La révolution la plus récente dans l'industrie (révolution industrielle 4.0) nécessite une plus grande flexibilité, agilité et efficacité dans l'utilisation des équipements de production. Le système manufacturier cellulaire dynamique (DCMS) est l'un des meilleurs systèmes de production qui répondent à ces exigences. En outre, l'importance croissante du développement durable force les fabricants et les gestionnaires à prendre en compte les enjeux environnementaux et sociaux dans la conception et la configuration des systèmes de fabrication. Cette thèse porte sur la configuration durable des DCMS en proposant trois modèles mathématiques. Le plus grand challenge de cette étude est (i) de choisir des critères sociaux et environnementaux appropriés, (ii) de les intégrer dans des modèles mathématiques et (iii) d'étudier l'impact de ces critères sur des DCMS. Le premier modèle est bi-objectif afin de faire un compromis entre certains critères sociaux (offres d'emplois, risques de la machine, etc.) et économiques (divers coûts liés à la formation de cellules). Pour être plus proche de situations de la vie réelle, certains paramètres tels que la demande, les coûts liés aux machines et la capacité en temps des machines sont considérés comme incertains. Pour résoudre ce problème, une méthode d'optimisation robuste est appliquée pour faire face à cette incertitude. Dans le deuxième modèle, toutes les dimensions du développement durable sont prises en compte dans le modèle mathématique bi-objectif proposé. La première fonction objectif modélise des critères économiques (coûts) et la seconde des aspects environnementaux (déchets de production), tandis que certaines contraintes représentent des questions sociales (principalement le « Daily Noise » à cause de la complexité de calcul). En raison de la NP-difficulté du problème, une nouvelle approche novatrice appelée NSGA II-MOSA est proposée. Le troisième modèle proposé a trois fonctions objectif, une pour chaque type d’enjeux : environnemental, social et économique. Afin d'être proche de la vie réelle, certains paramètres du modèle sont exprimés en termes de valeur floue. Nous proposons une méthode possibiliste hybride pour faire face à l'incertitude et une approche floue interactive est considérée pour résoudre un modèle multi-objectif déterministe pour des solutions de compromis. Enfin, la dernière partie de la thèse étudie la possibilité d'appliquer les trois modèles proposés à l’industrie grâce à une méthode plus facile. Une approche d'optimisation-simulation innovante est introduite pour faire face à la configuration de DCMS : (i) La phase d'optimisation fonctionne comme méthode de fractionnement de scénarii pour réduire le nombre de configurations alternatives en se concentrant sur les niveaux stratégique et tactique. (ii) Ensuite, un outil de simulation détaille le niveau opérationnel en étudiant la performance de chaque alternative et l'interaction entre plusieurs composants de cellules. / The most recent revolution in industry (Industrial Revolution 4.0) requires increased flexibility, agility and efficiency in the use of production equipment. Dynamic Cellular Manufacturing System (DCMS) is one of the best production systems to meet such requirements. In addition, the increasing importance of sustainable development forces manufacturers and managers to take account of the environmental and social issues in the design and configuration of manufacturing systems. This thesis focuses on the sustainable configuration of DCMS by proposing three mathematical models. The main challenge of this study is to (i) choose appropriate social and environmental criteria, (ii) integrate them in mathematical models, and (iii) study the impact of these criteria on DCMS. The first model is bi-objective in order to make a trade-off between some social (job opportunity, potential machine hazards, etc.) and economic (various costs related to cell formation) criteria. To get closer to real-life situations, some parameters such as demand, machine-related costs and time capacity of the machines are considered as uncertain. To solve this problem, a robust optimization method is applied to cope with this uncertainty. In the second model, all dimensions of sustainable development are taken into account in a new bi-objective mathematical model. The first objective function models economic criteria (costs) and the second one environmental aspects (production waste), while social issues (mainly Daily Noise Dosage because of computational complexity) are modeled as constraints. Due to the NP-hardness of the problem, a new innovative approach called NSGA II-MOSA is proposed. The last model has three objective functions, one for each dimension of the sustainable development: environmental, social and economic. In order to be close to real life, some parameters of the model are expressed in terms of fuzzy value. We propose a hybridized possibilistic method to deal with uncertainty and an interactive fuzzy approach is considered to solve an auxiliary crisp multi-objective model in order to find trade-off solutions. Finally, the last part of the thesis studies the possibility to apply the three proposed models to the industry thanks to an easier method. A novel optimization-simulation approach is introduced to deal with the configuration of DCMS: (i) the optimization phase operates as scenario fraction method in order to reduce the number of alternative configurations by focusing on strategic and tactical levels; (ii) next, a simulation tool investigates the operational level by studying the performance of each alternative and the interaction between several components of the cells.

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 présente une nouvelle extension d’onduleur multiniveaux, appelé ‘Multi Neutral Point’ (MNP). Cet onduleur est déduit des topologies des structures multiniveaux ‘Neutral Point Clamped’ (NPC) et ‘Multi Point Clamped’ (MPC). Les intérêts de cette extension sont: l’absence de diodes de bouclage, la possibilité de disposer de tous les nombres de niveaux, pairs et impairs et possibilité de fonctionner en mode dégradé. Nous avons élaboré une commande rapprochée simple des transistors de puissance, d’abord pour un MNP à 3 niveaux, ensuite pour les nombres de niveaux supérieurs. Nous avons comparé les pertes de puissance d’un onduleur MNP et d’un onduleur NPC. Les pertes de l’onduleur MNP sont largement inférieures à celles de l’onduleur NPC. Dans l’optique de contrôler en courant l’onduleur MNP, une stratégie nouvelle par régulateur PID d’ordre fractionnaire est également développée. Ce contrôle permet de diminuer nettement les erreurs d’amplitude et de phase entre le courant de référence et le courant de charge. La méthode nécessite le réglage des différents paramètres de contrôle en utilisant le principe d'optimisation ‘’multi-objectif’’. Le fonctionnement de l’ensemble convertisseur-contrôle-commande est enfin largement validé par simulation et par expérimentation / This thesis presents a new extension of multilevel inverters, called 'Multi Neutral Point' (MNP). This topology is deduced from Neutral Point Clamped (NPC) and Multi Point Clamped (MPC) structures. The advantage of this extension is twofold: the absence of clamping diodes and the possibility of operating on all the numbers of levels (even and odd). We have developed a simple command; we first present the command strategy for a three levels MNP, then for a five level MNP. We have compared the power losses in the power switches of an MNP and an NPC. The power losses for an MNP are far below those of the NPC inverter. For this inverter model, we have chosen a robust current control by a fractional PID controller. This control strategy can sharply reduce the amplitude and the phase errors between the reference current and the load one. This method requires the setting of various control parameters thanks to the principle of ‘’multiobjective optimization.'' In the end the set of converter-control command is validated by simulation and experimentation; the simulated and experimental results match very well

Les systèmes de cogénération (SC) sont largement définis par la production simultanée ou coïncidente de la production combinée de chaleur et d'électricité. L’idée de la cogénération revêt une importance particulière puisqu’elle est un outil de réduction des émissions à effet de serre. Comme les systèmes électriques ont été développés selon les carburants et leur utilisation énergétique, de même, les SC ont été développés afin d'utiliser l'énergie possible du carburant pour produire de l’électricité et de la chaleur. La décentralisation de la production électrique est désormais un événement existant. La favorisation maximale de l’électricité d’origine renouvelable ou des systèmes de
cogénération, a abouti à cette décentralisation formant une partie de la production électrique.
Cette thèse est appliquée au cas du système électrique libanais. Elle sert à évaluer la puissance optimale de cogénération qui doit être installée par le secteur public ou le secteur privé, ainsi que la mise en évidence des impacts économiques et environnementaux dus à l’intégration des SC et des énergies renouvelables dans le réseau. Dans ce travail de thèse, nous nous sommes intéressés à l’intégration des systèmes de cogénération dans un réseau électrique. Nous avons travaillé sur deux thèmes principaux et les avons appliqués au cas du réseau électrique libanais. Le premier thème principal est l’innovation d’une stratégie de prise de décision qui sert à trouver une puissance de cogénération respectant l’économie et l’environnement. Le second thème principal est l’optimisation et le contrôle du réseau électrique en fonction des énergies renouvelables (ER) et des SC intégrés. Les deux thèmes cités sont ensuite appliqués au cas du réseau électrique libanais pour montrer les avantages de l’intégration des SC et des ER dans ce réseau. / Cogeneration systems (CS) are largely defined by the simultaneous or coincident production of combined heat and power. The idea of cogeneration is of particular importance since it is a tool for reducing greenhouse gases emissions. As electrical systems have been developed according to the fuel and energy use, the CS have been developed to profit from the possible potential of the fuel energy to produce electricity and heat. Decentralization of power generation is considered an important fact. The maximum use of electricity from renewable sources or cogeneration systems, has leaded to the decentralization of power generation.This thesis is applied to the Lebanese electrical system. It is used to assess the optimum cogeneration power to be installed by the public sector or the private sector, as well as highlighting the economic and environmental impacts due to the integration of the CS and renewables into the grid. In this thesis, we focused on the integration of cogeneration systems into a grid. We worked on two major themes and have applied them to the case of the Lebanese electrical grid. The first main theme is the innovation of a new decision making strategy to find the cogeneration power respecting the economy and the environment. The second main theme is the optimization and the control of the electrical grid due to the integration of renewable energy (RE) and CS. The two themes cited are then applied to the case of the Lebanese electrical grid to show the benefits of the integration of RE and CS into this grid.

La détection d'homologues lointains est essentielle pour le classement fonctionnel et structural des séquences protéiques et pour l'amélioration de l'annotation des génomes très divergents. Pour le classement des séquences, nous présentons la méthode "ILP-SVM homology", combinant la programmation logique inductive (PLI) et les modèles propositionnels. Elle propose une nouvelle représentation logique des propriétés physico-chimiques des résidus et des positions conservées au sein de l'alignement de séquences. Ainsi, PLI trouve les règles les plus fréquentes et les utilise pour la phase d'apprentissage utilisant des modèles d'arbre de décision ou de machine à vecteurs de support. La méthode présente au moins les mêmes performances que les autres méthodes trouvées dans la littérature. Puis, nous proposons la méthode CASH pour annoter les génomes très divergents. CASH a été appliqué à Plasmodium falciparum, mais reste applicable à toutes les espèces. CASH utilise aussi bien l'information issue de génomes proches ou éloignés de P. falciparum. Chaque domaine connu est ainsi représenté par un ensemble de modèles évolutifs, et les sorties sont combinées par un méta-classificateur qui assigne un score de confiance à chaque prédiction. Basé sur ce score et sur des propriétés de co-ocurrences de domaines, CASH trouve l'architecture la plus probable de chaque séquence en appliquant une approche d'optimisation multi-objectif. CASH est capable d'annoter 70% des domaines protéiques de P. falciparum, contre une moyenne de 58% pour ses concurrents. De nouveaux domaines protéiques ont pu être caractérisés au sein de protéines de fonction inconnue ou déjà annotées.

Afin de définir une conception optimale d'un système électromécanique, celui-ci doit intégrer des contraintes toujours plus drastiques et de nombreux phénomènes physiques issus de : l'électromagnétique, l'aérothermique, l'électronique, la mécanique et l'acoustique. L'originalité de cette thèse est de proposer une modélisation multi-physique pour la conception reposant sur des modèles à constantes localisées : solution intermédiaire entre la modélisation analytique et numérique. Ces différents modèles permettront l'étude et la conception sous contraintes d'une machine synchrone à aimants permanents dédiée pour la traction ferroviaire. Les résultats de simulations seront comparés à des résultats éléments finis mais aussi à des essais expérimentaux. Ce modèle multi-physique est entièrement paramétré afin d'être associé à des outils d'optimisation. On utilisera ici une optimisation par essaim de particules pour chercher des compromis entre différents objectifs sous forme de Front de Pareto. Dans ce papier, nous ciblerons les objectifs suivants : le couple d'origine électromagnétique et le bruit d'origine électromagnétique. Finalement une étude de sensibilité valide la robustesse de la conception retenue quand celle-ci est soumise aux contraintes de fabrication. L'objectif étant de poser les bases d'un outil d'aide à la décision pour le choix d'une machine électrique

Cette thèse a pour objectif principal le développement de nouveaux algorithmes globaux pour la résolution de problèmes d'optimisation mono et multi-objectif, en se basant sur des formules de représentation ayant la tâche principale de générer des points initiaux appartenant à une zone proche du minimum globale. Dans ce contexte, une nouvelle approche appelée RFNM est proposée et testée sur plusieurs fonctions non linéaires, non différentiables et multimodales. D'autre part, une extension à la dimension infinie a été établie en proposant une démarche pour la recherche du minimum global. Par ailleurs, plusieurs problèmes de conception mécanique, à caractère aléatoire, ont été considérés et résolus en utilisant cette approche, avec amélioration de la méthode multi-objectif NNC. Enfin, une contribution à l'optimisation multi-objectif par une nouvelle approche a été proposée. Elle permet de générer un nombre suffisant de points pour représenter la solution optimale de Pareto.

Le cloud computing a émergé au cours de la dernière décennie pour être largement adopté aujourd'hui dans plusieurs domaines de l'informatique. Il consiste à proposer des ressources axées, ou non, sur le marché sous forme de services qui peuvent être consommés de manière souple et transparente. Dans cette thèse, nous traitons le problème d'ordonnancement, un des enjeux majeurs du cloud. Selon la configuration de cloud ciblée, nous avons identifié trois niveaux d'ordonnancement : niveau service, niveau tâche et niveau machine virtuelle. Nous revisitons la modélisation du problème, la conception et l'implémentation des métaheuristiques multiobjectives pour chaque niveau d'ordonnancement du cloud. Les ordonnanceurs à base de métaheuristiques que nous proposons portent sur différents critères notamment la consommation d'énergie, les émissions de gaz à effet de serre, le profit et la qualité du service (coût et temps de réponse). Nous prouvons leur capacité d'adaptation aux contraintes du cloud en les intégrant au sein du gestionnaire de cloud OpenNebula. De plus, nos ordonnanceurs ont été largement expérimentés utilisant des configurations réalistes de cloud sur Grid'5000, en tant qu'infrastructure en tant que service (IAAS), et des scénarios concrets basés sur les instances et les tarifications d'Amazon EC2. Les résultats présentés montrent que les méthodes que nous proposons surpassent les approches l'ordonnancement existantes sur tous les critères cités précédemment.

L'informatique a changé profondément les aspects méthodologiques du processus de découverte dans les différents domaines du savoir. Les chercheurs ont à leur disposition aujourd'hui de nouvelles capacités qui permettent d'envisager la résolution de nouveaux problèmes. Les plates-formes parallèles et distribuées composées de ressources partagées entre différents participants peuvent rendre ces nouvelles capacités accessibles à tout chercheur et offrent une puissance de calcul qui a été limitée jusqu'à présent aux projets scientifiques les plus grands (et les plus riches). Dans ce document qui regroupe les résultats obtenus pendant cette thèse, nous explorons quatre facettes différentes de la façon dont les organisations s'engagent dans une collaboration sur de plates-formes parallèles et distribuées. En utilisant des outils classiques de l'analyse combinatoire, de l'ordonnancement multi-objectif et de la théorie des jeux, nous avons montré comment calculer des ordonnancements avec un bon compromis entre les résultats obtenus par les participants et la performance globale de la plate-forme. En assurant des résultats justes et en garantissant des améliorations de performance pour les différents participants, nous pouvons créer une plate-forme efficace où chacun se sent toujours encouragé à collaborer et à partager ses ressources. Tout d'abord, nous étudions la collaboration entre organisations égoïstes. Nous montrons que le comportement égoïste entre les participants impose une borne inférieure sur le makespan global. Nous présentons des algorithmes qui font face à l'égoïsme des organisations et qui présentent des résultats équitables. La seconde étude porte sur la collaboration entre les organisations qui peuvent tolérer une dégradation limitée de leur performance si cela peut aider à améliorer le makespan global. Nous améliorons les bornes d'inapproximabilité connues sur ce problème et nous présentons de nouveaux algorithmes dont les garanties sont proches de l'ensemble de Pareto (qui regroupe les meilleures solutions possibles). La troisième forme de collaboration étudiée est celle entre des participants rationnels qui peuvent choisir la meilleure stratégie pour leur tâches. Nous présentons un modèle de jeu non coopératif pour le problème et nous montrons comment l'utilisation de "coordination mechanisms" permet la création d'équilibres approchés avec un prix de l'anarchie borné. Finalement, nous étudions la collaboration entre utilisateurs partageant un ensemble de ressources communes. Nous présentons une méthode qui énumère la frontière des solutions avec des meilleurs compromis pour les utilisateurs et sélectionne la solution qui apporte la meilleure performance globale.

Basés sur les outils théoriques et algorithmiques de la programmation DC et DCA, les travaux de recherche dans cette thèse portent sur les approches locales et globales pour l'optimisation non convexe et l'optimisation globale en variables mixtes entières. La thèse comporte 5 chapitres. Le premier chapitre présente les fondements de la programmation DC et DCA, et techniques de Séparation et Evaluation (B&B) (utilisant la technique de relaxation DC pour le calcul des bornes inférieures de la valeur optimale) pour l'optimisation globale. Y figure aussi des résultats concernant la pénalisation exacte pour la programmation en variables mixtes entières. Le deuxième chapitre est consacré au développement d'une méthode DCA pour la résolution d'une classe NP-difficile des programmes non convexes non linéaires en variables mixtes entières. Ces problèmes d'optimisation non convexe sont tout d'abord reformulées comme des programmes DC via les techniques de pénalisation en programmation DC de manière que les programmes DC résultants soient efficacement résolus par DCA et B&B bien adaptés. Comme première application en optimisation financière, nous avons modélisé le problème de gestion de portefeuille sous le coût de transaction concave et appliqué DCA et B&B à sa résolution. Dans le chapitre suivant nous étudions la modélisation du problème de minimisation du coût de transaction non convexe discontinu en gestion de portefeuille sous deux formes : la première est un programme DC obtenu en approximant la fonction objectif du problème original par une fonction DC polyèdrale et la deuxième est un programme DC mixte 0-1 équivalent. Et nous présentons DCA, B&B, et l'algorithme combiné DCA-B&B pour leur résolution. Le chapitre 4 étudie la résolution exacte du problème multi-objectif en variables mixtes binaires et présente deux applications concrètes de la méthode proposée. Nous nous intéressons dans le dernier chapitre à ces deux problématiques challenging : le problème de moindres carrés linéaires en variables entières bornées et celui de factorisation en matrices non négatives (Nonnegative Matrix Factorization (NMF)). La méthode NMF est particulièrement importante de par ses nombreuses et diverses applications tandis que les applications importantes du premier se trouvent en télécommunication. Les simulations numériques montrent la robustesse, rapidité (donc scalabilité), performance et la globalité de DCA par rapport aux méthodes existantes.