This master’s thesis deals with analysis of state machines for embedded applications. The issue of finite-state machine is described theoretically. The document also contains a proposal for funding for modeling finite state machines in Matlab/Simulink. It is designed data representation of finite automaton. Over this data representation algorithm of minimization is applied. Finally, the algorithm is implemented to generate code in C language.

This work deals with two basic operations over finite automata. Determination of nondeterministic finite automata and minimization of deterministic finite automata. For these two operations I proposed sequential algorithms that are parallelizable. I deal mainly with finding the speedup of SSE instructions, or use the OpenMP library. The trend today is mainly in increasing the number of processors, so I propose parallel algorithms for multiple processors. When searching for the optimal solution, I will be to examine other ways to achieve speedup, for example efficient saving of the data structures in memory.

Dans ce travail, on s'intéresse à des outils mathématiques spéciaux appelés tenseurs qui sont formellement définis comme des tableaux multidimensionnels définis sur le produit tensoriel d'espaces vectoriels (chaque espace vectoriel étant muni de son système de coordonnées), le nombre d'espaces vectoriels impliqués dans ce produit étant l'ordre du tenseur. L'intérêt pour les tenseurs est motivé par certains travaux expérimentaux qui ont prouvé, dans divers contextes, que traiter des données multidimensionnelles avec des tenseurs plutôt que des matrices donne un meilleur résultat aussi bien pour des tâches de régression que de classification. Dans le cadre de la thèse, nous nous sommes focalisés sur une décomposition dite de Tucker et avons mis en place une méthode pour l'apprentissage de dictionnaires, une technique pour l'apprentissage en ligne de dictionnaires, une approche pour la décomposition d'un tenseur de grandes tailles et enfin une méthodologie pour la décomposition d'un tenseur qui croît par rapport à tous les modes. De nouveaux résultats théoriques concernant la convergence et la vitesse de convergence sont établis et l'efficacité des algorithmes proposés, reposant soit sur la minimisation alternée, soit sur la descente de gradients par coordonnées, est démontrée sur des problèmes réels / In this work, we are interested in special mathematical tools called tensors, that are multidimensional arrays defined on tensor product of some vector spaces, each of which has its own coordinate system and the number of spaces involved in this product is generally referred to as order. The interest for these tools stem from some empirical works (for a range of applications encompassing both classification and regression) that prove the superiority of tensor processing with respect to matrix decomposition techniques. In this thesis framework, we focused on specific tensor model named Tucker and established new approaches for miscellaneous tasks such as dictionary learning, online dictionary learning, large-scale processing as well as the decomposition of a tensor evolving with respect to each of its modes. New theoretical results are established and the efficiency of the different algorithms, which are based either on alternate minimization or coordinate gradient descent, is proven via real-world problems.

This paper presents a combined method for short-term forecasting of detector counts in urban networks and subsequent traffic demand estimation using the forecasted counts as constraints to estimate origin-destination (OD) flows, route and link volumes. The method is intended to be used in the framework of an adaptive traffic control strategy with consecutive optimization intervals of 15. min. The method continuously estimates the forthcoming traffic demand that can be used as input data for the optimization. The forecasting uses current and reference space-time-patterns of detector counts. The reference patterns are derived from data collected in the past. The current pattern comprises all detector counts of the last four time intervals. A simple but effective pattern matching is used for forecasting. The subsequent demand estimation is based on the information minimization model that has been integrated into an iterative procedure with repeated traffic assignment and matrix estimation until a stable solution is found. Some enhancements including the improvement of constraints, redundancy elimination of these constraints and a travel time estimation based on a macroscopic simulation using the Cell Transmission Model have been implemented. The overall method, its modules and its performance, which has been assessed using artificially created data for a real sub-network in Hannover, Germany, by means of a microsimulation with Aimsun NG, are presented in this paper.

Alors que l’on utilise couramment de nombreux modèles numériques différents pour la description statique des réservoirs souterrains et des incertitudes associées, les incertitudes sur les écoulements des fluides à l’intérieur de ces réservoirs ne peuvent, pour des raisons de performance, que s’appuyer que sur quelques simulations d’écoulements. Les travaux de cette thèse ont donc pour objectif d’améliorer la transmission de l’impact des incertitudes statiques sur les réponses du simulateur dynamique d’écoulements sans augmenter le temps de calcul, grâce à des modèles approchés (proxy). Pour cela deux axes de recherche ont été menés : - L’implémentation de nouveaux proxys basés sur le Fast Marching, afin de modéliser la propagation d’un fluide dans un réservoir avec seulement quelques paramètres. Cela permet d’obtenir des courbes de réponse similaires à celles fournit par le simulateur d’écoulement pour un temps de calcul très court ; - La mise en place d’une procédure de minimisation mathématique afin de prédire les courbes de réponses du simulateur d’écoulement à partir d’un modèle analytique et des distances entre les modèles calculées avec les réponses des proxys. Les méthodes développées ont été appliquées sur deux cas d’études réels afin de les valider face aux données disponibles dans l’industrie. Les résultats ont montrés que les proxys que nous avons implémentés apportent de meilleures informations que les proxys disponibles bien que les nôtres soient toujours perfectibles. Nous avons aussi mis en évidence l’intérêt de notre procédure de minimisation pour mieux évaluer les incertitudes dynamiques à partir du moment où le proxy utilisé est suffisamment fiable / Although it is common to use many different numerical models for the static description of underground reservoirs and their associated uncertainties, for fluid flow uncertainties through these reservoirs only few dynamic simulations can be used due to performance reasons. The objective of this thesis’ work is to better transmit the impact of static uncertainties on flow simulator’s responses without increasing computation time, using approximated models (proxies). Research has been undertaken in 2 directions: - Implementation of new proxies based on Fast Marching in order to better approach fluid propagation behavior in a reservoir using only a few parameters. This allows to obtain response curves close to those provided by the flow simulator in a very short period of time - Set up a mathematical minimization’s procedure in order to predict flow simulator’s response curves using an analytical model and distances between proxy responses computed on every model. The methods developed during this PhD have been applied on two different real cases in order to validate them with industry data. Results have shown that our new proxy improve the quality of the information about fluid behavior compared to the available proxy even though ours can still be improved. We also highlight that our minimization procedure better assesses dynamic uncertainties if the proxy used is reliable enough

The presence of active pharmaceutical ingredients (APIs) and other chemicals in wastewater has caused concerns in recent years due to its potential risk to the environment and society. Thus, the aim of the study is to investigate ways to minimize the release of chemicals from a large-scale pharmaceutical industry to an industrial wastewater treatment plant. The large-scale industry that is studied is located at Cambrex Karlskoga AB and the process that is investigated is the production of the intermediate R1-MR2E, from a carboxylic acid and an alcohol through an esterification. The investigations are performed by modifying a HPLC-UV method and mapping the release of the carboxylic acid and R1-MR2E as well as examining possible ways of minimizing the release by optimization of the crystallization of the recirculation of the carboxylic acid and of the product R1-MR2E. The method used in the investigation is mostly the modified HPLC-UV method. The optimizations are performed by examining the effect of the maturation time on the crystallization of the recirculated carboxylic acid, and by investigating the effect that a concentrated solution has on the pH of crystallization. The results indicate a possibility to remove the washing water of the recirculated carboxylic acid in order to minimize the release of the compound and R1-MR2E without affecting the quality of R1-MR2E. The results also show that a minimized amount of solvent can be used in the crystallization of R1-MR2E without affecting the process. / Förekomsten av aktiva läkemedelsingredienser (API) och andra kemikalier i avloppsvatten har orsakat stor oro de senaste åren på grund av dess potentiella risk för miljö och samhälle. Syftet med studien är därmed att undersöka sätt att minimera utsläppet av kemikalier från en storskalig läkemedelsindustri till ett industriellt reningsverk. Den storskaliga industrin som studeras är Cambrex Karlskoga AB och processen som undersöks är produktionen av intermediatet R1-MR2E, från en karboxylsyra och en alkohol genom en esterifiering. Undersökningarna utförs genom att modifiera en HPLC-UV metod och kartlägga utsläppet av karboxylsyran och R1-MR2E, samt genom att undersöka möjliga sätt att minimera utsläppet genom optimering av kristalliseringen vid återcirkulation av karboxylsyran och av produkten R1-MR2E. Metoden som används i undersökningarna är mestadels den modifierade HPLC-UV metoden. Optimeringarna utförs genom att undersöka effekten som mognadstiden har på kristallisationen av den återcirkulerade karboxylsyran och genom att undersöka effekten som en koncentrerad lösning har på kristallisationens pH. Resultatet indikerar en möjlighet att avlägsna tvättvattnet vid återcirkulering av karboxylsyran för att minimera utsläppet av föreningen och R1-MR2E utan att påverka kvaliteten på R1-MR2E. Resultatet visar även att en minimerad mängd lösningsmedel kan användas i kristallisationen av R1-MR2E utan att påverka processen.

Les progrès dans les domaines des véhicules autonomes, l'hybridation du groupe motopropulseur et les systèmes de transport intelligents (STI) signifient que l'automobile en tant que machine est sur le point d'être réinventée. Les trois domaines technologiques sus-cités ont ouvert des portes sur des avancées possibles au niveau de l'amélioration de la sécurité routière et de l'efficacité énergétique des véhicules qui étaient auparavant limitées en raison de plusieurs facteurs, comme les capacités de détection et de puissance de calcul. Dans ce contexte, un contrôleur de la dynamique longitudinale du véhicule électrique est mis au point et étudié de façon à réaliser un compromis entre sécurité et efficacité du véhicule. Ce système est appelé Smart And Green Adaptive Cruise Control (SAGA).Le développement de cette fonction est basée sur l'optimisation de l'énergie ainsi que sur des stratégies de régénération d'énergie en respectant les contraintes des composants du groupe motopropulseur comme la charge de la batterie, la capacité de freinage du moteur et de la situation courante dans le trafic routier. Dans ce processus, des techniques d'optimisation comme la programmation dynamique et la stratégie de minimisation de la consommation d'énergie équivalente (ECMS) sont utilisés. Utilisant des modèles d'énergie du véhicule et des modèles cinématiques intégrés sur Matlab-Simulink, ce travail de thèse évalue les avantages et les limites de l'utilisation de la fonction SAGA pour diverses topologies de véhicules pour différents scénarios de trafic. / The progress in the fields of autonomously driven vehicles, powertrain hybridization and Intelligent transportation systems (ITS) means that the automobile as a machine, is on the verge of reinvention. The aforementioned three fields of technologies have opened doors to advanced opportunities in improvement of safety and efficiency of vehicles which were earlier limited due to several factors like sensing capacities and computational power.In this context, a vehicle longitudinal motion controller is developed and investigated which will actively balance vehicle safety and efficiency. It is named as the Smart and Green Adaptive Cruise Control System (SAGA). Development of this function is based on optimization of energy supply as well as energy regeneration strategies with respect to powertrain component constraints like battery charge acceptance, motor braking capacity and traffic situation. In this process, optimization techniques like Dynamic programming and Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS)are used. Using vehicle energy and kinematic models built in Matlab-Simulink platform, this dissertation evaluates the advantages and limitations of using SAGA function for various vehicles topologies and in different traffic scenarios.

Detekce objektů v počítačovém vidění je složítá úloha. Velmi populární a rozšířená metoda pro detekci je využití statistických klasifikátorů a skenovacích oken. Pro učení kalsifikátorů se často používá algoritmus AdaBoost (nebo jeho modifikace), protože dosahuje vysoké úspěšnosti detekce, nízkého počtu chybných detekcí a je vhodný pro detekci v reálném čase. Implementaci detekce objektů je možné provést různými způsoby a lze využít vlastnosti konkrétní architektury, pro urychlení detekce. Pro akceleraci je možné využít grafické procesory, vícejádrové architektury, SIMD instrukce, nebo programovatelný hardware. Tato práce představuje metodu optimalizace, která vylepšuje výkon detekce objektů s ohledem na cenovou funkci zadanou uživatelem. Metoda rozděluje předem natrénovaný klasifikátor do několika různých implementací, tak aby celková cena klasifikace byla minimalizována. Metoda je verifikována na základním experimentu, kdy je klasifikátor rozdělen do předzpracovací jednotku v FPGA a do jednotky ve standardním PC.

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With the increase in fuel prices, the efficient movement of aircraft around an airport can impact the profitability of a flight and an airline. The assignment of a flight to a specific gate not only impacts passenger satisfaction, but also impacts the efficient movement of aircraft from the departure gate to the runway. There have been bodies of research investigating aircraft taxi problems and gate assignment problems. However, each of these research bodies has not included the effects of the other research areas into their respective areas. This research presents a proposed framework that integrates the passenger or freight movement within a terminal with the taxiing of the aircraft to support an integrated approach to solving the gate assignment problem. A solution technique that incorporates a job shop scheduling solution method is presented and demonstrates that a large problem can be solved efficiently and in a short time using both deterministic and stochastic data.