pour la prise de décision. Dans un premier temps, nous présentons le meilleur des cas; indicateur d'aide à la décision pour le calcul du meilleur ordonnancement caractérisé par l'ordonnancement de groupes. Nous proposons des bornes inférieures pour le calcul des dates de début/fin des opérations. Ces bornes sont ensuite implémentées dans une méthode de séparation et d'évaluation permettant le calculer du meilleur des cas. Grâce à des simulations effectuées sur des instances de job shop de la littérature, nous mettons l'accent sur l'utilité et la performance d'un tel indicateur dans un système d'aide à la décision. Enfin, nous proposons une Interface Homme-Machine (IHM) adaptée à l'ordonnancement de groupes et pilotée par un système d'aide à la décision multicritères. L'implémentation de cette IHM sur un cas d'étude réel a permis de soulever certaines pratiques efficaces pour l'aide à la décision dans le contexte de l'ordonnancement sous incertitudes. / This thesis represents a study of a new decision-aid criterion for manufacturing scheduling under uncertainties. The contributions made in this work relate to the groups of permutable operations context. This approach consists of proposing a flexible scheduling solution characterizing a non-enumerated and finite set of schedules. An operator is then supposed to select the appropriate schedule that best copes with the disturbances occurred on the shop floor. We focus particularly on this selection phase and we emphasize the important of the human for decision making. First, we present the best-case; a decision-aid criterion for computing the best schedule characterized by the groups of permutable operations method. We propose lower bounds for computing the best starting/completion time of operations. These lower bounds are then implemented in a branch and bound procedure in order to compute the best-case. Through to several simulations carried out on literature benchmark instances, we stress the usefulness of such criterion in a decision-aid system. Finally, we propose a Human-Machine-Interface (HMI) adapted to the groups of permutable operations and driven by a multi-criteria decision-aid system. The implementation results of this HMI on a real case study provided some insight about the practice of decision-making and scheduling under uncertainties.

Dans ce mémoire de thèse, nous avons étudié le problème de régulation du trafic en considérant les nouvelles technologies dans le cadre des Systèmes de Transport Intelligent (STI). Une nouvelle stratégie de contrôle est introduite afin d’exploiter le potentiel des infrastructures de la circulation à un niveau maximum. Plus précisément, basée sur la technologie VII « Intégration Véhicule-Infrastructure », l'infrastructure routière aux carrefours (considérée aussi comme contrôleur) peut communiquer avec les véhicules autonomes qui arrivent à un carrefour de manière continue. Les données importantes sur les véhicules telles que la vitesse, la position et la destination sont alors reçues par des capteurs avancés et envoyées au contrôleur en temps réel. Par conséquent, il est possible d'élaborer une stratégie de contrôle du trafic en considérant chaque véhicule comme une entité indépendante. En d'autres termes, le droit de passage est attribué à chaque véhicule en fonction de son état et en fonction de l'état global du trafic au carrefour. Seuls les véhicules qui ont reçu le droit de passage peuvent traverser le carrefour. Le contrôle du trafic au niveau d’un carrefour vise donc à déterminer les séquences de passage des véhicules, c’est-à-dire les séquences de distribution des droits de passage.Cependant, la plus grande difficulté pour appliquer cette nouvelle stratégie est la contradiction entre l'optimisation des séquences de passages des véhicules et la complexité temporelle. Pour résoudre cette contradiction, nous avons d’abord formulé mathématiquement la problématique de régulation et nous avons ensuite étudié sa complexité. Nous avons prouvé dans un premier temps que le problème de régulation du trafic formulé à l’intersection isolée est NP-hard sous certaines conditions (nombre arbitraire de groupes de flux compatibles GFC,…) et ceci en se basant sur la réduction au problème de 3-Partition. Dans un deuxième temps, nous avons appliqué les méthodes de résolutions exactes sur un carrefour isolé pour proposer des algorithmes exacts (Branch and Bound et Programmation dynamique) permettant de trouver une séquence de passage optimale. Plusieurs propriétés du problème ont été introduites et prouvées et ceci afin qu’elles soient exploitées par ces algorithmes. Ces propriétés ont pour objectif de réduire considérablement l’espace de recherche et par conséquent le temps d’exécution de ces algorithmes exacts.Par ailleurs, nous n’avons pas limité nos recherches sur des carrefours isolées mais nous avons appliqué l’approche de contrôle proposée sur un réseau de carrefours tout en considérant un seul contrôleur. Cependant, un algorithme exact appliqué sur plusieurs carrefours ne peut pas être assez rapide surtout lorsqu’on a besoin de communiquer presque instantanément des informations aux véhicules (en temps réel). Nous avons proposé donc des méthodes de résolutions approchées afin de trouver en un temps raisonnable une séquence de passage satisfaisante pour chaque carrefour. Ces algorithmes (Algorithmes génétiques) ont en effet, besoin de moins de temps de calcul tout en assurant une bonne qualité de solution.Enfin, nous illustrons la mise en œuvre des déférentes approches proposées à travers des résultats de simulation afin d’évaluer leurs performances. / In this thesis, we studied the problem of traffic control by considering the new technologies as part of Intelligent Transport Systems (ITS). A new control strategy is introduced to exploit the potential of infrastructure traffic at a maximum level. Specifically, based Technology VII "Vehicle-Infrastructure Integration", the road infrastructure at intersections (considered also as a controller) can communicate with autonomous vehicles that arrive at a crossroads on a continuous basis. Important data such as vehicle speed, position and destination are then received by advanced sensors and sent to the controller in real time. Therefore, it is possible to develop a strategy for traffic control by treating each vehicle as an independent entity. In other words, the right of way is assigned to each vehicle based on its status and function of the overall state of traffic at the intersection. Only vehicles that have received the right of way may cross the junction. Traffic control at an intersection is therefore to determine the sequence of passage of vehicles, that is to say the sequences distribution rights passage.Cependant, the greatest difficulty to implement this new strategy is the contradiction between the optimization of sequences of passes of vehicles and time complexity. To resolve this contradiction, we first mathematically formulated the problem of regulation and we then studied its complexity. We proved initially that the problem of traffic control at the intersection isolated formulated is NP-hard under certain conditions (arbitrary number of groups CFA compliant streams, ...) and this is based on reducing the problem of 3-Partition. In a second step, we applied the methods of accurate resolutions on an isolated intersection to propose exact algorithms (Branch and Bound and Dynamic Programming) for finding an optimal sequence of passage. Several properties of the problem have been introduced and this proved and so they are exploited by these algorithms. These properties are intended to significantly reduce the search space and consequently the execution time of these algorithms exacts.Par Moreover, we have not limited our research on isolated intersections but we applied the approach control proposed a network of nodes while considering a single controller. However, an exact algorithm applied to several intersections can not be fast enough especially when you need to communicate information almost instantaneously to vehicles (real time). So we proposed methods to find approximate resolutions in a reasonable time a sequence of way satisfactory to each intersection. These algorithms (Genetic Algorithms) have indeed require less computation time while maintaining a good quality of solution.Enfin, we illustrate the implementation of deferential proposed approaches through simulation results to evaluate their performance .

Ce travail porte sur la résolution exacte d'un problème d'optimisation combinatoire multi-objectif. Nous cherchons d'une part à confirmer l'efficacité de l'algorithme dit en deux phases, et d'autre part à poser une généralisation des procédures de séparation et évaluation, populaires dans le cadre mono-objectif mais presque absentes en multi-objectif. Notre étude s'appuie sur le problème multi-objectif de sac à dos unidimensionnel en variables binaires. Ce dernier est un classique de l'optimisation combinatoire, présent comme sous problème dans de nombreux problèmes d'optimisation. La première partie de nos travaux porte sur un pré-traitement permettant de réduire la taille d'instances de ce problème. Nous mettons en évidence plusieurs propriétés permettant de déterminer a priori une partie de la structure de toutes les solutions efficaces. Nous nous attachons ensuite à décrire une procédure performante de type deux phases pour ce problème, tout d'abord dans le cas bi-objectif. Nous étendons ensuite cette procédure pour des instances ayant trois objectifs ou plus. Les résultats obtenus sont comparés aux meilleurs algorithmes existants pour ce problème et confirment l'efficacité de l'approche en deux phases. La dernière partie de notre travail concerne la généralisation au cas multi-objectif d'une procédure de séparation et évaluation. Nous identifions plusieurs difficultés auxquelles nous répondons en proposant deux nouvelles procédures. Les expérimentations numériques indiquent que ces dernières permettent de résoudre des instances en des temps raisonnables, bien qu'elles n'atteignent pas les performances d'une procédure de type deux phases.

Dans ce mémoire de thèse, nous avons étudié le problème de régulation du trafic en considérant les nouvelles technologies dans le cadre des Systèmes de Transport Intelligent (STI). Une nouvelle stratégie de contrôle est introduite afin d'exploiter le potentiel des infrastructures de la circulation à un niveau maximum. Plus précisément, basée sur la technologie VII " Intégration Véhicule-Infrastructure ", l'infrastructure routière aux carrefours (considérée aussi comme contrôleur) peut communiquer avec les véhicules autonomes qui arrivent à un carrefour de manière continue. Les données importantes sur les véhicules telles que la vitesse, la position et la destination sont alors reçues par des capteurs avancés et envoyées au contrôleur en temps réel. Par conséquent, il est possible d'élaborer une stratégie de contrôle du trafic en considérant chaque véhicule comme une entité indépendante. En d'autres termes, le droit de passage est attribué à chaque véhicule en fonction de son état et en fonction de l'état global du trafic au carrefour. Seuls les véhicules qui ont reçu le droit de passage peuvent traverser le carrefour. Le contrôle du trafic au niveau d'un carrefour vise donc à déterminer les séquences de passage des véhicules, c'est-à-dire les séquences de distribution des droits de passage.Cependant, la plus grande difficulté pour appliquer cette nouvelle stratégie est la contradiction entre l'optimisation des séquences de passages des véhicules et la complexité temporelle. Pour résoudre cette contradiction, nous avons d'abord formulé mathématiquement la problématique de régulation et nous avons ensuite étudié sa complexité. Nous avons prouvé dans un premier temps que le problème de régulation du trafic formulé à l'intersection isolée est NP-hard sous certaines conditions (nombre arbitraire de groupes de flux compatibles GFC,...) et ceci en se basant sur la réduction au problème de 3-Partition. Dans un deuxième temps, nous avons appliqué les méthodes de résolutions exactes sur un carrefour isolé pour proposer des algorithmes exacts (Branch and Bound et Programmation dynamique) permettant de trouver une séquence de passage optimale. Plusieurs propriétés du problème ont été introduites et prouvées et ceci afin qu'elles soient exploitées par ces algorithmes. Ces propriétés ont pour objectif de réduire considérablement l'espace de recherche et par conséquent le temps d'exécution de ces algorithmes exacts.Par ailleurs, nous n'avons pas limité nos recherches sur des carrefours isolées mais nous avons appliqué l'approche de contrôle proposée sur un réseau de carrefours tout en considérant un seul contrôleur. Cependant, un algorithme exact appliqué sur plusieurs carrefours ne peut pas être assez rapide surtout lorsqu'on a besoin de communiquer presque instantanément des informations aux véhicules (en temps réel). Nous avons proposé donc des méthodes de résolutions approchées afin de trouver en un temps raisonnable une séquence de passage satisfaisante pour chaque carrefour. Ces algorithmes (Algorithmes génétiques) ont en effet, besoin de moins de temps de calcul tout en assurant une bonne qualité de solution.Enfin, nous illustrons la mise en œuvre des déférentes approches proposées à travers des résultats de simulation afin d'évaluer leurs performances.