Dans le domaine d’optimisation de forme de structures, la réduction des coûts et l’amélioration des produits sont des défis permanents à relever. Pour ce faire, le procédé de mise en forme doit être optimisé. Optimiser le procédé revient alors à résoudre un problème d’optimisation. Généralement ce problème est un problème d’optimisation multicritère très coûteux en terme de temps de calcul, où on cherche à minimiser plusieurs fonctions coût en présence d’un certain nombre de contraintes. Pour résoudre ce type de problème, on a développé un algorithme robuste, efficace et fiable. Cet algorithme, consiste à coupler un algorithme de capture de front de Pareto (NBI ou NNCM) avec un métamodèle (RBF), c’est-à-dire des approximations des résultats des simulations coûteuses. D’après l’ensemble des résultats obtenus par cette approche, il est intéressant de souligner que la capture de front de Pareto génère un ensemble des solutions non dominées. Pour savoir lesquelles choisir, le cas échéant, il est nécessaire de faire appel à des algorithmes de sélection, comme par exemple Nash et Kalai-Smorodinsky. Ces deux approches, issues de la théorie des jeux, ont été utilisées pour notre travail. L’ensemble des algorithmes sont validés sur deux cas industriels proposés par notre partenaire industriel. Le premier concerne un modèle 2D du fond de la canette (elasto-plasticité) et le second est un modèle 3D de la traverse (élasticité linéaire). Les résultats obtenus confirment l’efficacité de nos algorithmes développés. / One of the current challenges in the domain of the multiobjective shape optimization is to reduce the calculation time required by conventional methods. The high computational cost is due to the high number of simulation or function calls required by these methods. Recently, several studies have been led to overcome this problem by integratinga metamodel in the overall optimization loop. In this thesis, we perform a coupling between the Normal Boundary Intersection -NBI- algorithm and The Normalized Normal constraint Method -NNCM- algorithm with Radial Basis Function -RBF- metamodel in order to have asimple tool with a reasonable calculation time to solve multicriteria optimization problems. First, we apply our approach to academic test cases. Then, we validate our method against two industrial cases, namely, shape optimization of the bottom of a can undergoing nonlinear elasto-plastic deformation and an optimization of an automotive twist beam. Then, in order to select solutions among the Pareto efficient ones, we use the same surrogate approach to implement a method to compute Nash and Kalai-Smorodinsky equilibria.

<div>This study explores the vertical relationships in the supply chain at three different levels, namely, firm-consumer interface, supplier-buyer interface, and firm-government interface. We provide a brief description of the results obtained for the specific problems considered in this study.</div><div><br></div><div><div>The firm-consumer interface is examined in Chapter 2. We explore firms’ selling strategy when dynamically competing for a common stream of consumers. In the situation of pure price competition, a commonly studied case, it is known that the </div><div>seller with a higher stock level can compete more effectively by forcing the seller with a lower stock level to sell out first and enjoy a monopoly power afterward. We show that when the sellers are open to price bargaining as a way of attracting buyers, the </div><div>competition equilibrium can exhibit different outcomes. When the overall stock held by the sellers is limited, there is a good chance that both sellers deplete the inventories before the end of the selling season. In this case, an incoming buyer would prefer a</div><div>high inventory seller, with whom he can bargain down the price. Interestingly, such a phenomenon only appears when the length of selling season is long enough. Thus, our study highlights the unique role of bargaining in consumer markets, as well as the importance of time horizon in characterizing equilibrium for dynamic games.</div></div><div><br></div><div>The supplier-buyer interface is studied in Chapter 3. In recent years, an increasing number of studies have applied the Nash bargaining (NB) solution to study channel relationships. However, this solution concept builds on an unrealistic axiom of independence of irrelevant alternatives. We demonstrate that, indeed, the NB solution can produce unreasonable outcomes in vertical negotiations. For example, a supplier negotiating with a monopoly retailer can end up making a higher profit than the one negotiating with a retailer facing potential competitions. To address this issue, we examine the Kalai-Smorodinsky (KS) solution as an alternative. Our analysis suggests that in competing supply chains, the KS solution appropriately captures the negotiation power shift induced by the decision ownership, the negotiation sequence, the vertical relationship, the competition intensity, the contract contingency, and the contract type. This is the first time the KS solution concept is applied to supply chain negotiations.<br></div><div><br></div><div>The firm-government interface is explored in Chapter 4. From the policymakers’ perspective, incentives firms actions toward increasing the product consumption for the needy group or increasing social welfare has a major influence in many supply chains. For example, agricultural products are subsidized by many governments. In this study, we analyze the design of government subsidy programs to induce socially improved firm decisions. We show that subsidizing on production input can lead to a more balanced distribution of market shares and firm profits than subsidizing on production output. Moreover, firms with efficient production technology prefer output subsidy, while those with inefficient production technology favor input subsidy<br></div>

Dans le domaine d'optimisation de forme de structures, la réduction des coûts et l'amélioration des produits sont des défis permanents à relever. Pour ce faire, le procédé de mise en forme doit être optimisé. Optimiser le procédé revient alors à résoudre un problème d'optimisation. Généralement ce problème est un problème d'optimisation multicritère très coûteux en terme de temps de calcul, où on cherche à minimiser plusieurs fonctions coût en présence d'un certain nombre de contraintes. Pour résoudre ce type de problème, on a développé un algorithme robuste, efficace et fiable. Cet algorithme, consiste à coupler un algorithme de capture de front de Pareto (NBI ou NNCM) avec un métamodèle (RBF), c'est-à-dire des approximations des résultats des simulations coûteuses. D'après l'ensemble des résultats obtenus par cette approche, il est intéressant de souligner que la capture de front de Pareto génère un ensemble des solutions non dominées. Pour savoir lesquelles choisir, le cas échéant, il est nécessaire de faire appel à des algorithmes de sélection, comme par exemple Nash et Kalai-Smorodinsky. Ces deux approches, issues de la théorie des jeux, ont été utilisées pour notre travail. L'ensemble des algorithmes sont validés sur deux cas industriels proposés par notre partenaire industriel. Le premier concerne un modèle 2D du fond de la canette (elasto-plasticité) et le second est un modèle 3D de la traverse (élasticité linéaire). Les résultats obtenus confirment l'efficacité de nos algorithmes développés.