Thèse de doctorat : Informatique : INPL : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Lyon 2 : 2008. Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Université de l'Egée : 2008. / Thèse soutenue en co-tutelle. Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.

Thèse de doctorat : Sciences de l'ingénieur : Metz : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. Notes bibliogr.

Thèse (Ph. D.)--Université Laval, 2006. / Titre de l'écran-titre (visionné le 28 mars 2007). Thèse présentée en cotutelle: Département d'opérations et système de la décision, Faculté des sciences de l'administration, Université Laval, Québec et École nationale supérieure des mines de Saint-Étienne, Saint-Étienne, France. Bibliogr.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2006. / Bibliogr.: f. [67]-71. Publié aussi en version électronique dans la Collection Mémoires et thèses électroniques.

Thèse (M.ATDR)--Université Laval, 2005. / Titre de l'écran-titre (visionné le 12 juillet 2005). Bibliogr.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2005. / Bibliogr.: f. 93-95. Publié aussi en version électronique.

Texte remanié de: Diss.--Columbia university, 1991. Titre de soutenance : The Logistics of the Roman army in the Jewish war (66-73 A.D.). / Bibliogr. p. 341-352. Index.

De nos jours, le transport de marchandises est devenu un défi majeur puisque les entreprises doivent savoir gérer les flux en minimisant les coûts. Dans ce contexte, ce mémoire traite un problème logistique ayant pour but de satisfaire des ordres de transport qui sont des remorques à déplacer d’un terminal à un autre dans un réseau de terminaux de transport en maximisant le profit. Notons que la littérature scientifique n’offre presque pas de publications qui traitent ce problème de planification des opérations dans un réseau de terminaux de transport ou dans un réseau collaboratif d’entreprises de transport. Nous disposons d’un nombre de terminaux, de chauffeurs situés à différents terminaux et d’un nombre d’ordres à satisfaire. Nous devons choisir les ordres à compléter et les chauffeurs à affecter en respectant certaines contraintes de temps (temps dûs, temps de travail des chauffeurs, heures supplémentaires, temps nécessaire pour satisfaire les ordres et retourner au terminal de résidence...) et en considérant les coûts (salaires des chauffeurs, coût des heures supplémentaires, coût du carburant, pénalités de retard …) afin de maximiser le profit. Dans ce travail nous allons étudier et analyser ce problème. Deux méthodes pour le résoudre seront développées. La première méthode de résolution est une heuristique de décomposition composée d’une heuristique constructive suivie par la résolution d’un modèle mathématique. La deuxième méthode est constituée d’une heuristique constructive suivie de trois phases d’amélioration. Plusieurs instances numériques seront créées afin de valider les méthodes proposées et pour analyser la qualité des solutions que ces méthodes peuvent produire. / Nowadays, the transportation of goods has become a major challenge since companies must know how to manage flows while minimizing costs. In this context, this thesis deals with a logistical problem aimed at satisfying transport orders which are trailers to be moved from one terminal to another in a network of transportation terminals by maximizing profit. Note that the scientific literature offers almost no publications that deal with this problem of planning operations in a network of terminals or in a collaborative network of transportation companies. We have several terminals, several drivers located at different terminals and several orders to fulfill. We must choose the orders to be selected and the drivers to be assigned while respecting certain time constraints (duetime, working time of the drivers, overtime, time necessary to fulfill the orders and return to drivers’ residence terminal...) and considering costs (driver salaries, overtime cost, fuel cost, late penalties…) in order to maximize profit.In this work we will study and analyze this problem. Two methods to solve it will be developed. The first resolution method is a decomposition heuristic composed of a constructive heuristic followed by solving a mathematical model. The second method consists of a constructive heuristic followed by three improvement methods. Several numerical instances will be created in order to validate the proposed methods and to analyze the quality of the solutions that these methods can produce.

L'objectif de la recherche est de fournir un cadre d'analyse supplémentaire aux commissaires à la libération conditionnelle de façon à mieux prédire la probabilité de récidives au Québec. Dans la recherche, nous travaillons avec plusieurs modèles d'intelligence artificielle dans le but de classer les détenus dans les prisons Québécoises. La classification est binaire, soit nous prédisons que le détenu a une probabilité élevée de commettre une récidive ; soit le cas contraire. Les évaluations réalisées sur les prisonniers sont au cœur de la recherche. Les documents remplis par les évaluateurs permettent d'établir un score basé sur la réponse aux questions. Au Québec, le nom de cette évaluation est le RBAC-PCQ et c'est celle-ci qui remplace son prédécesseur le LS-CMI. À l'aide de celle-ci, nous avons programmé plusieurs algorithmes ayant comme objectif de classifier les détenus. Grâce aux informations qui nous étaient fournies, nous avons commencé par établir la règle de décision générale permettant de reproduire la situation actuelle du Québec et nous l'avons ensuite comparé avec un modèle logistique de régression. Les résultats à ce stade démontraient une nette amélioration de la classification des détenus. Nous avons ensuite développé plusieurs modèles d'apprentissage machine afin d'approfondir la qualité de classification des détenus. Au final, l'analyse des modèles permet d'arriver à la conclusion que seulement 6 questions sont importantes pour établir la probabilité de récidive au Québec.