Ce travail est une contribution à la conception de diviseurs de fréquence analogiques réalisés en technologie monolithique à base de transistors pseudomorphiques à haute mobilité électronique aux fréquences micro-ondes. Après avoir décrit les divers circuits existants en choisissant une classification originale selon les différents principes régissant la division de fréquence, nous développons une approche analytique basée sur des modèles simplifiés afin de trouver les paramètres essentiels du phénomène. Nous expérimentons également diverses méthodes d'analyse sur calculateur avec pour objectif le développement d'une approche méthodologique générale. Finalement, la méthode dite "de la boucle ouverte" est choisie pour la conception de circuits. Lors de son utilisation, il est à noter que des processus proches de cascades de bifurcations chaotiques sont observés. Une étude complémentaire présentée permet de vérifier qu'ils ne sont pas directement liés à la stabilité (physique) du dispositif. Ces travaux de modélisation sont pour la suite appliqués à la conception de deux diviseurs en technologie monolithique. Une large bande de synchronisation d'environ 30 % a été obtenue avec une topologie originale utilisant un transistor non polarisé sur le drain. Les résultats expérimentaux sont ensuite comparés aux simulations effectuées précédemment ainsi qu'aux performances déjà publiées sur des circuits de ce type. Enfin, une dernière partie est consacrée au bruit de phase dans les diviseurs de fréquences.

L’utilisation des réseaux de transport est conditionnée par l’efficacité et la simplicité de leur utilisation. En réponse à une mobilité exacerbée, volontaire ou subie, l’offre de transport se développe et motive tout à la fois, en un cycle continu, des déplacements encore plus exigeants. De manière complémentaire, la mobilité est bousculée par l’arrivée de nouvelles modalités de transport pouvant faire émerger, comme dans le cadre du covoiturage, des acteurs ou des pratiques jusqu’alors inexistants. Si la technologie permet de suivre cette évolution dans les services d’information aux voyageurs, il reste toujours à satisfaire des attentes déterminées par des usages en constante évolution. C’est de ce point de vue que l’obtention de chemins multiples pour relier une origine à une destination est un facteur qui n’est plus à négliger, surtout dans des réseaux de transport denses et comportant de nombreux modes et lignes de transport. Une liberté dans le choix laissé à l’utilisateur du réseau réduit les sentiments d’exclusion, d’incompréhension ou d’anxiété qui peuvent survenir face à une application logicielle ou sur internet et qui effectuent des choix arbitraires de façon autoritaire. De plus, cela permet de vérifier la qualité de l’offre de transport, car plus il existe de moyens différents pour effectuer un trajet dans un intervalle de temps donné, meilleur est le service. Cette thèse s’intéresse au calcul de telles alternatives par le biais de l’énumération par coût croissant des chemins entre deux points, puis par le filtrage de ceux-ci suivant des critères, supposés quelconques et laissés à l’appréciation des professionnels de transport qui peuvent ainsi faire varier les angles d’analyses de leurs offres.Par ailleurs, la synchronisation de trajets de plusieurs utilisateurs, en vue d’usages sociaux ou de déplacements mutualisés, est étudiée dans ce manuscrit sous l’angle du covoiturage. En ne considérant que deux usagers, l’objectif est de minimiser le temps de trajet global des participants sous la contrainte qu’ils partagent une partie de leur chemin entre un point de rencontre et un point de séparation qu’il faut alors déterminer. Sont également étudiées les variantes associées au changement des conditions de transport de chacun des participants comme l’établissement d’une origine ou d’une destination commune parallèlement à des contraintes sur les heures de départ ou d’arrivée des usagers. Enfin, puisque la voiture est très souvent pénalisée par la prise en charge d’un piéton, il convient d’étudier comment ce détour peut être contraint et les impacts sur les gains que cette limitation engendre.Cette thèse a été réalisée dans un contexte CIFRE pour la société MobiGIS. Lestravaux qui s’y rapportent ont fait l’objet de réalisations pratiques tant pour fournirdes solutions de mobilité dans le cadre des activités de l’entreprise que pour évaluerexpérimentalement les performances des algorithmes proposés pour les résoudre. / Efficiency and simplicity are two conditions upon which the use of a transportation system is relevant. May it be intentional or imposed, an increasing mobility triggers the need to enhance the transportation offer. In turn, such a response encourages an even more demanding mobility in a constantly adapting cycle. In parallel, new and forthcoming means of transportation emerge from time to time with unknown practices and renewed actors : exactly like what carpooling is stirring at the moment. Passenger information systems can technically deal with such evolutions thanks to improved technologies but they still struggle to keep up with constantly changing usage expectations.From this perspective the computation of several paths from an origin to a destination becomes increasingly relevant. This issue is even more crucial in dense transportation networks in which many modes and lines of transportation are combined. Indeed, giving some traveling choices to the end user reduces the feeling of exclusion, anxiety and the lack of understanding which may arise when facing arbitrary decisions dictated by a software or an Internet application. It is also helpful to estimate the quality of the transportation offer since the more paths exist to go from point A to point B within a fixed time window, the better the service is. This thesis focuses on the computation of such alternatives by the gradually increasing enumeration of paths between two points. Given this input, the pruning necessary to obtain such a diverse selection is assumed not to be known in advance. It is left up to transportation professionals who may choose a fitted solution based on their specific knowledge and objectives.Another subject studied in this thesis concerns the itinerary synchronization of several users for various social uses such as shared travels. It is here seen from the perspective of carpooling. Considering only two users, the problem is to minimize the traveling cost of the users under the constraint that they must share some part of their respective trips with one another. Solving this problem is equivalent to finding a pick up point and a drop off location between which both paths overlap. Multiple corner cases concerning the transportation conditions of each user as well as the special cases of shared origins or destinations are studied. The constraints on the arrival and/or departure times may also vary. Last but not least and since the driver is often penalized when giving up a lift, the restriction to a maximal detour the driver accepts, compared to his shortest path, is analyzed with respect to the benefits such a limitation generates.This thesis was funded by the MobiGIS company under the CIFRE (Industrial Agreement of Training through Research) researching context. The related work consisted in the practical implementation of mobility solutions within the framework of the company as well as the experimental performances evaluation of the algorithms proposed to solve them.

La programmation par contraintes est une approche régulièrement utilisée pour résoudre des problèmes combinatoires d’origines diverses. Dans cette thèse nous nous focalisons sur les problèmes d’ordonnancement cumulatif. Un problème d’ordonnancement consiste à déterminer les dates de débuts et de fins d’un ensemble de tâches, tout en respectant certaines contraintes de capacité et de précédence. Les contraintes de capacité concernent aussi bien des contraintes cumulatives classiques où l’on restreint la somme des hauteurs des tâches intersectant un instant donné, que des contraintes cumulatives colorées où l’on restreint le nombre maximum de couleurs distinctes prises par les tâches. Un des objectifs récemment identifiés pour la programmation par contraintes est de traiter des problèmes de grandes tailles, habituellement résolus à l’aide d’algorithmes dédiés et de métaheuristiques. Par exemple, l’utilisation croissante de centres de données virtualisés laisse apparaitre des problèmes d’ordonnancement et de placement multi-dimensionnels de plusieurs milliers de tâches. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons l’idée de balayage synchronisé considérant simultanément une conjonction de contraintes cumulative et des précédences, ce qui nous permet d’accélérer la convergence au point fixe. De plus, de ces algorithmes de filtrage nous dérivons des procédures gloutonnes qui peuvent être appelées à chaque nœud de l’arbre de recherche pour tenter de trouver plus rapidement une solution au problème. Cette approche permet de traiter des problèmes impliquant plus d’un million de tâches et 64 ressources cumulatives. Ces algorithmes ont été implémentés dans les solveurs de contraintes Choco et SICStus, et évalués sur divers problèmes déplacement et d’ordonnancement. / Constraint programming is an approach often used to solve combinatorial problems in different application areas. In this thesis we focus on the cumulative scheduling problems. A scheduling problem is to determine the starting dates of a set of tasks while respecting capacity and precedence constraints. Capacity constraints affect both conventional cumulative constraints where the sum of the heights of tasks intersecting a given time point is limited, and colored cumulative constraints where the number of distinct colors assigned to the tasks intersecting a given time point is limited. A newly identified challenge for constraint programming is to deal with large problems, usually solved by dedicated algorithms and metaheuristics. For example, the increasing use of virtualized datacenters leads to multi dimensional placement problems of thousand of jobs. Scalability is achieved by using a synchronized sweep algorithm over the different cumulative and precedence constraints that allows to speed up convergence to the fix point. In addition, from these filtering algorithms we derive greedy procedures that can be called at each node of the search tree to find a solution more quickly. This approach allows to deal with scheduling problems involving more than one million jobs and 64 cumulative resources. These algorithms have been implemented within Choco and SICStussolvers and evaluated on a variety of placement and scheduling problems.

La programmation par contraintes est une approche régulièrement utilisée pour résoudre des problèmes combinatoires d'origines diverses. Dans cette thèse nous nous focalisons sur les problèmes d'ordonnancement cumulatif. Un problème d'ordonnancement consiste à déterminer les dates de débuts et de fins d'un ensemble de tâches, tout en respectant certaines contraintes de capacité et de précédence. Les contraintes de capacité concernent aussi bien des contraintes cumulatives classiques où l'on restreint la somme des hauteurs des tâches intersectant un instant donné, que des contraintes cumulatives colorées où l'on restreint le nombre maximum de couleurs distinctes prises par les tâches. Un des objectifs récemment identifiés pour la programmation par contraintes est de traiter des problèmes de grandes tailles, habituellement résolus à l'aide d'algorithmes dédiés et de métaheuristiques. Par exemple, l'utilisation croissante de centres de données virtualisés laisse apparaitre des problèmes d'ordonnancement et de placement multi-dimensionnels de plusieurs milliers de tâches. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons l'idée de balayage synchronisé considérant simultanément une conjonction de contraintes cumulative et des précédences, ce qui nous permet d'accélérer la convergence au point fixe. De plus, de ces algorithmes de filtrage nous dérivons des procédures gloutonnes qui peuvent être appelées à chaque nœud de l'arbre de recherche pour tenter de trouver plus rapidement une solution au problème. Cette approche permet de traiter des problèmes impliquant plus d'un million de tâches et 64 ressources cumulatives. Ces algorithmes ont été implémentés dans les solveurs de contraintes Choco et SICStus, et évalués sur divers problèmes déplacement et d'ordonnancement.Mots-clés : Programmation par contraintes, ordonnancement, cumulatif, passage à l'échelle, point fixe, contraintes de ressources multidimensionelles, balayage synchronisé.

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Nous proposons une technique de dépliage pour vérifier les systèmes concurrents infinis bien structurés. Certaines propriétés d'intérêt comme la bornitude, la couverture et la terminaison sont décidables grâce à la bonne structure de ces systèmes. D'autre part, le dépliage réduit efficacement l'explosion combinatoire en exploitant l'ordre partiel entre les événements des systèmes concurrents. Nous proposons une modélisation par structure d'événements pour des systèmes bien structurés élémentaires, tels les compteurs et les files de communication. Le dépliage d'un réseau de structures d'événements étant une structure d'événements, nous proposons ensuite une approche hiérarchique à la modélisation et à la vérification des systèmes, qui préserve la bonne structure. Enfin, nous proposons une technique d'élimination des événements redondants. La mise en œuvre de notre approche dans l'outil ESU nous permet de conclure à son efficacité. / We propose an unfolding technique for verifying concurrent infinite-state systems that are well-structured. Some properties of interest such as boundedness, coverability and termination are decidable thanks to the well-structure of these systems. Moreover, the unfolding effectively reduces the combinatorial explosion by exploiting the partial order between events of concurrent systems. We propose a modelization using event structures for basic well-structured systems, such as counters and communication channels. As the unfolding of a synchronized product of event structures is an event structure, we obtain a hierarchical approach to modeling as well as to verifying systems, which preserves the well-structure. Finally, we propose a technique for eliminating redundant events. The implementation of our approach in the ESU tool allows us to conclude on its efficiency.

La programmation par contraintes est une approche régulièrement utilisée pour résoudre des problèmes combinatoires d'origines diverses. Dans cette thèse nous nous focalisons sur les problèmes d'ordonnancement cumulatif. Un problème d'ordonnancement consiste à déterminer les dates de débuts et de fins d'un ensemble de tâches, tout en respectant certaines contraintes de capacité et de précédence. Les contraintes de capacité concernent aussi bien des contraintes cumulatives classiques où l'on restreint la somme des hauteurs des tâches intersectant un instant donné, que des contraintes cumulatives colorées où l'on restreint le nombre maximum de couleurs distinctes prises par les tâches. Un des objectifs récemment identifiés pour la programmation par contraintes est de traiter des problèmes de grandes tailles, habituellement résolus à l'aide d'algorithmes dédiés et de métaheuristiques. Par exemple, l'utilisation croissante de centres de données virtualisés laisse apparaitre des problèmes d'ordonnancement et de placement multi-dimensionnels de plusieurs milliers de tâches. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons l'idée de balayage synchronisé considérant simultanément une conjonction de contraintes cumulative et des précédences, ce qui nous permet d'accélérer la convergence au point fixe. De plus, de ces algorithmes de filtrage nous dérivons des procédures gloutonnes qui peuvent être appe- lées à chaque noeud de l'arbre de recherche pour tenter de trouver plus rapidement une solution au problème. Cette approche permet de traiter des problèmes impliquant plus d'un million de tâches et 64 resources cumulatives. Ces algorithmes ont été implémentés dans les solveurs de contraintes Choco et SICStus, et évalués sur divers problèmes de placement et d'ordonnancement.