Nos travaux concernent l'étude d'une extension d'un problème d'ordonnancement bien connu sous l'appellation job shop. Nous appelons cette extension le General Flexible Job Shop Scheduling Problem (GFJSSP). Celui-ci se rencontre dans différents types d'ateliers ayant comme caractéristique commune d'être soumis à des contraintes dues à des ressources de transport. Le GFJSSP se caractérise par l'intégration de machines et robots flexibles. Le terme General induit par ailleurs la présence de robots dont la capacité est supposée unitaire dans notre étude, des temps opératoires bornés, et la possibilité de prise en compte d'emplacements de stockage spécifiques. Après avoir défini l'atelier et le problème correspondant à cette extension, nous avons proposé deux modélisations du GFJSSP ainsi défini : une première modélisation mathématique linéaire, et une modélisation graphique, qui correspond à une généralisation du graphe disjonctif couramment utilisé pour les problèmes de job shop. Nous avons ensuite abordé la résolution suivant deux étapes : tout d'abord en nous focalisant sur l'aspect séquencement des tâches de traitement et de transport, pour lequel nous avons élaboré deux méthodes heuristiques (de type Tabou et basée sur une procédure de shifting bottleneck améliorée) ; puis en intégrant dans un deuxième temps la problématique de l'affectation induite par la flexibilité de certaines ressources. Pour cette dernière étape, nous avons combiné les méthodes précédentes avec un algorithme génétique. L'algorithme hybride obtenu nous permet de résoudre des instances de la littérature correspondant à divers cas spécifiques, avec des résultats assez proches des meilleures méthodes dédiées. A termes, il pourrait être intégré dans un système d'aide à la décision général qui s'affranchirait de la phase d'identification préalable du type de job shop considéré, et serait adapté à la résolution de nombreux cas (avec ou sans problème d'affectation, temps de traitement fixes ou bornés, avec ou sans stockage, etc..).

Le problème de localisation-routage avec capacités (PLRC) apparaît comme un problème clé dans la conception de réseaux de distribution de marchandises. Il généralisele problème de localisation avec capacités (PLC) ainsi que le problème de tournées de véhicules à multiples dépôts (PTVMD), le premier en ajoutant des décisions liées au routage et le deuxième en ajoutant des décisions liées à la localisation des dépôts. Dans cette thèse on dévelope des outils pour résoudre le PLRC à l’aide de la programmation mathématique. Dans le chapitre 3, on introduit trois nouveaux modèles pour le PLRC basés sur des flots de véhicules et des flots de commodités, et on montre comment ceux-ci dominent, en termes de la qualité de la borne inférieure, la formulation originale à deux indices [19]. Des nouvelles inégalités valides ont été dévelopées et ajoutées aux modèles, de même que des inégalités connues. De nouveaux algorithmes de séparation ont aussi été dévelopés qui dans la plupart de cas généralisent ceux trouvés dans la litterature. Les résultats numériques montrent que ces modèles de flot sont en fait utiles pour résoudre des instances de petite à moyenne taille. Dans le chapitre 4, on présente une nouvelle méthode de génération de colonnes basée sur une formulation de partition d’ensemble. Le sous-problème consiste en un problème de plus court chemin avec capacités (PCCC). En particulier, on utilise une relaxation de ce problème dans laquelle il est possible de produire des routes avec des cycles de longueur trois ou plus. Ceci est complété par des nouvelles coupes qui permettent de réduire encore davantage le saut d’intégralité en même temps que de défavoriser l’apparition de cycles dans les routes. Ces résultats suggèrent que cette méthode fournit la meilleure méthode exacte pour le PLRC. Dans le chapitre 5, on introduit une nouvelle méthode heuristique pour le PLRC. Premièrement, on démarre une méthode randomisée de type GRASP pour trouver un premier ensemble de solutions de bonne qualité. Les solutions de cet ensemble sont alors combinées de façon à les améliorer. Finalement, on démarre une méthode de type détruir et réparer basée sur la résolution d’un nouveau modèle de localisation et réaffectation qui généralise le problème de réaffectaction [48]. / The capacitated location-routing problem (CLRP) arises as a key problem in the design of distribution networks. It generalizes both the capacitated facility location problem (CFLP) and the multiple depot vehicle routing problem (MDVRP), the first by considering additional routing decisions and the second by adding the location decision variables. In this thesis we use different mathematical programming tools to develop and specialize new models and algorithms for solving the CLRP. In Chapter 3, three new models are presented for the CLRP based on vehicle-flow and commodity-flow formulations, all of which are shown to dominate, in terms of the linear relaxation lower bound, the original two-index vehicle-flow formulation [19]. Known valid inequalities are complemented with some new ones and included using separation algorithms that in many cases generalize extisting ones found in the literature. Computational experiments suggest that flow models can be efficient for dealing with small or medium size instances of the CLRP (50 customers or less). In Chapter 4, a new branch-and-cut-and-price exact algorithm is introduced for the CLRP based on a set-partitioning formulation. The pricing problem is a shortest path problem with resource constraints (SPPRC). In particular, we consider a relaxation of such problem in which routes are allowed to contain cycles of length three or more. This is complemented with the development of new valid inequalities that are shown to be effective for closing the optimality gap as well as to restrict the appearance of cycles. Computational experience supports the fact that this method is now the best exact method for the CLRP. In Chapter 5, we introduce a new metaheuristic with the aim of finding good quality solutions in short or moderate computing times. First, a bundle of good solutions is generated with the help of a greedy randomized adaptive search procedure (GRASP). Following this, a blending procedure is applied with the aim of producing a better upper bound as a combination of all the others in the bundle. An iterative destroy-and-repair method is then applied using a location-reallocation model that generalizes the reallocation model due to de Franceschi et al. [48].

Le système étudié durant cette thèse est un véhicule électrique hybride avec deux sources d'énergies (pile à combustible et supercondensateurs). L'objectif fixé est de minimiser la consommation du carburant tout en satisfaisant la demande instantanée en puissance sous des contraintes de puissance, de capacité et de stockage. Le problème a été modélisé sous la forme d'un problème d'optimisation globale. Nous avons développé de nouvelles méthodes heuristiques pour le résoudre et proposé le calcul d'une borne inférieure de consommation, en apportant de meilleurs résultats que ceux trouvés dans la littérature. En plus, une étude de robustesse a été réalisée afin de minimiser la consommation de pire-cas suite à une perturbation ou du fait d'incertitudes sur les données d'entrée, précisément sur la puissance demandée. Le but de cette étude est de prendre en compte les perturbations dès la construction des solutions afin d'éviter l'infaisabilité des solutions non robustes en situation perturbée. Les heuristiques de résolution du problème robuste modélisé sous la forme d'un problème de Minimax ont fourni des solutions moins sensibles aux perturbations que les solutions classiques.

L'objectif de ce travail est d'exploiter les potentialités offertes par la conduite coopérative afin de fluidifier le trafic au niveau des intersections isolées. Pour ce faire, nous avons proposé un nouveau système de régulation au sein des intersections en s'inspirant du principe de l'intersection autonome. Nous avons appelé notre système : SVAC (système du véhicule-actionneur coopératif). Il repose sur la possibilité des échanges d'information entre le véhicule et son environnement de conduite.Le SVAC permet une régulation plus précise du trafic puisqu'il se base sur les requêtes de droit de passage envoyées par les véhicules réellement présents dans l'intersection. En outre, grâce à la signalisation à bord, la régulation consiste à définir les séquences de passage des véhicules, ce qui permet de personnaliser la signalisation. Le gain de précision soulève plusieurs obstacles. D'une part, nous nous heurtons systématiquement à l'absence de modèles mathématiques permettant d'aborder le problème. D'autre part, la simple énumération des séquences implique une explosion combinatoire, ce qui ne convient pas à l'application temps-réelle de la régulation des intersections. Pour s'affranchir des deux problématiques nous avons utilisé les réseaux de Petri P-temporisés. Le modèle nous a permis de décrire sous la forme d'équations mathématiques les compteurs des différents évènements observés par les véhicules. Deux objectifs de régulation ont été dégagés après avoir déduit le temps moyen d'attente basé sur la formule de Little. Le premier consiste à vider les intersections au plus tôt. Nous avons proposé un algorithme de programmation dynamique et deux heuristiques. La première heuristique est directement issue de l'analyse des propriétés du problème posé. La deuxième est basée sur l'algorithme de colonies de fourmis. En effet, le problème défini est un cas particulier du problème du voyageur de commerce. Le deuxième objectif de régulation consiste à minimiser instantanément la longueur de la file d'attente. Dans ce cadre, nous avons supposé le fonctionnement à vitesse maximale du réseau de Petri. L'utilisation des contraintes sur les ressources nous a permis de définir des règles simples de régulation en utilisant le mapping.Dans ce mémoire, nous avons utilisé la simulation microscopique basée sur les lois de poursuite pour s'approcher du comportement de conduite. La simulation a servi pour la comparaison des différentes approches proposées dans ce mémoire avec les régulateurs adaptatifs et les intersections autonomes. Dans tous les cas notre approche se distingue par un gain de capacité, ce qui nous a encouragé de reproduire le SVAC à travers un prototype de robots. Cette maquette montre la faisabilité du système au moins pour des applications industrielles.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à des problèmes à la croisée de deux domaines, les bases de données et les bases de connaissances. Nous considérons deux problèmes équivalents concernant les requêtes conjonctives avec négation : l'inclusion de requêtes et l'évaluation d'une requête booléenne sous l'hypothèse du monde ouvert. Nous reformulons ces problèmes sous la forme d'un problème de déduction dans un fragment de la logique du premier ordre. Puis nous raffinons des schémas d'algorithmes déjà existants et proposons de nouveaux algorithmes. Pour les étudier et les comparer expérimentalement, nous proposons un générateur aléatoire et analysons l'influence des différents paramètres sur la difficulté des instances du problème étudié. Finalement, à l'aide de cette méthodologie expérimentale, nous comparons les apports des différents raffinements et les algorithmes entre eux.

L'hospitalisation hors les murs est une expression générique qui désigne toutes les formes de structures accueillant des patients pour une prise en charge longue et régulière nécessitant des soins complexes. Les structures hors les murs doivent assurer une prise en charge sure et d'une qualité au moins identique à celle fourni par l'hôpital, tout en contribuant à la diminution des coûts de la prise en charge. D'où la nécessité d'une gestion efficiente des activités des soignants et des ressources humaines. Dans ce travail de recherche, l'intérêt est porté à la problématique générale de gestion des activités de soins en Hospitalisation À Domicile (HAD). Il s'agit d'une problématique très complexe, car elle vise à résoudre simultanément des sous-problèmes réputés NP - difficiles. Dans cette thèse, nous étudions cette problématique au niveau opérationnel de la conception des tournées des soignants. La démarche adoptée pour ce travail de recherche se base sur trois étapes essentielles. Nous commençons par une étude sur le système de santé et les structures d'HAD en France, tout en mettant en claire les facteurs essentiels de leur fonctionnement. Cette étape sera clôturée par une étude du fonctionnement des systèmes d'HAD dans la région Rhône-Alpes, en se basant sur les retours du projet régional Organisation des Soins A Domicile (OSAD). La deuxième étape concerne les problématiques de gestion et la planification des activités de soins et des ressources humaines en HAD. Ce travail conduira à l'élaboration d'une classification des problématiques de la gestion des activités en HAD. En se basant sur la classification identifiée précédemment, nous définissons, les axes de complexité de ce problème : (i) le nombre d'activités de soins par soignant, (ii) la dépendance temporelle entre les activités des patients et (iii) la dimension environnementale. Ensuite, nous proposons un ensemble d'approches et d'outils pour la résolution de la problématique des tournées d'infirmiers en HAD, sous différentes contraintes liées à la réalisation des soins et en particulier aux contraintes de dépendances temporelles. Pour répondre à l'ensemble des contraintes et exigences de performance, nous développons une heuristique originale permettant une résolution en un temps compatible avec les contraintes de mise en oeuvre, pour des instances de grande taille

Dans une plateforme de cross-docking, les produits sont déchargés descamions entrants, triés puis directement rechargés dans les camions sortants– chaque produit passe moins de 24 heures sur la plateforme.L’analyse des écarts entre la littérature et les observations réalisées sur leterrain permet de dégager deux axes de recherche : la prise en compte desincertitudes opérationnelles d’une part, et de la capacité des ressourceshumaines de la plateforme d’autre part.Le problème de planification des camions entrants et sortants avec fenêtrede temps est modélisé par un programme linéaire et résolu par troisheuristiques différentes. La robustesse des plannings obtenus est ensuitetestée à l’aide d’un modèle de simulation à événements discrets, qui permetd’évaluer plusieurs reformulations robustes du modèle initial.Le problème de planification des employés sur la plateforme est traité àl’aide de trois programmes linéaires mixtes, résolus de façon séquentielle.La combinaison des deux modèles permet d’obtenir un modèle d’aide àla décision pour une plateforme de cross-docking. / In a cross-docking platform, goods are unloaded from inbound trucks,sorted and directly reloaded in outbound trucks – each product typicallystays less than 24 hours in the platform.By analyzing the gaps between the literature and on-field observations,we highlight two research directions: accounting for operational uncertainties,and for the human resource capacity in the platform.A truck scheduling problem with time windows for the inbound andoutbound trucks is modeled with an integer program and solved withthree different heuristics. The robustness of the schedules obtained is thentested with a discrete-event simulation model, which enables to evaluateseveral robust reformulations of the initial model.The employee timetabling and rostering problem in the platform is addressedwith three mixed integer linear problems solved sequentially. Thetwo models can be combined to serve as a decision-support tool for across-docking platform.

Les recherches de cette thèse portent sur la mise en oeuvre des méthodes de la rechercheopérationnelle (RO) pour la conception de circuits numériques dans le domaine du traitementdu signal et de l’image, plus spécifiquement pour des applications multimédia et de visionembarquée.Face à la problématique de “Memory Wall”, les concepteurs de systèmes de vision embarquée,Mancini et al. (Proc.DATE, 2012), ont proposé un générateur de hiérarchies mémoiresad-hoc dénommé Memory Management Optimization (MMOpt). Cet atelier de conception estdestiné aux traitements non-linéaires afin d’optimiser la gestion des accès mémoires de cestraitements. Dans le cadre de l’outil MMOpt, nous abordons la problématique d’optimisationliée au fonctionnement efficace des circuits de traitement d’image générés par MMOpt visantl’amélioration des enjeux de performance (contrainte temps-réel), de consommation d’énergieet de coût de production (contrainte d’encombrement).Ce problème électronique a été modélisé comme un problème d’ordonnancement multiobjectif,appelé 3-objective Process Scheduling and Data Prefetching Problem (3-PSDPP), reflétantles 3 principaux enjeux électroniques considérés. À notre connaissance, ce problème n’apas été étudié avant dans la littérature de RO. Une revue de l’état de l’art sur les principaux travauxliés à cette thèse, y compris les travaux antérieurs proposés par Mancini et al. (Proc.DATE,2012) ainsi qu’un bref aperçu sur des problèmes voisins trouvés dans la littérature de RO,a ensuite été faite. En outre, la complexité de certaines variantes mono-objectif du problèmed’origine 3-PSDPP a été établie. Des approches de résolution, y compris les méthodes exactes(PLNE) et les heuristiques constructives, sont alors proposées. Enfin, la performance de cesméthodes a été comparée par rapport à l’algorithme actuellement utilisé dans l’outil MMOpt,sur des benchmarks disponibles dans la littérature ainsi que ceux fournis par Mancini et al.(Proc.DATE, 2012).Les solutions obtenues sont de très bonne qualité et présentent une piste prometteuse pouroptimiser les performances des hiérarchies mémoires produites par MMOpt. En revanche, vuque les besoins de l’utilisateur de l’outil sont contradictoires, il est impossible de parler d’unesolution unique en optimisant simultanément les trois critères considérés. Un ensemble debonnes solutions de compromis entre ces trois critères a été fourni. L’utilisateur de l’outilMMOpt peut alors décider de la solution qui lui est la mieux adaptée. / The research of this thesis focuses on the application of the Operations Research (OR)methodology to design new optimization algorithms to enable low cost and efficient embeddedvision systems, or more generally devices for multimedia applications such as signal and imageprocessing.The design of embedded vision systems faces the “Memory Wall” challenge regarding thehigh latency of memories holding big image data. For the case of non-linear image accesses, onesolution has been proposed by Mancini et al. (Proc. DATE 2012) in the form of a software tool,called Memory Management Optimization (MMOpt), that creates an ad-hoc memory hierarchiesfor such a treatment. It creates a circuit called a Tile Processing Unit (TPU) that containsthe circuit for the treatment. In this context, we address the optimization challenge set by theefficient operation of the circuits produced by MMOpt to enhance the 3 main electronic designcharacteristics. They correspond to the energy consumption, performance and size/productioncost of the circuit.This electronic problem is formalized as a 3-objective scheduling problem, which is called3-objective Process Scheduling and Data Prefetching Problem (3-PSDPP), reflecting the 3 mainelectronic design characteristics under consideration. To the best of our knowledge, this problemhas not been studied before in the OR literature. A review of the state of the art, including theprevious work proposed by Mancini et al. (Proc.DATE, 2012) as well as a brief overview onrelated problems found in the OR literature, is then made. In addition, the complexity of someof the mono-objective sub-problems of 3-PSDPP problem is established. Several resolutionapproaches, including exact methods (ILP) and polynomial constructive heuristics, are thenproposed. Finally, the performance of these methods is compared, on benchmarks available inthe literature, as well as those provided by Mancini et al. (Proc.DATE, 2012), against the onecurrently in use in the MMOpt tool.The results show that our algorithms perform well in terms of computational efficiency andsolution quality. They present a promising track to optimize the performance of the TPUs producedby MMOpt. However, since the user’s needs of the MMOpt tool are contradictory, such aslow cost, low energy and high performance, it is difficult to find a unique and optimal solutionto optimize simultaneously the three criteria under consideration. A set of good compromisesolutions between these three criteria was provided. The MMOpt’s user can then choose thebest compromise solution he wants or needs.

Dans l'objectif de réduire les consommations énergétiques des bâtiments et de diminuer leur impact sur le réseau électrique, il est utile de disposer de stratégies de gestion énergétique en temps réel. Il s'agit en effet d'un verrou clé dans la perspective des réseaux intelligents (« smart grids ») et des programmes de gestion de la demande (« demand response »). Cette thèse propose ainsi le développement de stratégies de gestion en temps réel du chauffage électrique d'un bâtiment énergétiquement performant en période de pointe électrique. Tout d'abord, ces stratégies nécessitent l'utilisation et le développement de plusieurs modèles, à savoir un modèle de prévision météorologique, un modèle d'occupation et un modèle énergétique dynamique du bâtiment. Ensuite, dans l'objectif d'un suivi fiable des performances énergétiques et pour un pilotage optimal des installations, le calibrage du modèle de bâtiment à partir de relevés in situ est préférable. Une nouvelle méthodologie, basée sur un criblage des paramètres incertains et sur l'utilisation d'une méthode d'inférence bayésienne (calcul bayésien approché) a ainsi été développée. Enfin, deux méthodes d'optimisation ont été étudiées pour le développement de stratégies de régulation adaptées au temps réel. La première repose sur une méthode d'optimisation hors-ligne dont l'objectif est d'approximer les résultats d'une stratégie optimale calculée par une méthode d'optimisation exacte et ainsi identifier des lois de commandes simplifiées. La deuxième méthode repose quant à elle sur la commande prédictive et l'adaptation au temps réel de la commande optimale sous contraintes d'état et de commande utilisant la pénalisation intérieure. Une maison de la plateforme INCAS de l'Institut National de l'Énergie Solaire (INES) a été utilisée comme cas d'application pour étudier par simulation les différentes stratégies développées. / To reach the objectives of reducing the energy consumption of buildings and decreasing their impact on the electrical grid, it is necessary to elaborate real time control strategies in view of smart grids and demand response programs. In this context, this thesis aims at developing real time control strategies for electric load shifting in energy efficient buildings. First, these strategies require appropriate models regarding weather forecast, occupants' behaviour and building energy simulation. Then, in order to improve the reliability of building energy simulation and to ensure optimal control of facilities, a calibration process of the model based on on-site measurements is recommended. In this way a new methodology was developed , based on a screening technique and a bayesian inference method (approximate bayesian computation). Finally, two optimisation techniques were studied to develop real time control strategies. The first technique was based on offline optimisation methods. The principle is to approximate optimisation results (and more specifically model based predictive controllers results) and to extract simplified control strategies. The second method consisted in using model predictive control and, more precisely, in solving in real time a state and input constrained optimal control problem by interior penalty methods. An actual experimental passive house being part of the INCAS platform built by the National Solar Energy Institute (INES) was used to study by numerical simulation the different strategies developed.

Dans les dernières décennies, l'augmentation de la consommation des services de soins et la croissance de la population ont fait de l'élimination du gaspillage et l'amélioration continue de la productivité de plus en plus cruciale pour les hôpitaux. La productivité et l'efficacité d'un hôpital dépendent des conditions de travail des soignants qui sont influencés fortement par l'organisation des lieux de travail et des installations [Dares (2013)]. L’agencement des installations consiste à "déterminer l'organisation physique d'un système de production et de trouver l’arrangement le plus efficace de ‘n’ installations dans ‘n’ positions" [Singh et Sharma (2006)]. L’agencement des installations a un grand impact sur la productivité et l'efficacité du fonctionnement d'un hôpital. Etant conscient de ce besoin, le travail que nous présentons vise à trouver une solution à l’agencement des salles du Bloc Opératoire "le coeur de l'hôpital", ainsi que les salles annexes en proposant un outil intelligent que nous mettons à la disposition des maitres d’ouvrages pour optimiser leur conception du bloc opératoire. Les méthodes que nous avons explorées pour la réalisation de ce travail sont les méthodes exactes, les heuristiques, les métaheuristiques et les méthodes intelligentes, ce qui nous a permis de comparer les différentes approches afin de fournir la meilleure solution pour différents scénarios de problèmes. Nous présentons les contributions majeures de notre travail, à commencer par l'application de la programmation mathématique en nombres entiers mixtes (Mixed Integer Programming (MIP)) pour résoudre le problème d’agencement du bloc opératoire (Operating Theater Layout Problem (OTLP)) comme la première contribution scientifique. Ce travail considère trois structures différentes (multi-section, multi-étage et multi-rangé) dans deux types d'environnement différents, tout en optimisant deux fonctions objectifs différents. La combinaison de ces différentes composantes donne lieu à neuf modèles MIP pour résoudre l’OTLP pour lesquels une solution optimale a été atteinte pour des problèmes avec jusqu'à quarante salles. L'utilisation de Systèmes Multi-Agents (MAS) pour résoudre le problème d’agencement des installations est la deuxième contribution scientifique que nous présentons dans le cinquième chapitre. Dans la littérature, on retrouve un seul travail [Tarkesh et al., (2009)] ayant appliqué le MAS pour résoudre des problèmes de petites tailles, ce qui rend notre travail, le premier adoptant MAS pour répondre à la fois le FLP sous environnement statique et dynamique pour des problèmes de grande taille en utilisant un algorithme en trois étapes pour résoudre OTLP. La plate-forme multi-agents développée exploite les trois différents protocoles de communication d’agents, à savoir la coordination, la coopération et la négociation pour concevoir différentes architectures d’agents afin de faire face à l’OTLP statique et dynamique. La dernière contribution consistant en l'utilisation de l’optimisation par essaim de particules (Particle Swarm Optimization (PSO)) sous une représentation continue de l’espace de recherche pour résoudre le problème d’agencement multi-rangée est présentée dans le sixième chapitre. Puisque la PSO est généralement utilisé pour résoudre les problèmes d’affectation ou les FLP avec une représentation discrète, la formulation actuelle est parmi les rares travaux traitant la représentation continue du FLP. Nous avons conçu une nouvelle technique de codage des particules et des heuristiques appropriées pour générer des solutions initiales et pour effectuer la procédure de recherche locale. Une autre nouveauté est liée à l'application de la PSO à un problème de structure multi-rangé, qui n'a pas été abordé auparavant car à notre connaissance, les travaux avec la PSO ont formulé le FLP comme une structure d’une seule rangée ou dans le meilleur des scénarios, comme une structure à deux rangées / In the last decades, the important increasing consumption of health care and the growing of population make elimination of waste and continuous productivity improvement more and more critical for hospitals to provide their care services effectively and efficiently. The productivity and efficiency of a hospital depends on the caregivers working conditions, which are impacted greatly by the work place and the facilities organization [Dares (2013)]. Facilities planning “determines the physical organization of a production system and finding the most efficient arrangement of ‘n’ indivisible facilities in ‘n’ locations” [Singh & Sharma (2006)]. Thus, facilities planning has a great impact on the productivity and efficiency of running a hospital. Being aware of this need, the work we present aims to find a solution to facilities planning for the Operating Theater “the heart of hospital” by proposing an intelligent tool we make available to decision makers for optimizing their operating theater design. Our research work focuses on the use of operational research methods in order to find a solution for this optimization problem. Methods we explored for the realization of this work were variant, namely exact algorithm, heuristics, metaheuristics and intelligent methods, which allow us to compare different issues in order to provide the best solution to different scenarios of problems. Thus, in this dissertation we present the major contribution of our work, starting with the application of Mixed Integer Programming (MIP) to solve Operating Theater Layout Problem (OTLP) as the first scientific contribution. This work considers three different formulations (i.e. the multi-sections, the multi-floors and the multi-rows) in two different environment types (i.e. static and dynamic) while optimizing two different objective functions (i.e. to minimize the total traveling cost and to maximize the total adjacency rate). The combination of these different components gives rise to nine MIP models to solve the OTLP for which optimal solution was provided to problems with until forty facilities. These contributions are presented in the third and fourth chapters. The use of Multi-Agent System (MAS) to solve Facility Layout Problem (FLP) is the second scientific contribution we present in chapter five. In literature, only one work [Tarkesh et al., (2009)] applied the MAS to solve small sized problems, which makes our work the first one adopting MAS to address both the static and dynamic FLP for large sized problems using a novel algorithm running in three steps to solve OTLP. The developed multi-agent platform exploit the three different agents’ protocols of communication, namely coordination, cooperation and negotiation to conceive different agents’ architectures to deal with the static and dynamic OTLP. The last contribution consisting on the use of Particle Swarm Optimization (PSO) under continuous layout representation to solve multi-rows FLP is presented in chapter six. Since the PSO is generally used to solve assignment problems or discrete FLP, the actual formulation is among the few works dealing with the continuous one. This leads us to conceive a novel encoding technique and the appropriate heuristics to generate initial solutions and to perform the local search procedure. Another novelty is related to the application of PSO to a multi-rows layout problem, which was not addressed before. To the best of our knowledge, PSO works usually formulate the FLP as a single row or in the best of scenarios, as a double-rows problem