Nous nous intéressons dans cette thèse aux possibilités d'hybridation entre les méthodes exactes et les méthodes heuristiques afin de pouvoir tirer avantage de chacune des deux approches : optimalité de la résolution exacte, caractère moins déterministe et rapidité de la composante heuristique. Dans l'objectif de résoudre des problèmes NPdifficiles de taille relativement importante tels que les problèmes de transports, nous nous intéressons dans les deux dernières parties de ce mémoire à la conception de méthodes incomplètes basées sur ces hybridations. Dans la première partie, nous allons nous intéresser aux méthodes de résolution par recherche arborescente. Nous introduisons une nouvelle approche pour la gestion des décisions de branchement, que nous appelons Dynamic Learning Search (DLS). Cette méthode définit de manière dynamique des règles de priorité pour la sélection des variables à chaque noeud et l'ordre des valeurs sur lesquelles brancher. Ces règles sont conçues dans une optique de généricité, de manière à pouvoir utiliser la méthode indépendamment du problème traité. Le principe général est de tenir compte par une technique d'apprentissage de l'impact qu'ont eu les décisions de branchement dans les parties déjà explorées de l'arbre. Nous évaluons l'efficacité de la méthode proposée sur deux problèmes classiques : un problème d'optimisation combinatoire et un problème à satisfaction de contraintes. La deuxième partie de ce mémoire traite des recherches à grand voisinage. Nous présentons un nouvel opérateur de voisinage, qui détermine par un algorithme de programmation dynamique la sous-séquence optimale d'un chemin dans un graphe. Nous montrons que cet opérateur est tout particulièrement destiné à des problèmes de tournées pour lesquels tous les noeuds ne nécessitent pas d'être visités. Nous appelons cette classe de problème les Problèmes de Tournées avec Couverture Partielle et présentons quelques problèmes faisant partie de cette classe. Les chapitres 3 et 4 montrent, à travers des tests expérimentaux conséquents, l'efficacité de l'opérateur que nous proposons en appliquant cette recherche à voisinage large sur deux problèmes, respectivement le Problème de l'Acheteur Itinérant (TPP) et le Problème de Voyageur de Commerce Généralisé (GTSP). Nous montrons alors que cet opérateur peut être combiné de manière efficace avec des métaheuristiques classiques, telles que des algorithmes génétiques ou des algorithmes d'Optimisation par Colonies de Fourmis. Enfin, la troisième partie présente des méthodes heuristiques basées sur un algorithme de Génération de Colonnes. Ces méthodes sont appliquées sur un problème complexe : le problème de Tournées de Véhicules avec Contraintes de Chargement à Deux Dimensions (2L-VRP). Nous montrons une partie des possibilités qu'il existe afin de modifier une méthode a priori exacte en une méthode heuristique et nous évaluons ces possibilités à l'aide de tests expérimentaux

Nous nous intéressons dans cette thèse aux possibilités d’hybridation entre les méthodes exactes et les méthodes heuristiques afin de pouvoir tirer avantage de chacune des deux approches : optimalité de la résolution exacte, caractère moins déterministe et rapidité de la composante heuristique. Dans l’objectif de résoudre des problèmes NPdifficiles de taille relativement importante tels que les problèmes de transports, nous nous intéressons dans les deux dernières parties de ce mémoire à la conception de méthodes incomplètes basées sur ces hybridations. Dans la première partie, nous allons nous intéresser aux méthodes de résolution par recherche arborescente. Nous introduisons une nouvelle approche pour la gestion des décisions de branchement, que nous appelons Dynamic Learning Search (DLS). Cette méthode définit de manière dynamique des règles de priorité pour la sélection des variables à chaque noeud et l’ordre des valeurs sur lesquelles brancher. Ces règles sont conçues dans une optique de généricité, de manière à pouvoir utiliser la méthode indépendamment du problème traité. Le principe général est de tenir compte par une technique d’apprentissage de l’impact qu’ont eu les décisions de branchement dans les parties déjà explorées de l’arbre. Nous évaluons l’efficacité de la méthode proposée sur deux problèmes classiques : un problème d’optimisation combinatoire et un problème à satisfaction de contraintes. La deuxième partie de ce mémoire traite des recherches à grand voisinage. Nous présentons un nouvel opérateur de voisinage, qui détermine par un algorithme de programmation dynamique la sous-séquence optimale d’un chemin dans un graphe. Nous montrons que cet opérateur est tout particulièrement destiné à des problèmes de tournées pour lesquels tous les noeuds ne nécessitent pas d’être visités. Nous appelons cette classe de problème les Problèmes de Tournées avec Couverture Partielle et présentons quelques problèmes faisant partie de cette classe. Les chapitres 3 et 4 montrent, à travers des tests expérimentaux conséquents, l’efficacité de l’opérateur que nous proposons en appliquant cette recherche à voisinage large sur deux problèmes, respectivement le Problème de l’Acheteur Itinérant (TPP) et le Problème de Voyageur de Commerce Généralisé (GTSP). Nous montrons alors que cet opérateur peut être combiné de manière efficace avec des métaheuristiques classiques, telles que des algorithmes génétiques ou des algorithmes d’Optimisation par Colonies de Fourmis. Enfin, la troisième partie présente des méthodes heuristiques basées sur un algorithme de Génération de Colonnes. Ces méthodes sont appliquées sur un problème complexe : le problème de Tournées de Véhicules avec Contraintes de Chargement à Deux Dimensions (2L-VRP). Nous montrons une partie des possibilités qu’il existe afin de modifier une méthode a priori exacte en une méthode heuristique et nous évaluons ces possibilités à l’aide de tests expérimentaux / We are interested in this thesis in the possibilities of hybridization between the exact methods and the methods heuristics to be able to take advantage of each of both approaches: optimality of the exact resolution, the less determinist character and the speed of the constituent heuristics. In the objective to resolve problems NP-hard of relatively important size such as the transportation problems, we are interested in the last two parts of this report in the conception of incomplete methods based on these hybridizations. In the first part, we are going to be interested in the methods of resolution by tree search. We introduce a new approach for the management of the decisions of connection, which we call Dynamic Learning Search ( DLS). This method defines in a dynamic way rules of priority for the selection of variables in every knot and the order of the values on which to connect. These rules are conceived in an optics of genericity, so as to be able to use the method independently of the treated problem. The general principle is to take into account by a technique of learning of the impact which had the decisions of connection in the parts already investigated in the tree. We estimate the efficiency of the method proposed on two classic problems: a combinatorial optimization problem and a constraints satisfaction problem. The second part of this report handles large neighborhood search. We present a new operator of neighborhood, who determines by an algorithm of dynamic programming the optimal sub-sequence of a road in a graph. We show that this operator is quite particularly intended for problems of tours for which all the vertices do not require to be visited. We call this class of problem the Problems of Tours with Partial Cover and present some problems being a part of this class. Chapters 3 and 4 show, through consequent experimental tests, the efficiency of the operator which we propose by applying this search to wide neighborhood on two problems, respectively the Traveling Purchaser Problem (TPP) and Generalized Traveling Salesman Problem ( GTSP). We show while this operator can be combined in a effective way with classic metaheuristics, such as genetic algorithms or algorithms of Ant Colony Optimization

Ce travail porte sur la modélisation et la résolution de problèmes d’optimisation robuste et multi-objectifs du transport multimodal. Après une synthèse des travaux de la littérature et des concepts de base de l’optimisation robuste et l’optimisation multi-objectif, nous proposons un nouveau modèle d’optimisation multi-objectif du transport multimodal des produits agricoles marocains vers des clients européens. L’objectif est de déterminer la meilleure stratégie d’exportation qui minimise simultanément le coût total de transport multimodal et l’overtime maximal en prenant en considération des contraintes réalistes. Nous proposons également des nouvelles approches de résolution avec une application sur un réseau de transport multimodal réel.Nous avons étudié une autre problématique du transport multimodal avec localisation de terminaux intermodaux. Outre la version déterministe, une optimisation robuste qui tient compte des incertitudes sur les capacités, les coûts d’utilisation et les coûts de transport. Deux approches hybrides ont été proposées pour la résolution du problème.Dans ces contributions, des modèles et des méthodes sont présentés, des remarques et des interprétations sont tirées à propos de l’impact de la périssabilité des produits et de la robustesse sur les flux, le choix des ports, des trajets et des modes de transport. / Because of the importance of multimodal transport for goods importation and exportation from Morocco to international customers, our goals are modeling and solving multimodal freight transportation problems by more focusing on some issues confronted by our country. After presenting the required mathematical background on robust and multiobjective optimization and surveying the literature works on multimodal transport problems, its variants and solution approaches; and instead of testing them only on traditional benchmarks; we dealt with new variants and methods. A multi-objective mathematical model is proposed to optimize the multimodal transport of agricultural products from Morocco to Europe. To solve this model adapted to a real network, two multiobjective version algorithms are presented in order to optimize simultaneously the total transportation cost and the over-time.Given the complexity of the global logistics chain by various operations and several stakeholders, the data of the problem may sometimes be ignored or uncompleted. That’s why we have developed a mathematical model for multimodal terminal location problem by integrating uncertainties of the transportation costs, the capacities and the using costs of terminals. A population based simulated annealing and a hybrid method combining an exact and a metaheuristic approaches are proposed to effectively solving the problem. The test is then performed on a real intermodal network. These contributions are concluded by remarks and highlights about the impact of perishability and robustness on flows, location strategies of ports, the choice of paths and transportation modes.

Cette thèse s'intéresse à la conception et le développement des techniques de bioinfor- matique qui peuvent faciliter l'utilisation de l'approche metabarcoding pour mesurer la diversité d'espèces. Le metabarcoding peut être utilisé avec le séquencage haut débit pour l'identification d'espèces multiples à partir d'un seul échantillon environnemental. La véritable force du metabarcoding réside dans l'utilisation de barcode marqueurs choisi pour une étude particulière et l'identification d'espèces ou des taxons peut être réalisé avec des marqueurs soigneusement conçu. Avec l'avancement des techniques haut débit de séquençage, une énorme quantité des données de séquences est produit qui contient un nombres substantiel des mutations. Ces mutations posent un grand problème pour les estimations correctes de la biodiversité et pour le d'assignation de taxon. Les trois problèmes majeurs dans le domaine de la bioinformatique que j'ai abordés dans cette thèse sont: i) évaluer la qualité d'une barcode marker , ii) concevoir des nouveaux région barcode et iii) d'analyser les données de séquençage pour traiter les erreurs et éliminer le bruit en séquences. Pour évaluer la qualité d'un barcode marker, on a développé deux mesures quantita- tive,formelle: la couverture (Bc) et la spécificité (Bs). La couverture donne une mesure de universalité d'une pairs de primer pour amplifier un large nombre de taxa, alors que la spécificité donne une mesure de capacité à discriminer entre les différents taxons. Ces mesures sont très utiles pour le classement des barcode marker et pour sélectionner les meilleurs markers. Pour trouver des nouveaux région barcode notamment pour les applications metabarcod- ing, j'ai développé un logiciel, ecoPrimers3. Basé sur ces deux mesures de qualité et de l'information taxinomique intégré, ecoPrimers nous permet de concevoir barcode markers pour n'importe quel niveau taxonomique . En plus, avec un grand nombre de paramètres réglables il nous permet de contrôler les propriétés des amorces. Enfin, grâce a des algorithmes efficaces et programmé en langage C, ecoPrimers est suffisamment efficace pour traiter des grosses bases de données, y compris génomes bactériens entièrement séquencés. Enfin pour traiter des erreurs présentes dans les données de séquencage , nous avons analysé un ensemble simple d'échantillons de PCR obtenus à partir de l'analyse du régime alimentaire de Snow Leopard. En mesurant les corrélations entre les différents paramètres des erreurs, nous avons observé que la plupart des erreurs sont produites pendant l'amplification par PCR. Pour détecter ces erreurs, nous avons développé un algorithme utilisant les graphes, qui peuvent différencier les vrai séquences des erreurs induites par PCR. Les résultats obtenus à partir de cet algorithme a montré que les données de-bruitée a donnent une estimation réaliste de la diversité des espèces étudiées dans les Alpes françaises.

Cette thèse s'intéresse à la conception et le développement des techniques de bioinfor- matique qui peuvent faciliter l'utilisation de l'approche metabarcoding pour mesurer la diversité d'espèces. Le metabarcoding peut être utilisé avec le séquencage haut débit pour l'identification d'espèces multiples à partir d'un seul échantillon environnemental. La véritable force du metabarcoding réside dans l'utilisation de barcode marqueurs choisi pour une étude particulière et l'identification d'espèces ou des taxons peut être réalisé avec des marqueurs soigneusement conçu. Avec l'avancement des techniques haut débit de séquençage, une énorme quantité des données de séquences est produit qui contient un nombres substantiel des mutations. Ces mutations posent un grand problème pour les estimations correctes de la biodiversité et pour le d'assignation de taxon. Les trois problèmes majeurs dans le domaine de la bioinformatique que j'ai abordés dans cette thèse sont: i) évaluer la qualité d'une barcode marker , ii) concevoir des nouveaux région barcode et iii) d'analyser les données de séquençage pour traiter les erreurs et éliminer le bruit en séquences. Pour évaluer la qualité d'un barcode marker, on a développé deux mesures quantita- tive,formelle: la couverture (Bc) et la spécificité (Bs). La couverture donne une mesure de universalité d'une pairs de primer pour amplifier un large nombre de taxa, alors que la spécificité donne une mesure de capacité à discriminer entre les différents taxons. Ces mesures sont très utiles pour le classement des barcode marker et pour sélectionner les meilleurs markers. Pour trouver des nouveaux région barcode notamment pour les applications metabarcod- ing, j'ai développé un logiciel, ecoPrimers3. Basé sur ces deux mesures de qualité et de l'information taxinomique intégré, ecoPrimers nous permet de concevoir barcode markers pour n'importe quel niveau taxonomique . En plus, avec un grand nombre de paramètres réglables il nous permet de contrôler les propriétés des amorces. Enfin, grâce a des algorithmes efficaces et programmé en langage C, ecoPrimers est suffisamment efficace pour traiter des grosses bases de données, y compris génomes bactériens entièrement séquencés. Enfin pour traiter des erreurs présentes dans les données de séquencage , nous avons analysé un ensemble simple d'échantillons de PCR obtenus à partir de l'analyse du régime alimentaire de Snow Leopard. En mesurant les corrélations entre les différents paramètres des erreurs, nous avons observé que la plupart des erreurs sont produites pendant l'amplification par PCR. Pour détecter ces erreurs, nous avons développé un algorithme utilisant les graphes, qui peuvent différencier les vrai séquences des erreurs induites par PCR. Les résultats obtenus à partir de cet algorithme a montré que les données de-bruitée a donnent une estimation réaliste de la diversité des espèces étudiées dans les Alpes françaises. / This thesis is concerned with the design and development of bioinformatics techniques that can facilitate the use of metabarcoding approach for measuring species diversity. Metabarcoding coupled with next generation sequencing techniques have a strong po- tential for multiple species identification from a single environmental sample. The real strength of metabarcoding resides in the use of barcode markers chosen for a particular study. The identification at species or higher level taxa can be achieved with carefully designed barcode markers. Moreover with the advent of high throughput sequencing techniques huge amount of sequence data is being produced that contains a substantial level of mutations. These mutations pose a problem for the correct estimates of biodi- versity and for the taxon assignation process. Thus the three major challenges that we addressed in this thesis are: evaluating the quality of a barcode region, designing new barcodes and dealing with errors occurring during different steps of an experiment. To assess the quality of a barcode region we have developed two formal quantitative mea- sures called barcode coverage (Bc) and barcode specificity (Bs). Barcode coverage is concerned with the property of a barcode to amplify a broad range of taxa, whereas barcode specificity deals with its ability to discriminate between different taxa. These measures are extremely useful especially for ranking different barcodes and selecting the best markers. To deal with the challenge of designing new barcodes for metabarcoding applications we have developed an efficient software called ecoPrimers. Based on the above two quality measures and with integrated taxonomic information, ecoPrimers1 enables us to design primers and their corresponding barcode markers for any taxonomic level. Moreover with a large number of tunable parameters it allows us to control the properties of primers. Finally, based on efficient algorithms and implemented in C language, ecoPrimers is efficient enough to deal with large data bases including fully sequenced bacterial genomes. Finally to deal with errors present in DNA sequence data, we have analyzed a simple set of PCR samples obtained from the diet analysis of snow leopard. We grouped closely related sequences and by measuring the correlation between different parameters of mutations, we have shown that most of the errors were introduced during PCR amplification. In order to deal with such errors, we have further developed an algorithm using graphs approach, that can differentiate true sequences from PCR induced errors. The results obtained from this algorithm showed that de-noised data gave a realistic estimate of species diversity studied in French Alpes. This algorithm is implemented in program obiclean.