Cette étude contribue à la recherche de formes originales et non intuitives d'antennes miniatures. Il s'agit du développement et de l'application d'un code de calcul associant la simulation électromagnétique TLM (Transmission Line Matrix) à un Algorithme Génétique (AG). La partie théorique présente d'une part la méthode TLM et d'autre part les algorithmes génétiques. La méthode TLM, sur calculateur parallèle, permet d'analyser en 3 dimensions des antennes miniatures de formes arbitraires. Ses évolutions successives sont présentées avec l'objectif d'un couplage avec les algorithmes génétiques. Ceux-ci s'inspirent d'une technique d'optimisation stochastique basée sur la sélection naturelle et l'evolution des espèces. Une présentation définissant les grandeurs fondamentales à nos développements est effectuée. Dans la partie suivante, le couplage AG/TLM est décrit. La conception d'antennes, de formes intuitives ou non, est proposée pour deux types d'antennes bien connues, large bande et bi-bande. Il est ensuite propose un micro-algorithme génétique et son couplage avec la TLM (mAG/TLM) permettant d'atteindre une convergence plus rapide vers la solution optimale et d'éviter des convergences prématurées. Le code mAG/TLM a été appliqué à la recherche d'antennes imprimées, pour les normes WLAN2450 et HIPERLAN5250. Plusieurs antennes obtenues, chaque configuration dépend des conditions imposées sur les conditions initiales et sur la définition de la fonction ''objectif'', portant sur l'adaptation. Une étude expérimentale et de comparaisons systématique avec des logiciels commerciaux a été également développée. Enfin, dans la dernière partie, on s'est attache a l'optimisation d'antennes de type PIFA permettant de couvrir plusieurs standards, GSM, DCS, PCS, UMTS ou WLAN. Des résultats originaux sont proposes. En dernier lieu, des antennes filsplaques mono-polaires répondant aux standards WLAN/HIPERLAN2 et UMTS/HIPARLAN2 ont été obtenus.

Ce travail a pour objectif le développement d’une méthodologie de conception de procédés éco-efficaces, avec prise en compte simultanée de considérations écologiques et économiques lors de la phase de conception préliminaire de procédés chimiques. L’aspect environnemental est quantifié à travers l’utilisation d’un ensemble d’indicateurs selon les lignes directrices de concepts de développement durable. Le cadre conceptuel est basé sur une modélisation du procédé et de l’unité de production d’utilités, car l’impact environnemental d’un procédé est lié non seulement aux effluents directs du procédé, mais également à la consommation énergétique, l’effet du recyclage, de la conversion des matières premières … Dans ce but, le logiciel d’aide à la décision ARIANETM dédié à la gestion des utilités des unités de production (vapeur, électricité, eau …) et des effluents (CO2, SO2, NOx, etc..) a été couplé au modèle d’un procédé pour déterminer les besoins en énergies primaires et quantifier les émissions polluantes. Ces modèles ont ensuite été intégrés au sein d’une boucle d’optimisation multiobjectif, basée sur une variante d’un algorithme génétique multiobjectif de type NSGA-II (Non Sorted Genetic Algorithm). Le compromis entre les objectifs économiques et écologiques est illustré à travers la génération de fronts de Pareto. La sélection des meilleures solutions parmi cet ensemble est effectuée par utilisation de techniques d’analyse multicritère. L’exemple test bien connu du procédé de production de benzène par hydrodésalkylation du toluène (HDA) est revisité ici dans un mode multiobjectif pour illustrer l’utilité de l’approche pour trouver des solutions de conception économiques et écologiques. / This study aims at the development of a design methodology for eco-efficient processes, meaning that ecological and economic considerations are taken into account simultaneously at the preliminary design phase of chemical processes. The environmental aspect is quantified by using of a set of indicators following the guidelines of sustainability concepts. The design framework is based on a modelling approach considering both process and utility production units, since the environmental impact of a chemical process not only contains the material involved in the process but also the energy consumption, the effect of flow recycle, material conversion and so on... For this purpose, a decision support tool dedicated to the management of plant utilities (steam, electricity, water...) and pollutants (CO2, SO2, NOx, etc..), (ARIANETM package) was coupled to process modelling and used here both to compute the primary energy requirements of the process and to quantify its pollutant emissions. Both models were thus integrated in an outer multiobjective optimization loop, based on a variant of the so-called NSGA-II (Non Sorted Genetic Algorithm) multiobjective genetic algorithm. The trade-off between economic and environmental objectives is illustrated through the generation of Pareto fronts. The selection of the best design alternatives is performed through the use of multicriteria analysis. The well-known benchmark process for hydrodealkylation (HDA) of toluene to produce benzene, revisited here in a multi-objective mode, is used to illustrate the usefulness of the approach in finding environmentally friendly and cost-effective designs.

Le problème de tournées de véhicules (VRP), introduit par Dantzig and Ramser en 1959, est devenu l'un des problèmes les plus étudiés en recherche opérationnelle, et ce, en raison de son intérêt méthodologique et de ses retombées pratiques dans de nombreux domaines tels que le transport, la logistique, les télécommunications et la production. L'objectif général du VRP est d'optimiser l'utilisation des ressources de transport afin de répondre aux besoins des clients tout en respectant les contraintes découlant des exigences du contexte d’application. Les applications réelles du VRP doivent tenir compte d’une grande variété de contraintes et plus ces contraintes sont nombreuse, plus le problème est difficile à résoudre. Les VRPs qui tiennent compte de l’ensemble de ces contraintes rencontrées en pratique et qui se rapprochent des applications réelles forment la classe des problèmes ‘riches’ de tournées de véhicules. Résoudre ces problèmes de manière efficiente pose des défis considérables pour la communauté de chercheurs qui se penchent sur les VRPs. Cette thèse, composée de deux parties, explore certaines extensions du VRP vers ces problèmes. La première partie de cette thèse porte sur le VRP périodique avec des contraintes de fenêtres de temps (PVRPTW). Celui-ci est une extension du VRP classique avec fenêtres de temps (VRPTW) puisqu’il considère un horizon de planification de plusieurs jours pendant lesquels les clients n'ont généralement pas besoin d’être desservi à tous les jours, mais plutôt peuvent être visités selon un certain nombre de combinaisons possibles de jours de livraison. Cette généralisation étend l'éventail d'applications de ce problème à diverses activités de distributions commerciales, telle la collecte des déchets, le balayage des rues, la distribution de produits alimentaires, la livraison du courrier, etc. La principale contribution scientifique de la première partie de cette thèse est le développement d'une méta-heuristique hybride dans la quelle un ensemble de procédures de recherche locales et de méta-heuristiques basées sur les principes de voisinages coopèrent avec un algorithme génétique afin d’améliorer la qualité des solutions et de promouvoir la diversité de la population. Les résultats obtenus montrent que la méthode proposée est très performante et donne de nouvelles meilleures solutions pour certains grands exemplaires du problème. La deuxième partie de cette étude a pour but de présenter, modéliser et résoudre deux problèmes riches de tournées de véhicules, qui sont des extensions du VRPTW en ce sens qu'ils incluent des demandes dépendantes du temps de ramassage et de livraison avec des restrictions au niveau de la synchronization temporelle. Ces problèmes sont connus respectivement sous le nom de Time-dependent Multi-zone Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Time Windows (TMZT-VRPTW) et de Multi-zone Mult-Trip Pickup and Delivery Problem with Time Windows and Synchronization (MZT-PDTWS). Ces deux problèmes proviennent de la planification des opérations de systèmes logistiques urbains à deux niveaux. La difficulté de ces problèmes réside dans la manipulation de deux ensembles entrelacés de décisions: la composante des tournées de véhicules qui vise à déterminer les séquences de clients visités par chaque véhicule, et la composante de planification qui vise à faciliter l'arrivée des véhicules selon des restrictions au niveau de la synchronisation temporelle. Auparavant, ces questions ont été abordées séparément. La combinaison de ces types de décisions dans une seule formulation mathématique et dans une même méthode de résolution devrait donc donner de meilleurs résultats que de considérer ces décisions séparément. Dans cette étude, nous proposons des solutions heuristiques qui tiennent compte de ces deux types de décisions simultanément, et ce, d'une manière complète et efficace. Les résultats de tests expérimentaux confirment la performance de la méthode proposée lorsqu’on la compare aux autres méthodes présentées dans la littérature. En effet, la méthode développée propose des solutions nécessitant moins de véhicules et engendrant de moindres frais de déplacement pour effectuer efficacement la même quantité de travail. Dans le contexte des systèmes logistiques urbains, nos résultats impliquent une réduction de la présence de véhicules dans les rues de la ville et, par conséquent, de leur impact négatif sur la congestion et sur l’environnement. / For more than half of century, since the paper of Dantzig and Ramser (1959) was introduced, the Vehicle Routing Problem (VRP) has been one of the most extensively studied problems in operations research due to its methodological interest and practical relevance in many fields such as transportation, logistics, telecommunications, and production. The general goal of the VRP is to optimize the use of transportation resources to service customers with respect to side-constraints deriving from real-world applications. The practical applications of the VRP may have a variety of constraints, and obviously, the larger the set of constraints that need to be considered, i.e., corresponding to `richer' VRPs, the more difficult the task of problem solving. The needs to study closer representations of actual applications and methodologies producing high-quality solutions quickly to larger-sized application problems have increased steadily, providing significant challenges for the VRP research community. This dissertation explores these extensional issues of the VRP. The first part of the dissertation addresses the Periodic Vehicle Routing Problem with Time Windows (PVRPTW) which generalizes the classical Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) by extending the planning horizon to several days where customers generally do not require delivery on every day, but rather according to one of a limited number of possible combinations of visit days. This generalization extends the scope of applications to many commercial distribution activities such as waste collection, street sweeping, grocery distribution, mail delivery, etc. The major contribution of this part is the development of a population-based hybrid meta-heuristic in which a set of local search procedures and neighborhood-based meta-heuristics cooperate with the genetic algorithm population evolution mechanism to enhance the solution quality as well as to promote diversity of the genetic algorithm population. The results show that the proposed methodology is highly competitive, providing new best solutions in some large instances. The second part of the dissertation aims to present, model and solve two rich vehicle routing problems which further extend the VRPTW with time-dependent demands of pickup and delivery, and hard time synchronization restrictions. They are called Time-dependent Multi-zone Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Time Windows (TMZT-VRPTW), and Multi-zone Mult-Trip Pickup and Delivery Problem with Time Windows and Synchronization (MZT-PDTWS), respectively. These two problems originate from planning the operations of two-tiered City Logistics systems. The difficulty of these problems lies in handling two intertwined sets of decisions: the routing component which aims to determine the sequences of customers visited by each vehicle, and the scheduling component which consists in planning arrivals of vehicles at facilities within hard time synchronization restrictions. Previously, these issues have been addressed separately. Combining these decisions into one formulation and solution method should yield better results. In this dissertation we propose meta-heuristics that address the two decisions simultaneously, in a comprehensive and efficient way. Experiments confirm the good performance of the proposed methodology compared to the literature, providing system managers with solution requiring less vehicles and travel costs to perform efficiently the same amount of work. In the context of City Logistics systems, our results indicate a reduction in the presence of vehicles on the streets of the city and, thus, in their negative impact on congestion and environment.