On définit et on réalise un systeme capable de choisir et de contrôler les actions de plusieurs robots à aptitudes différentes pour qu'ils collaborent à l'exécution d'une même tache. Le systeme a trois principaux composants : un générateur de plans d'actions qui favorise le parallélisme des actions, un programme d'allocation de ressources qui affecte les robots disponibles aux actions des plans engendres, un programme de contrôle qui vérifie que les plans d'actions sont exécutes comme prévu lors de leur génération et qui s'efforce de faire face aux incidents comme par exemple la panne d'un robot

De nombreuses études ont été réalisées autour du problème du routage et de l'affectation de longueur d'onde dans les réseaux WDM transparents. La majorité de ces études néglige les effets physiques liés à la transmission sur fibre. En effet, le signal optique subit le long de son trajet plusieurs dégradations, à savoir les effets linéaires et les effets non-linéaires. Dans les réseaux WDM opaques, la qualité du signal optique est considérée comme toujours satisfaisante car le signal est régénéré à chaque nœud du réseau. Cependant, cette faculté de régénération coûte très cher à l'opérateur et rigidifie totalement la capacité du réseau. Les réseaux WDM translucides présentent une nouvelle alternative. Ils offrent la possibilité de régénérer le signal à un nœud intermédiaire dès que la qualité de celui-ci devient inadmissible par rapport aux contraintes imposées par l'opérateur. Dans cette thèse, on s'intéresse au problème de la planification des réseaux WDM translucides de façon à garantir une certaine qualité de transmission. Nous proposons un nouvel outil de dimensionnement, LERP (Lightpath Establishment and Regenerator Placement), dont l'objectif est de fournir une solution permettant d'optimiser à la fois l'utilisation des ressources du réseau et la qualité de transmission sur l'ensemble de connexions établies. Le facteur Q permettant d'évaluer la qualité du signal est calculé au moyen d'un outil que nous avons également développé : BER-Predictor. Cet outil tient compte de quatre dégradations liées à la transmission sur fibre, à savoir la dispersion chromatique, la dispersion modale de polarisation, la phase non-linéaire et l'émission spontanée amplifiée.

Cette thèse porte sur les modèles d'affectation dynamique du trafic et l'équilibre offre-demande du trafic, afin d'en évaluer la capacité opérationnelle et d'en développer certains aspects. L'analyse porte essentiellement sur le modèle LADTA de Leurent (2003), dont les hypothèses physiques et économiques sont proches de l'affectation statique tout en ajoutant la dimension chronologique et un traitement par file d'attente de la congestion sur les arcs du réseau de transport. Nous reprenons la formulation analytique de ce modèle dans une expression abstraite qui est générique pour l'affectation dynamique, ce qui nous permet d'élaborer des approches algorithmiques variées en termes de formulation mathématique et de variables endogènes basiques. Nous discutons des algorithmes d'équilibrage et proposons un algorithme hybride qui traite conjointement des volumes et des temps par arcs. Nous donnons une analyse formalisée du mesurage de convergence, et nous élaborons des critères de convergence rigoureux et parcimonieux. Le modèle dans une version simplifiée, les algorithmes d'équilibrage et les critères de convergence ont été programmés dans un prototype, et expérimentés sur des cas d'école, afin d'établir le comportement des algorithmes et des critères, et de procéder à des réglages pour certains paramètres.

Le travail présenté dans cette thèse aborde le problème de la planification et de l'ordonnancement des<br />ressources dans les services de soins. Nous avons commencé par recenser différents travaux qui ont porté<br />sur l'un des aspects de ce problème. Cette revue de la littérature nous a permis d'opter pour une approche<br />par processus de soins dans l'objectif de minimiser le délai de séjour du patient dans l'hôpital ainsi que les<br />coûts de sa prise en charge, et ce dans le respect de la qualité des soins. Cette approche a été<br />particulièrement illustrée dans le cas de processus de soins passant par un service de chirurgie.<br />Afin de tenir compte des aspects aléatoires, l'une des caractéristiques importantes de l'environnement<br />hospitalier, nous avons proposé de traiter le problème de la planification et de l'ordonnancement des<br />ressources suivant une structure hiérarchique qui porte sur quatre niveaux décisionnels. Le premier niveau<br />porte sur la planification des admissions qui consiste à fixer les dates d'hospitalisation des patients pour une<br />intervention chirurgicale. Cependant, la planification des admissions fournit au patient une date<br />d'hospitalisation qui risque de ne pas être très fiable à cause de la possibilité d'occurrence de différentes<br />perturbations. Nous avons ainsi proposé d'adopter un processus de confirmation des dates d'hospitalisation<br />conformément au programme opératoire construit sur l'horizon de T jours. Le troisième niveau décisionnel<br />consiste dans la construction du programme opératoire journalier. Cette construction est à double objectifs :<br />d'une part, mettre à jour le programme opératoire établi sur l'horizon de T jours en intégrant les différents<br />aléas qui ont pu avoir lieu dans la système de soins tel que le report d' interventions à cause d'admissions de<br />cas urgents, non programmées à l'avance ; d'autre part, préciser l'ordre de réalisation des interventions en<br />considérant les ressources critiques utilisées dans le processus opératoire. Ensuite, nous avons proposé une<br />approche temps-réel pour aider au pilotage du bloc opératoire devant l'occurrence d'aléas nécessitant de<br />repenser le programme opératoire journalier, en cours de réalisation. Parmi les différents types d'aléas<br />auxquels doit faire face le système de soins, nous avons traité ici de près le cas de la prise en compte de<br />l'urgence.

Les problèmes d'optimisation discrète sont pour beaucoup difficiles à résoudre, depar leur nature combinatoire. Citons par exemple les problèmes de programmationlinéaire en nombres entiers. Une approche couramment employée pour les résoudreexactement est l'approche de Séparation et Évaluation Progressive. Une approchedifférente appelée " Resolution Search " a été proposée par Chvátal en 1997 pourrésoudre exactement des problèmes d'optimisation à variables 0-1, mais elle restemal connue et n'a été que peu appliquée depuis.Cette thèse tente de remédier à cela, avec un succès partiel. Une première contributionconsiste en la généralisation de Resolution Search à tout problème d'optimisationdiscrète, tout en introduisant de nouveaux concepts et définitions. Ensuite,afin de confirmer l'intérêt de cette approche, nous avons essayé de l'appliquer enpratique pour résoudre efficacement des problèmes bien connus. Bien que notrerecherche n'ait pas abouti sur ce point, elle nous a amené à de nouvelles méthodespour résoudre exactement les problèmes d'affectation généralisée et de localisationsimple. Après avoir présenté ces méthodes, la thèse conclut avec un bilan et desperspectives sur l'application pratique de Resolution Search.

Thèse (Ph. D.)--Université Laval, 2007. / Titre de l'écran-titre (visionné le 5 mai 2008). Bibliogr.

Cette thèse propose un outil d’aide à la décision pour la gestion de processus de maintenance basée surune affectation optimale des ressources humaines afin d’améliorer la performance de la maintenance.En effet, une bonne performance de la fonction maintenance est indispensable pour maintenir laproductivité des installations industrielles, et donc de la compétitivité des entreprises manufacturières.L’approche que nous développons dans ce manuscrit procure un cadre de référence des leviersd’actions envisageables pour mesurer, évaluer, améliorer et optimiser la performance de lamaintenance. Nous prenons en considération un problème d’affectation des ressources humaines, quiprend en compte non seulement leurs disponibilités et compétences, mais aussi la gestion des urgencesd’intervention sur terrain.La méthode que nous proposons est basée sur un modèle de simulation à événements discrets,reproduisant au mieux un service de maintenance. Ceci nous a permis d’évaluer la situation via desindicateurs de performance présélectionnés. Pour optimiser le système, nous proposons un couplagedu modèle de simulation avec un module d’optimisation indépendant qui se réfère à une métaheuristiquebasée sur une approche Pareto. Notre proposition a été testée dans une entrepriseindustrielle réelle.L’approche que nous proposons donne un ensemble de solutions d’affectation des ressourceshumaines, aidant le décideur à mieux gérer l’indisponibilité de ses outils. Nous obtenons de bonsrésultats en un temps raisonnable. / In this thesis, a decision-making tool for maintenance management process based on assignment ofhuman resources is proposed in order to improve maintenance performance. An optimal maintenanceperformance is indispensable to guarantee the productivity and competitiveness of manufacturingcompanies.The proposed approach provides a framework of different possible levers to measure, evaluate,improve and optimize the maintenance performance. The assignment of human resources problem isconsidered. It takes into account different constraints like human resources availability, competences,urgency degree management of interventions requests etc.The proposed method is based on a discrete event simulation model, providing a better presentation ofthe maintenance service and better comprehensive thanks to the performance indicators. To improveuntil optimize the model, a simulation-based Pareto optimization method is introduced. Optimizationmodule was coded on independent programs in order to provide an opportunity of control thesimulation based optimization process.The proposed simulation based optimization method find good solutions in a reasonable amount oftime. Applying this technique on an industrial case-study, we show that it is more effective indetecting real faults than existing alternatives. The approach can be extended to cover other domainsand other types of simulation models.

L'entreprise "Cyres-group" cherche à améliorer le temps de réponse de ses grappes Hadoop et la manière dont les ressources sont exploitées dans son centre de données. Les idées sous-jacentes à la réduction du temps de réponse sont de faire en sorte que (i) les travaux soumis se terminent au plus tôt et que (ii) le temps d'attente de chaque utilisateur du système soit réduit. Nous identifions deux axes d'amélioration : 1. nous décidons d'intervenir pour optimiser l'ordonnancement des travaux sur une plateforme Hadoop. Nous considérons le problème d'ordonnancement d'un ensemble de travaux du type MapReduce sur une plateforme homogène. 2. Nous décidons d'évaluer et proposer des outils capables (i) de fournir plus de flexibilité lors de la gestion des ressources dans le centre de données et (ii) d'assurer l'intégration d'Hadoop dans des infrastructures Cloud avec le minimum de perte de performance. Dans une première étude, nous effectuons une revue de la littérature. À la fin de cette étape, nous remarquons que les modèles mathématiques proposés dans la littérature pour le problème d'ordonnancement ne modélisent pas toutes les caractéristiques d'une plateforme Hadoop. Nous proposons à ce niveau un modèle plus réaliste qui prend en compte les aspects les plus importants tels que la gestion des ressources, la précédence entre les travaux, la gestion du transfert des données et la gestion du réseau. Nous considérons une première modélisation simpliste et nous considérons la minimisation de la date de fin du dernier travail (Cmax) comme critère à optimiser. Nous calculons une borne inférieure à l'aide de la résolution du modèle mathématique avec le solveur CPLEX. Nous proposons une heuristique (LocFirst) et nous l'évaluons. Ensuite, nous faisons évoluer notre modèle et nous considérons, comme fonction objective, la somme des deux critères identifiés depuis la première étape : la minimisation de la somme pondérée des dates de fin des travaux ( ∑ wjCj) et la minimisation du (Cmax). Nous cherchons à minimiser la moyenne pondérée des deux critères, nous calculons une borne inférieure et nous proposons deux heuristiques de résolution. / "Cyres-Group" is working to improve the response time of his clusters Hadoop and optimize how the resources are exploited in its data center. That is, the goals are to finish work as soon as possible and reduce the latency of each user of the system. Firstly, we decide to work on the scheduling problem in the Hadoop system. We consider the problem as the problem of scheduling a set of jobs on a homogeneous platform. Secondly, we decide to propose tools, which are able to provide more flexibility during the resources management in the data center and ensure the integration of Hadoop in Cloud infrastructures without unacceptable loss of performance. Next, the second level focuses on the review of literature. We conclude that, existing works use simple mathematical models that do not reflect the real problem. They ignore the main characteristics of Hadoop software. Hence, we propose a new model ; we take into account the most important aspects like resources management and the relations of precedence among tasks and the data management and transfer. Thus, we model the problem. We begin with a simplistic model and we consider the minimisation of the Cmax as the objective function. We solve the model with mathematical solver CPLEX and we compute a lower bound. We propose the heuristic "LocFirst" that aims to minimize the Cmax. In the third level, we consider a more realistic modelling of the scheduling problem. We aim to minimize the weighted sum of the following objectives : the weighted flow time ( ∑ wjCj) and the makespan (Cmax). We compute a lower bound and we propose two heuristics to resolve the problem.

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L'affectation des patients aux soignants et le séquencement des visites à effectuer par les soignants sont deux problématiques intéressantes observées dans les établissements de soins décentralisés tels que les établissements d'HAD (Hospitalisation à Domicile), de SSIAD (Soins et services infirmiers à Domicile) ou de MAD (Maintien à Domicile). Le premier problème consiste en effet à décider quels soignants fourniront quels services (visites) à quels patients, tandis que le second vise à déterminer la séquence de visites de chaque soignant. Du point de vue de la modélisation, ces deux problèmes peuvent être résolus par une approche séquentielle qui comprend deux étapes ou une approche simultanée. Bien que les résultats de l'approche simultanée soient plus précis en raison de la résolution des problèmes d'affectation et de routage en même temps, son application semble être peu adaptée à des situations réelles, souvent de grande échelle. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l'approche en deux étapes qui considère successivement le problème d'affectation (assignment) et de séquencement (routing) afin de comparer ses performances à celles obtenues par l'approche simultanée. Ainsi, plusieurs variantes de modèles mathématiques sont développées en tenant compte de : (1) la compatibilité de compétences entre les patients et les opérateurs, (2) périodes de planification uniques ou multiples, (3) contraintes au niveau des capacités disponibles des soignants. Le verrou scientifique au niveau de l'approche en deux étapes concerne essentiellement l'estimation de la durée des déplacements des soignants, estimations qui sont nécessaires pour résoudre le problème d'affectation. A cette fin, nous proposons une méthode utilisant des données empiriques basée sur la technique de régression de Kernel (Kernel Regression Technique) permettant d'estimer les durées de déplacement. Cette méthode utilise des données historiques sur les durées de déplacement qui intègrent plusieurs facteurs réalistes concernant les conditions cliniques des patients et les conditions géographiques, ou encore les préférences personnelles des soignants afin d'estimer la durée nécessaire pour visiter un ensemble de patients situés dans la zone de service donnée. Des études numériques basées sur des données réelles en provenance d'un établissement d'HAD italien sont réalisées pour analyser les performances de la méthode d'estimation proposée. Les résultats obtenus montrent que cette nouvelle méthode d'estimation ainsi que l'approche en deux étapes sont des approches prometteuses pour traiter des problématiques de planification de ressources humaines dans les établissements d' HAD, SSIAD ou MAD. / The care givers' assignment and routing problems are relevant issues for Home Health Care (HHC) service providers. The first problem consists of deciding which care givers will provide services to which patients, whereas the second aims at determining the visiting sequences of care givers. From a modelling perspective, these problems can be solved with either a two-stage approach or a simultaneous approach. Although the currently most known simultaneous approach yields more accurate results by solving the assignment and routing problems at the same time, its resolution remains computationally difficult and not viable for large scale applications. In this thesis, we focus on the two-stage approach that sequentially solves an assignment and a routing problem in order to compare its performances to those of the simultaneous approach. Hence, several variants of mathematical models are developed by taking into account: (1) the skill compatibilities between patients and operators; (2) single or multiple planning periods; (3) imposed or released operator capacity restrictions. An important point regarding the two stage approach concerns the estimation of care givers' travel times that are required to solve the assignment problem. For this purpose, we propose an empirical data-driven method that is based on the Kernel Regression technique to estimate travel times. Such a method uses care givers' historical travel times that integrate several realistic factors such as cared patients' clinical conditions and locations or care givers' personal preferences to estimate the time necessary for visiting a set of patients located in the HHC service area. Numerical studies based on realistic problem instances are used to analyze the performances of the proposed data-driven travel time estimation method and the two-stage approach. Results obtained show that both the newly developed travel time estimation method and the two-stage models are promising approaches for the HHC human resource planning process.