Dans cette thèse, nous nous intéressons à la problématique de transport usager dans un contexte multimodal, multi-objectif et dépendant du temps. Notre première contribution porte sur la définition du graphe de transfert, un modèle de représentation des réseaux multimodaux. Sur base de ce modèle, cette thèse propose plusieurs algorithmes de calculs d’itinéraires multimodaux et dépendants du temps mais simplement mono-objectifs. Toujours dans le souci de faire face aux exigences des usagers, nous nous intéressons dans une deuxième partie de cette au problème multi-objectif. Nous avons expérimenté dans un premier temps, la version dépendante du temps de l’algorithme exact de Martins, ensuite proposé une solution basée sur les algorithmes génétiques. Ces deux approches restent limitées faute de temps ou d’espace. L’algorithme hybride combinant la rapidité des méta-heuristiques et la complétude des méthodes exactes a donné de meilleurs résultats / The focus of this thesis is about multi-modal, multi-objective and time-dependent in passengers transport networks. We propose itineraries processing solutions that satisfy the user needs, as much as possible. The first part of our contributions begins with the definition of the transfer-graph model that is consistent with the distributed nature of multi-modal transport networks. Based on this model, we propose several itineraries processing algorithms. We have been interested, in a second part of this thesis, in developing multi-objective solutions to satisfy more constraints at the same time. We first experimented the time-dependent version of an exact algorithm based on Martins. We then proposed a solution based on a genetic algorithm. Both of these approaches are limited because of either excessive time response or memory space limit. The hybrid algorithm which combines the speed of meta-heuristics and completeness of exact methods, provide better results

Cette thèse porte sur la construction d'algorithmes et de programmes parallèles qui s'adapte automatiquement à la plate-forme d'exécution (nombre de processeurs, vitesses des processeurs, ...) et ce, de manière dynamique inconsciente (en anglais oblivious). La construction que nous proposons est basée sur la technologie développée au sein de l'équipe Moais consistant au couplage récursif et dynamique : d'un algorithme séquentiel (qui minimise le nombre d'opérations, mais pas le temps parallèle) ; et d'un algorithme parallèle à grain fin (qui minimise le temps parallèle sur un nombre non borné de ressources, mais pas le nombre d'opérations). Les deux algorithmes sont entrelacés à la volée par un ordonnancement à grain fin de type vol de travail. Outre une analyse théorique du couplage (borne inférieure, optimalité asymptotique), nous proposons une implantation " générique " que nous instancions sur différents exemples (un nouvel algorithme parallèle adaptatif de calcul des préfixes, algorithmes adaptatifs de fusion, de partition et tris, plusieurs algorithmes adaptatifs de la librairie standard C++). Dans cette thèse, nous proposons aussi un nouvel algorithme parallèle statique optimal du calcul des préfixes.

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