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.

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

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'évolution contemporaine des organismes vivants est de plus en plus dépendante des perturbations d'origine anthropique. En particulier, la pollution amplifie l'intensité des pressions de sélection auxquelles sont soumises les populations. Or ces changements peuvent avoir des effets négatifs sur la vie des individus, la démographie des populations, mais aussi, au cours des générations, sur leurs caractéristiques phénotypiques et génétiques. Ainsi en réponse aux pressions de sélection, des changements microévolutifs sont susceptibles de se manifester. Mais ces phénomènes entraînent en parallèle la mise en place de coûts adaptatifs qui fragilise le maintien des populations. Il est donc indispensable de développer nos connaissances sur l'évolution des populations en milieu pollué. Dans ce contexte, cette étude vise à déterminer les réponses microévolutives de populations de C. elegans, exposées à diverses pollutions et à mesurer les coûts adaptatifs de ces microévolutions. Ces populations ont été exposées expérimentalement, durant 22 générations, à une forte concentration en uranium et/ou en chlorure de sodium. Nous avons mis en évidence une différentiation génétique des populations exposées, associée à augmentation de la résistance, au cours du temps. La vitesse des réponses évolutives était dépendante des conditions d'exposition et de leurs effets sur l'expression de la structure génétique des traits d'histoire de vie. Ces phénomènes ont pu être reliés à des coûts adaptatifs, comme une réduction de la fertilité, dans de nouveaux environnements stressants (ex : augmentation de la température) ou en l'absence de stress. Ce projet nous a permis de mieux identifier comment une exposition à un ou deux polluants peut affecter la réponse évolutive de populations de C. elegans et d'évaluer les conséquences sur leur sensibilité. / The contemporary evolution of organisms is largely dependent on anthropogenic disturbances. In particular, the pollution amplifies the intensity of selection pressures suffered by populations. However, these changes may have negative effects on the life of individuals, the demographics of the populations, and its phenotypic and genetic characteristics over generations. Thus, microevolutionary changes are likely to occur in response to selection pressures. These phenomenon lead to collateral damages: adaptive costs. Populations can be more susceptible to many environmental changes. Hence, it is essential to expand our knowledge on the evolution of populations in polluted environment. In this context, our study aims to determine the microevolutionary response of C. elegans populations exposed to different pollutions, and to measure their costs of adaptation. Populations were experimentally exposed for 22 generations to a high concentration of uranium and/or sodium chloride. We confirmed the genetic differentiation between populations with an increase of resistance in populations exposed to different pollutions. The speed of evolutionary responses depended on exposure conditions and their effects on the expression of the genetic structure of life history traits. Microevolutionary changes were linked to costs of adaptation, such as reduced fertility, in stressful novel environments (e.g. fast temperature raise) or in the absence of stress. This project allowed us to better identify how exposure to one or two pollutants affects the evolutionary response of C. elegans populations and evaluate the impact on their sensitivity to environmental conditions.

L'objet principal de cette thèse est de développer des estimateurs adaptatifs en statistique pour données fonctionnelles. Dans une première partie, nous nous intéressons au modèle linéaire fonctionnel et nous définissons un critère de sélection de la dimension pour des estimateurs par projection définis sur des bases fixe ou aléatoire. Les estimateurs obtenus vérifient une inégalité de type oracle et atteignent la vitesse de convergence minimax pour le risque lié à l'erreur de prédiction. Pour les estimateurs définis sur une collection de modèles aléatoires, des outils de théorie de la perturbation ont été utilisés pour contrôler les projecteurs aléatoires de manière non-asymptotique. D'un point de vue numérique, cette méthode de sélection de la dimension est plus rapide et plus stable que les méthodes usuelles de validation croisée. Dans une seconde partie, nous proposons un critère de sélection de fenêtre inspiré des travaux de Goldenshluger et Lepski, pour des estimateurs à noyau de la fonction de répartition conditionnelle lorsque la covariable est fonctionnelle. Le risque de l'estimateur obtenu est majoré de manière non-asymptotique. Des bornes inférieures sont prouvées ce qui nous permet d'établir que notre estimateur atteint la vitesse de convergence minimax, à une perte logarithmique près. Dans une dernière partie, nous proposons une extension au cadre fonctionnel de la méthodologie des surfaces de réponse, très utilisée dans l'industrie. Ce travail est motivé par une application à la sûreté nucléaire. / The main purpose of this thesis is to develop adaptive estimators for functional data.In the first part, we focus on the functional linear model and we propose a dimension selection device for projection estimators defined on both fixed and data-driven bases. The prediction error of the resulting estimators satisfies an oracle-type inequality and reaches the minimax rate of convergence. For the estimator defined on a data-driven approximation space, tools of perturbation theory are used to solve the problems related to the random nature of the collection of models. From a numerical point of view, this method of dimension selection is faster and more stable than the usual methods of cross validation.In a second part, we consider the problem of bandwidth selection for kernel estimators of the conditional cumulative distribution function when the covariate is functional. The method is inspired by the work of Goldenshluger and Lepski. The risk of the estimator is non-asymptotically upper-bounded. We also prove lower-bounds and establish that our estimator reaches the minimax convergence rate, up to an extra logarithmic term.In the last part, we propose an extension to a functional context of the response surface methodology, widely used in the industry. This work is motivated by an application to nuclear safety.

En automatique, un observateur joue un rôle primordial dans la commande et la supervision des processus ou encore la détection de défauts, vu sa capacité à fournir des informations sur les valeurs des états non mesurés ou non disponibles. Dans ce contexte, cette thèse porte sur l'estimation non pas uniquement de l'état, mais aussi des paramètres inconnus affectant la dynamique du système de façon simultanée. Ce problème est traité pour des classes de systèmes non linéaires soumis à des retards constants et inconnus. Il représente un enjeu double, tant sur l'estimation conjointe de l'état et des paramètres inconnus, que dans la présence des retards qui affectent la dynamique des systèmes. Dans un premier temps, des observateurs fonctionnels robustes ont été développés pour des systèmes faisant intervenir des non linéarités état-commande et soumis à des retards. Le problème de la robustesse a été considérée, dans un premier temps, pour prendre en compte la présence de perturbations à énergie finie en faisant appel à la théorie Hinfini, et dans un second temps vis-à-vis d'incertitudes paramétriques affectant les paramètres du modèle du système à observer. Des conditions nécessaires et suffisantes pour l'existence des observateurs ont été données à travers la résolution d'équations de Sylvester. Cette résolution a permis de simplifier le problème avec le paramétrage des gains de l'observateur via un seul gain à déterminer. Comme l'étude de la convergence de l'observateur revient à étudier la stabilité de l'erreur d'estimation, la théorie de Lyapunov-Krasovskii dédiée à la stabilité des systèmes à retards a été utilisée en se basant sur une approche de type descripteur. Cette étude a permis d'aboutir à des conditions suffisantes de convergence asymptotique, exprimées sous forme de LMI. Tout au long du mémoire, la synthèse des observateurs a été considérée pour l'ordre plein et l'ordre réduit. Puis, les développements ont été étendus, au cas où on souhaite estimer l'état du système considéré simultanément avec certains paramètres inconnus affectant ce dernier. Deux pistes ont été étudiées à travers ce mémoire : lorsque le vecteur des paramètres inconnus agit linéairement par rapport à la dynamique du système et lorsque les paramètres inconnus agissent non linéairement par rapport à la dynamique du système. L'approche développée a permis d'étudier simultanément la convergence de l'état et des paramètres inconnus, ce qui a permis de relaxer certaines contraintes imposées lors de la synthèse des observateurs adaptatifs dans la littérature, notamment la contrainte d'excitation persistante considérée au niveau de la deuxième piste de recherche. Pour finir, les résultats obtenus ont été étendus à une classe de systèmes singuliers non linéaires, qui, outre les relations dynamiques, fait intervenir des relations algébriques / In automatic control reaserch fields, an observer plays a key role in the control and supervision of processes or the detection of faults, given its ability to provide information on the values of unmeasured or unavailable states. In this context, this thesis deals with the estimation not only of the state but also of the estimation of the unknown parameters affecting the dynamics of the system simultaneously with the state vector. In particular, the problem is addressed for classes of nonlinear systems subject to constant and unknown delays. This problem represents a dual challenge, both on joint estimation of unknown state and parameters, as well as the presence of delays that affect the system dynamics. First, functional observers were developed for systems subject to time delays and involving state-input nonlinearities. The problem of robustness was studied, initially, when some finite energy perturbations occured in the system dynamics, which required the H∞ theory in order to attenuate its effects. In a second time, it is treated when parametric uncertainties affect the model parameters. Necessary and sufficient conditions for the existence of observers have been given through the resolution of Sylvester's equations. This resolution made it possible to simplify the problem by setting the observer gains via a single gain to be determined. As the study of the observer's convergence returns to studying the stability of the estimation error, Lyapunov-Krasovskii theory dedicated to the stability of the delay systems was used based on the descriptor transformations. This study lead to sufficient conditions of a symptotic convergence, expressed in terms of LMI. Throughout the dissertation, the synthesis of observers was considered in full and reduced order cases. The developments were then extended to estimate the system states simultaneously with unknown parameters affecting its dynamics. Two approaches have been investigated through this memory: when the vector of the unknown parameters acts linearly with respect to the dynamics of the system and when the unknown parameters act nonlinearly with respect to this dynamics. The approach proposed in this work make it possible to simultaneously estimate the convergence of the state and unknown parameters, which made it possible to relax some constraints considered in the synthesis of adaptive observers in the literature. It concerns particularly the persistent excitation constraint considered in the second approach. Finally, the results obtained have been extended to the class of singular systems, which, in addition to the dynamic relations, involves algebraic relations in their description

Cette thèse traite du problème de la chute de robots humanoïdes. L’étude consiste à découpler la stratégie de chute en une phase de pré-impact et une phase de post-impact. Dans la première, une solution géométrique permet au robot de choisir des points d’impact dans un environnement encombré. Pour ce faire, le robot réadapte sa posture tout en évident les singularités de chute et en préparant le seconde phase. La phase de post-impact utilise une commande par Programmation Quadratique (QP) qui permet d’adapter les gains Proportionnels-Dérivés (PD)des moteurs en ligne, ceci afin d’obtenir de la compliance dans les articulations. L’approche consiste à incorporer les gains de raideur et d’amortissement dans le vecteur d’optimisation du QP avec les variables habituelles que sont l’accélération articulaire et les forces de contact. Les contraintes ont été adaptées à ce nouveau QP. Enfin,comme la solution est locale, une commande de modèle prédictif sur un modèle simplifié du robot. A chaque pas du développement, plusieurs expériences et simulations ont été effectuées. / This thesis deals with the problem of humanoid falling with a decoupled strategy consisting of a pre-impactand a post-impact stages. In the pre-impact stage, geometrical reasoning allows the robot to choose appropriateimpact points in the surrounding environment –that can be unstructured and may contain cluttered obstacles,and to adopt a posture to reach them while avoiding impact singularities and preparing for the post-impact. Thepost-impact stage uses a quadratic program controller that adapts on-line the joint proportional-derivative (PD)gains to make the robot compliant, i.e. to absorb post-impact dynamics, which lowers possible damage risks.We propose a new approach incorporating the stiffness and damping gains directly as decision variables in theQP along with the usually-considered variables that are the joint accelerations and contact forces. By doing so,various constraints can be added to the QP. Finally, since the gain adaptation is local, we added a preview ona time-horizon for more optimal gain adaptation based on model reduction. At each step of the development,several experiments on the humanoid robot HRP-4 in a full-dynamics simulator are presented and discussed.

Le contexte de ce travail de recherche se situe dans le domaine du génie logiciel, et vise plus spécifiquement les systèmes auto-adaptatifs (Self Adaptive Systems, SAS). Le travail de recherche vise les tous premiers stades du cycle de vie du développement logiciel : la phase de spécification des exigences (Requirements Engineering). Nous nous concentrons sur la définition et la modélisation des exigences (Elicitation) ainsi que sur leur vérification. La contribution globale de cette thèse est de proposer une approche intégrée pour la modélisation et la vérification des exigences des SAS à l'aide de techniques d'ingénierie des modèles (Model Driven Engineering, MDE). Nous prenons les exigences en entrée de notre processus et les divisons en exigences fonctionnelles et non fonctionnelles. Ensuite, nous appliquons un processus pour identifier les exigences qui sont adaptables et celles qui sont invariantes. Les progrès récents dans les techniques basées sur les buts en Ingénierie des Exigences nous ont poussé à intégrer ces techniques dans notre approche. En (Goal Oriented Requirements Engineering, GORE), les (Non Functional Requirements, NFR) sont exprimées sous la forme de buts, ce qui est beaucoup plus riche et complet dans la définition des relations entre les exigences. Ici, les exigences invariantes sont capturées par le concept de buts fonctionnels et les exigences adaptables sont capturées par le concept des buts non fonctionnels. Nous avons identifié quelques problèmes dans les méthodes classiques de modélisation des exigences et la vérification des propriétés. Ces approches ne tiennent pas compte des caractéristiques d'adaptabilité associées avec les systèmes auto-adaptatifs. Afin de valider notre approche, nous avons modélisé les exigences de deux études de cas et vérifié les exigences d'une étude de cas. / The overall contribution of this thesis is to propose an integrated approach for modeling and verifying the requirements of Self Adaptive Systems using Model Driven Engineering techniques. Model Driven Engineering is primarily concerned with reducing the gap between problem and software implementation domains through the use of technologies that support systematic transformation of problem level abstractions to software implementations. By using these techniques, we have bridged this gap through the use of models that describe complex systems at multiple levels of abstraction and through automated support for transforming and analyzing these models. We take requirements as input and divide it into Functional and Non Functional Requirements. We then use a process to identify those requirements that are adaptable and those that cannot be changed. We then introduce the concepts of Goal Oriented Requirements Engineering for modeling the requirements of Self Adaptive Systems, where Non Functional Requirements are expressed in the form of goals which is much more rich and complete in defining relations between requirements. We have identified some problems in the conventional methods of requirements modeling and properties verification using existing techniques, which do not take into account the adaptability features associated with Self Adaptive Systems. Our proposed approach takes into account these adaptable requirements and we provide various tools and processes that we developed for the requirements modeling and verification of Self Adaptive Systems. We validate our proposed approach by applying it on two different case studies in the domain of Self Adaptive Systems.

De nombreuses applications peuvent être formulées en termes de systèmes distribués que ce soit une nécessité face à une distribution physique des entités (réseaux, robotique mobile) ou un moyen adopté face à la complexité d'appréhender un problème de manière globale. A travers l'utilisation conjointe de méthodes dites d'apprentissage par renforcement et des systèmes multi-agents, des agents autonomes coopératifs peuvent apprendre à résoudre de manière décentralisée des problèmes complexes en s'adaptant à ceux-ci afin de réaliser un objectif commun. Les méthodes d'apprentissage par renforcement ne nécessitent aucune connaissance a priori sur la dynamique du système, celui-ci pouvant être stochastique et non-linéaire. Cependant, afin d'améliorer la vitesse d'apprentissage, des méthodes d'injection de connaissances pour les problèmes de plus court chemin stochastique sont étudiées et une fonction d'influence générique est proposée. Nous nous intéressons ensuite au cas d'agents indépendants situés dans des jeux de Markov d'équipe. Dans ce cadre, les agents apprenant par renforcement doivent surmonter plusieurs enjeux tels que la coordination ou l'impact de l'exploration. L'étude de ces enjeux permet tout d'abord de synthétiser les caractéristiques des méthodes décentralisées d'apprentissage par renforcement existantes. Ensuite, au vu des difficultés rencontrées par ces approches, deux algorithmes sont proposés. Le premier est le Q-learning hystérétique qui repose sur des agents "à tendance optimiste réglable ". Le second est le Swing between Optimistic or Neutral (SOoN) qui permet à des agents indépendants de s'adapter automatiquement à la stochasticité de l'environnement. Les expérimentations sur divers jeux de Markov d'équipe montrent notamment que le SOoN surmonte les principaux facteurs de non-coordination et est robuste face à l'exploration des autres agents. Une extension de ces travaux à la commande décentralisée d'un système distribué de micromanipulation (smart surface) dans un cas partiellement observable est enfin exposée.

Le travail porte sur la synthèse et la cryptanalyse des schémas de chiffrement basés sur le chaos. Ces schémas utilisent, côté émetteur, des systèmes dynamiques non linéaires exhibant un comportement chaotique. La séquence complexe ainsi produite est utilisée pour masquer une information. Plusieurs modes de chiffrement sont étudiés : la modulation chaotique, la modulation paramétrique et le chiffrement par inclusion, principalement dans le cas des systèmes chaotiques à temps discret. Pour ces schémas, la reconstruction de l'information nécessite la synchronisation de l'émetteur et du récepteur. Un observateur joue le rôle du récepteur.<br /><br />Tout d'abord, le lien entre le chiffrement par le chaos et le chiffrement usuel est établi. <br /><br />Concernant la modulation chaotique, nous proposons, pour le déchiffrement, une méthode systématique de synthèse d'observateur polytopique, tenant compte de la spécificité du problème liée au chaos. Dans la modulation paramétrique, côté émetteur, l'information claire module les paramètres d'un système chaotique. Pour réaliser la synchronisation, un observateur adaptatif polytopique assurant la reconstruction simultanée état/paramètre est proposé.<br /><br />Enfin, la cryptanalyse du chiffrement par inclusion est effectuée. Nous considérons des systèmes présentant uniquement des non linéarités polynomiales qui englobent un grand nombre de systèmes chaotiques usuels. La sécurité de ce schéma repose sur les paramètres du système chaotique, supposés jouer le rôle de clé secrète. Un formalisme général, basé sur le concept de l'identifiabilité, est élaboré pour tester la reconstructibilité de ces paramètres. Les différentes définitions de l'identifiabilité sont récapitulées et des approches permettant de tester l'identifiabilité sont présentées. Ce formalisme est appliqué sur des schémas usuels de chiffrement par inclusion afin de tester leur sécurité.