L’objectif de ce projet de trois ans est de proposer des avancées conceptuelles et technologiques dans la résolution de problèmes d’ordonnancement du personnel. L’atteinte de cet objectif passe par la proposition de nouveaux algorithmes basés sur les métaheuristiques et leur implémentation sur les architectures de calcul haute performance. Ce projet s’inscrit en complémentarité du projet HORUS qui bénéficie d’une subvention ANR et qui réunit les expertises scientifiques de deux laboratoires universitaires spécialisés en optimisation et en calcul parallèle : l’équipe SysCom du laboratoire CReSTIC de l’URCA et l’équipe CaRO du laboratoire PRiSM de l’UVSQ. Les avancées technologiques proposées s’appuient également sur les moyens de calcul haute performance offerts par le Centre de Calcul Régional Champagne-Ardenne. / .Many academic and industrial optimization problems are multi-objective and have been of particular interest to researchers in recent years. These problems usually do not have a single optimal solution but a set of best trade-off solutions which form the so-called Pareto front in the objective space. In order to approximate the Pareto front, multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) have been largely investigated in the fields of continuous and combinatorial optimization. Contrary to some classical algorithms, MOEAs have the ability to provide a number of solutions in one single run and are less sensitive to the shape of the Pareto front.As they often require a high amount of computing resources to explore large portions of the search space and handle complex real-life constraints, MOEAs could greatly benefit from today's high-performance computing architectures. Although significant progress has been made in recent years in the design and improvement of parallel models for evolutionary algorithms, most of these models have limited scalability and ability to solve various problems. In fact, solving multi-objective combinatorial optimization problems efficiently on a large number of processors remains a challenge today.This thesis aims to propose an island model which is based on objective space division. The main features of the proposed model are the following (i) An organizer has a global view of the current search via a global archive (ii) Asynchronous cooperation between islands, especially for the exchange of local archives with the organizer to limit model overheads (iii)Control islands to guide the exploration of the search space and improve diversity (iv) A periodic use of a specific local search procedure to improve convergence. Extensive experiments have been conducted to evaluate the performance of the approach and more particularly of each component in the resolution of two classical combinatorial problems, the travelling salesman problem and quadratic assignment problem. Extensibility and quality of the solutions are analyzed compared to state-of-the-art parallel models.

A crescente demanda por biocombustíveis e a concorrência dos combustíveis fósseis torna necessária a otimização dos meios já existentes e o desenvolvimento de novas tecnologias para produção de biocombustíveis, principalmente em projetos envolvendo biorreatores e fotobiorreatores (FBR) industriais. A dinâmica dos fluidos computacional (CFD) vem sendo utilizada em vários trabalhos para o estudo de parâmetros fluidodinâmicos que podem influenciar no rendimento dos processos químicos envolvidos, como tensão de cisalhamento, perfis de velocidade, tempo de residência e a influência da geometria sobre esses parâmetros. Contudo, não existe ainda um número abrangente de trabalhos que utilize técnicas de otimização acopladas com a resolução numérica do problema fluidodinâmico. Em alguns estudos, algoritmos de otimização são utilizados para determinar os melhores coeficientes das reações químicas. No entanto, não há estudos, até o momento, que reportem a otimização multiobjetivo simultânea dos parâmetros geométricos e do escoamento aplicados a equipamentos da indústria sucro-energética. Neste contexto, o presente trabalho de pesquisa tem como objetivo contribuir para o avanço científico e tecnológico através da implementação de um software aberto (PyCFD-O) que permita o acoplamento CFD-otimização e o desenvolvimento das bases de uma metodologia de projeto otimizado bem como de operação de biorreatores e FBRs de escala industrial. O PyCFD-O foi testado em dois estudos de caso que podem ser estendidos a um fermentador contínuo e um FBR. Os parâmetros geométricos de ambos os reatores foram otimizados de forma a minimizar simultaneamente a tensão de cisalhamento e a variância da distribuição do tempo de residência. O software PyCFD-O mostrou-se robusto, revelando que o processo global de otimização realiza de fato a busca pela fronteira de Pareto. Além da obtenção das geometrias otimizadas, também foram discutidos a influência dos parâmetros geométricos na hidrodinâmica do escoamento em ambos os casos. / The growing demand for biofuels and its competition with fossil fuels create the need to optimize the existing resources and development of new technologies for production of biofuels, particularly in projects involving industrial bioreactors and photobioreactors (PBR). Computational fluid dynamics (CFD) has been used in several studies for the study of fluid dynamics parameters that can influence the performance of the chemical process involved, such as shear stress, velocity profiles, residence time and the influence of these parameters on the reactor geometry. However, there are lacks of studies that utilize optimization techniques coupled with the numerical resolution of the fluid dynamic problem. The use of optimization algorithms has been reported in some cases, but there have not been reports on studies combining the optimization of flow parameters and multiobjective algorithms to choose ideal geometric parameters applied to the equipment of the sugar-energy industry. In this context, this research project aims to contribute to the advancement of scientific and technological knowledge trhough the implementation of open source software (PyCFD-O) for the CFD-optimization coupling and the development of the bases of a methodology for optimal design and operation of industrial scale bioreactors and PBR. The PyCFD-O software was tested in two case studies with characteristics that can be extended to a continuos fermenter and PBR. The geometric parameters of both reactors were simultaneously optimized in order to minimize the shear stress and the variance of residence time distribuition. The PyCFD-O software showed robustness, revealing that overall optimization process actually performs the search of Pareto frontier. In addition to the geometry optimization, the influence of the geometrical parameters of the hydrodynamic of the flow was discussed in both case studies.

O objetivo desta tese é desenvolver e implementar em computador uma metodologia para resolver o problema de alívio de carregamento utilizando técnicas de remanejamento ou corte de carga. Tal metodologia, fundamenta-se no Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo em Tabelas, que foi desenvolvido inicialmente para o problema de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição. Já metodologia desenvolvida nesta tese trata o problema de alívio de carregamento, buscando minimizar o número de consumidores sem fornecimento de energia elétrica e o número de operações de chaveamento. Todavia, é necessário a obtenção de um plano de manobras em chaves adequado de modo que este não inviabilize a implantação na prática e que resulte em soluções que contemplem: a ausência de sobrecarga na rede e nas subestações, a manutenção dos níveis de tensão dentro dos intervalos exigidos pela legislação e a manutenção da radialidade da rede. Para alcançar estes objetivos, utiliza-se técnicas que determinam a sequência de chaveamento necessária para o plano de alívio de carga obtido. Prioriza-se, ainda, o atendimento aos consumidores prioritários e o corte seletivo de cargas em condições de esgotamento das possibilidades de remanejamento entre os alimentadores primários. Ao aplicar a metodologia proposta em um sistema de distribuição real de grande porte da Companhia Energética de Pernambuco - CELPE, constatou-se que, em comparação com a técnica atualmente utilizada, a metologia desenvolvida é confiável e apresenta bons resultados no que se refere a: sequência exequível de manobras, diminuição do número de chaveamentos e redução do número de consumidores e consumidores prioritários sem atendimento. Além disso, a metodologia possui capacidade de aplicação em outros sistemas semelhantes e foi integrada em um sistema computacional com ambiente gráfico permitindo estudos de caso e armazenamento em banco de dados. / The objective of this research is to develop and implement a methodology for the treatment of load shedding problem due to the existence (operation) or the possibility to occur (planning) contingencies in supply system (High Voltage/Subtransmission). The methodology is based on Multiobjective Evolutionary Algorithm in Tables, initially developed for the service restoration problems in distribution systems. It aims to minimize the number of customers without electricity supply; minimizing the number of switching operations, so that it does not impede the implementation in practice; absence of overload in network and substations; maintaining the voltage levels within the ranges required by the laws of radiality and maintenance of the network. To achieve these goals, are used techniques for determining the required switching sequence for the load shedding plan obtained; prioritization of special consumer in service and selective load shedding when exhausted the possibilities of relocating loads between primary feeders. When applies the proposed methodology in a real large distribution system of the Energy Company of Pernambuco - CELPE, it can be seen that, compared with the technique currently used, it is reliable with good results regarding viable sequence of maneuvers; reducing the number of switchings and number of consumers and priority consumers without service in addition to be able to be applied in similar systems. The methodology has been integrated into a computer system in a graphical environment with facilities of case studies and storing information in the database.

O presente trabalho aborda o desenvolvimento de um modelo de síntese para o projeto conceitual de uma embarcação rápida do tipo trimarã, destinada ao transporte de passageiros. Tal modelo visa possibilitar o entendimento dos mecanismos que governam o projeto deste tipo de navio, através de analises comparativas (atributos de desempenho) entre diferentes soluções de projeto, em função dos parâmetros escolhidos para sua representação (variáveis de projeto). Foram desenvolvidos dois modelos de síntese, em programas comerciais distintos. Cada modelo gera a superfície do casco, a partir de series sistemáticas, e calcula a resistência ao avanço dividindo-a nas parcelas viscosa e de ondas. A parcela viscosa e calculada pela aproximação de placa plana e a parcela de ondas calculada pela teoria de navio no. São feitas, ainda, estimativas preliminares do fator de forma e da resistência adicional em ondas. O arranjo geral dos principais espaços e subsistemas foi parametrizado com base no arranjo de embarcações semelhantes e o conforto dos passageiros a bordo e calculado segundo padrões estabelecidos por sociedades classificadoras internacionais. As variáveis de projeto escolhidas foram o comprimento do casco central e razões entre as demais dimensões, de modo a permitir o calculo das dimensões principais de cada casco e o posicionamento relativo entre eles. Com isso, tem-se que, ao mudar o valor do comprimento, escala-se o casco mantendo-se todas as proporções. A vantagem buscada ao se utilizar esta abordagem e a extinção das restrições geométricas implícitas, pois estarão embutidas diretamente nas restrições explícitas que definem os limites de exploração de cada variável de projeto. Estes modelos foram integrados a procedimentos de otimização mono e multiobjetivo, com base em diferentes versões do algoritmo genético, e aplicados a um problema de projeto exemplo. As funções de mérito, ou funções objetivo, escolhidas para este problema foram a potencia requerida pela embarcação para navegar na velocidade de projeto e a disponibilidade operacional da embarcação, calculada a partir dos índices de conforto dos passageiros. Com isso, descobriu-se que os parâmetros com maior influencia na resistência ao avanço e no conforto dos passageiros são o comprimento do casco central e sua razão de comprimento por boca. O posicionamento relativo entre os cascos e extremamente importante para a resistência de ondas geradas pela embarcação, mas não e possível observar nenhuma grande tendência em relação a posições que privilegiam seja a resistência seja o comportamento, pois o posicionamento ótimo para cada objetivo depende tanto do número de Froude quanto das demais dimensões da embarcação. / The present work studies the development of a synthesis model for the conceptual design of a fast trimaran passenger vessel, in order to understand the mechanisms that govern the design of such a vessel through a comparative analysis (performance parameters) between different design solutions, as a function of the variables chosen to uniquely represent them (design variables). Two separate models were developed, using different commercial softwares. Each model generates the hull surface based on systematic hull series and calculates the ship\'s forward resistance as the sum of the viscous and wave components. The viscous component is estimated by at plate approximation, corrected by a form factor, and the wave component is calculated according to thin ship theory. A preliminary estimate of the ship\'s added resistance in waves is also made. The general layout of the main volumes and systems was parametrized following design trends of similar ships and passenger comfort on board was calculated using international classification societies standards. The design variables chosen were the length of the center hull, the ratios between the main dimensions of each hull as to allow for their calculation and two coeficients regarding the relative positioning of the center and side hulls. The advantage sought by adopting this approach is the elimination of implicit geometrical constraints, once they will be automatically included in the explicit constraints defining the exploration range of each design variable. These models were then coupled to mono and multi objective optimization procedures, based on different versions of the genetic algorithm, and applied to a case study.The objective functions taken for this problem were the required power to achieve the design speed and the operational availability, measured from passengers comfort thresholds. It was found that the parameters with the most influence on the forward resistance, and thus on required power, and on passengers comfort level are the center hull length and its length to breadth ratio. The relative positioning of the side hulls play an important role on the total wave resistance of the ship, although it was not possible to observe any clear trend concerning positions that would favor nor the ship forward resistance neither its seakeeping performance. This is due the fact that the optimum positions of the side hulls are also a function of the Froude number and the remaining design variables.

Este trabalho foca o desenvolvimento de algoritmos de otimização para o problema de PSP puramente ab initio. Algoritmos que melhor exploram o espaço de potencial de soluções podem, em geral, encontrar melhores soluções. Esses algoritmos podem beneficiar ambas abordagens de PSP, tanto o modelo ab initio quanto os baseados em conhecimento a priori. Pesquisadores tem mostrado que Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo podem contribuir significativamente no contexto do problema de PSP puramente ab initio. Neste contexto, esta pesquisa investiga o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo baseado em Tabelas aplicado ao PSP puramente ab initio, que apresenta interessantes resultados para proteínas relativamente simples. Por exemplo, um desafio para o PSP puramente ab initio é a predição de estruturas com folhas-. Para trabalhar com tais proteínas, foi desenvolvido procedimentos computacionalmente eficientes para estimar energias de ligação de hidrogênio e solvatação. Em geral, estas não são consideradas no PSP por abordagens que combinam métodos de otimização e conhecimento a priori. Considerando somente van der Waals e eletrostática, as duas energias de interação que mais contribuem para a definição da estrutura de uma proteína, com as energias de ligação de hidrogênio e solvatação, o problema de PSP tem quatro objetivos. Problemas combinatórios (tais como o PSP), com mais de três objetivos, geralmente requerem métodos específicos capazes de lidar com muitos critérios. Para resolver essa limitação, este trabalho propõe um novo método para a otimização dos muitos objetivos, chamado Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Muitas Tabelas (AEMMT). Esse método executa uma amostragem mais adequada do espaço de funções objetivo e, portanto, pode mapear melhor as regiões promissoras deste espaço. A capacidade de lidar com muitos objetivos capacita o AEMMT a utilizar melhor a informação oriunda das energias de solvatação e de ligação de hidrogênio, e então predizer estruturas com folhas- e algumas proteínas relativamente mais complexas. Do ponto de vista computacional, o AEMMT é um novo método que lida com muitos objetivos (mais de dez) encontrando soluções relevantes / This work focuses on the development of optimization algorithms for the purely ab initio Protein Structure Prediction (PSP) problem. Algorithms that better explore the space of potential solutions can in general find better solutions. Such algorithms can benefit both ab initio and template-based PSP, that uses priori knowledge. Researches have shown that Multiobjective evolutionary algorithms can contribute significantly in the context of purely ab initio PSP. In this context, this research investigates the Multiobjective Evolutionary Algorithm based on Tables applied to purely ab initio PSP, which has shown interesting results for relatively simple proteins. For example, one challenge for purely ab initio PSP is the prediction of structures with -sheets. To work with such proteins, this research has developed computationally efficient procedures to estimate hydrogen bond and solvation energies. In general, they are not considered by PSP approaches combining optimization methods with priori knowledge. Only by considering van der Waals and electrostatic, the two interaction energies that mostly contribute to defining a protein structure, and the hydrogen bond and solvation energies, the PSP problem has four objectives. Combinatorial problems (such as the PSP) with more than three objective usually require specific methods capable of dealing with many goals. To address this limitation, we propose a new method for many objective optimization, called Multiobjective Evolutionary Algorithm with Many Tables (MEAMT). This method performs a more adequate sampling of the space of objective functions and, therefore, can better map the promising regions of this space. The ability of dealing with many objectives enables the MEANT to better use information generated by solvation and hydrogen bond energies, and then predict structures with -sheets and some relatively complex proteins. From the computational point of view, the MEAMT is a new method for dealing with many objectives (more than ten) finding relevant solutions

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2017-01-18T16:28:28Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Michelle Duarte Marciano - 2016.pdf: 2336395 bytes, checksum: 6cdabbc6871d88785ffc1b1561c3c1c7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-01-19T10:32:59Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Michelle Duarte Marciano - 2016.pdf: 2336395 bytes, checksum: 6cdabbc6871d88785ffc1b1561c3c1c7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-19T10:32:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Michelle Duarte Marciano - 2016.pdf: 2336395 bytes, checksum: 6cdabbc6871d88785ffc1b1561c3c1c7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-12-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Determining the tertiary structure of a protein is very important, once that this is the structure that allow us to know the function of a protein on living beings. There are many algorithms that intend to do this prediction, but none of them does it with one hundred percent of accuracy, being a case of NP-complete problem. Even sill not being able to predict the tertiary structure of proteins with total precision, these algorithms are already used in areas such as pharmacology and are extremely important. This project presents a multiobjective framework for the classification and ranking of these algorithms, thus allowing a comparison among them. The goal is to help improving researches in the area, either in individual algorithms or groups of research in the bioinformatics field. / A determinação da estrutura tridimensional de uma proteína é muito importante, uma vez que esta estrutura é que fornece a função de uma proteína no corpo de seres vivos. Existem muitos algoritmos que buscam fazer essa predição, mas nenhum deles faz isso com cem por cento de eficiência, tratando-se de um problema NP-completo. Mesmo ainda não sendo capazes de predizer com total precisão a estrutura terciária das proteínas, tais algoritmos já são aproveitados em áreas como a farmacologia e são de grande importãncia. Este projeto apresenta um framework multi-objetivo para classificação e ranqueamento desses algoritmos, permitindo assim uma comparação entre eles. O objetivo é ajudar a melhorar as pesquisas na área, seja em algoritmos isolados ou grupos de pesquisa da área de bioinformática.

O objetivo do presente trabalho é a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo (FPO), onde existe a necessidade de se considerar as variáveis de controle associadas aos taps de transformadores em-fase e chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt como variáveis discretas e existe a necessidade da limitação, e/ou até mesmo a minimização do número de ações de controle. Neste trabalho, o problema de FPO será abordado por meio de três estratégias. Na primeira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Programação Não Linear com Variáveis Contínuas e Discretas (PNLCD) para a minimização de perdas ativas na transmissão; são propostas três abordagens utilizando funções de discretização para o tratamento das variáveis discretas. Na segunda proposta, considera-se que o problema de FPO, com os taps de transformadores discretos e bancos de capacitores e reatores shunts fixos, possui uma limitação no número de ações de controles; variáveis binárias associadas ao número de ações de controles são tratadas por uma função quadrática. Na terceira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Otimização Multiobjetivo. O método da soma ponderada e o método &#949-restrito são utilizados para modificar os problemas multiobjetivos propostos em problemas mono-objetivos. As variáveis binárias associadas às ações de controles são tratadas por duas funções, uma sigmoidal e uma polinomial. Para verificar a eficácia e a robustez dos modelos e algoritmos desenvolvidos serão realizados testes com os sistemas elétricos IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras. Todos os algoritmos e modelos foram implementados em General Algebraic Modeling System (GAMS) e os solvers CONOPT, IPOPT, KNITRO e DICOPT foram utilizados na resolução dos problemas. Os resultados obtidos confirmam que as estratégias de discretização são eficientes e as propostas de modelagem para variáveis binárias permitem encontrar soluções factíveis para os problemas envolvendo as ações de controles enquanto os solvers DICOPT e KNITRO utilizados para modelar variáveis binárias não encontram soluções. / The aims of this study are the investigation and the development of continuous and discrete optimization strategies to Optimal Power Flow (OPF) problems, where the control variables are the tap ratios of on-load tap changing (OLTC) transformers and shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks. These controls are discrete variables and a need for the limitation and/or even the minimization of the number of control adjustments is required. In this work, three strategies for solving the OPF problem have been deviced. In the first strategy, the OPF problem is modeled as a nonlinear programming problem with continuous and discrete variables for active power losses minimization; Three approaches using discretization functions for handling discrete variables have been investigated. In the second proposal, the OPF problem with discrete OLTC transformers and continuous shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks has a limitation on the number of control adjustments; binary variables associated with control adjustments are handled by a quadratic function. In the third proposal, the OPF problem is modeled as a multiobjective optimization problem. The weighting method and the &#949-constraint method are used to modify the proposed multiobjective problems onto single-objective problems. The binary variables associated with the controls are handled by sigmoidal and polynomial functions. The efficiency and robustness of the models and algorithms are shown for IEEE benchmark test-systems with up to 300 buses. All algorithms and models were implemented in GAMS modeling language and the results are obtained by means of CONOPT, IPOPT, KNITRO and DICOPT solvers. The results confirm that the discretization strategies are efficient and the proposed modeling for binary variables allows finding feasible solutions to problems involving the of controls while DICOPT and KNITRO solvers used to handle binary variables fail to find solutions.

O objetivo desta tese é desenvolver e implementar em computador uma metodologia para resolver o problema de alívio de carregamento utilizando técnicas de remanejamento ou corte de carga. Tal metodologia, fundamenta-se no Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo em Tabelas, que foi desenvolvido inicialmente para o problema de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição. Já metodologia desenvolvida nesta tese trata o problema de alívio de carregamento, buscando minimizar o número de consumidores sem fornecimento de energia elétrica e o número de operações de chaveamento. Todavia, é necessário a obtenção de um plano de manobras em chaves adequado de modo que este não inviabilize a implantação na prática e que resulte em soluções que contemplem: a ausência de sobrecarga na rede e nas subestações, a manutenção dos níveis de tensão dentro dos intervalos exigidos pela legislação e a manutenção da radialidade da rede. Para alcançar estes objetivos, utiliza-se técnicas que determinam a sequência de chaveamento necessária para o plano de alívio de carga obtido. Prioriza-se, ainda, o atendimento aos consumidores prioritários e o corte seletivo de cargas em condições de esgotamento das possibilidades de remanejamento entre os alimentadores primários. Ao aplicar a metodologia proposta em um sistema de distribuição real de grande porte da Companhia Energética de Pernambuco - CELPE, constatou-se que, em comparação com a técnica atualmente utilizada, a metologia desenvolvida é confiável e apresenta bons resultados no que se refere a: sequência exequível de manobras, diminuição do número de chaveamentos e redução do número de consumidores e consumidores prioritários sem atendimento. Além disso, a metodologia possui capacidade de aplicação em outros sistemas semelhantes e foi integrada em um sistema computacional com ambiente gráfico permitindo estudos de caso e armazenamento em banco de dados. / The objective of this research is to develop and implement a methodology for the treatment of load shedding problem due to the existence (operation) or the possibility to occur (planning) contingencies in supply system (High Voltage/Subtransmission). The methodology is based on Multiobjective Evolutionary Algorithm in Tables, initially developed for the service restoration problems in distribution systems. It aims to minimize the number of customers without electricity supply; minimizing the number of switching operations, so that it does not impede the implementation in practice; absence of overload in network and substations; maintaining the voltage levels within the ranges required by the laws of radiality and maintenance of the network. To achieve these goals, are used techniques for determining the required switching sequence for the load shedding plan obtained; prioritization of special consumer in service and selective load shedding when exhausted the possibilities of relocating loads between primary feeders. When applies the proposed methodology in a real large distribution system of the Energy Company of Pernambuco - CELPE, it can be seen that, compared with the technique currently used, it is reliable with good results regarding viable sequence of maneuvers; reducing the number of switchings and number of consumers and priority consumers without service in addition to be able to be applied in similar systems. The methodology has been integrated into a computer system in a graphical environment with facilities of case studies and storing information in the database.

Dans le cadre de l'optimisation multiobjectif, les métaheuristiques sont reconnues pour être des méthodes performantes mais elles ne rencontrent qu'un succès modéré dans le monde de l'industrie. Dans un milieu où seule la performance compte, l'aspect stochastique des métaheuristiques semble encore être un obstacle difficile à franchir pour les décisionnaires. Il est donc important que les chercheurs de la communauté portent un effort tout particulier sur la facilité de prise en main des algorithmes. Plus les algorithmes seront faciles d'accès pour les utilisateurs novices, plus l'utilisation de ceux-ci pourra se répandre. Parmi les améliorations possibles, la réduction du nombre de paramètres des algorithmes apparaît comme un enjeu majeur. En effet, les métaheuristiques sont fortement dépendantes de leur jeu de paramètres. Dans ce cadre se situe l'apport majeur de TRIBES, un algorithme mono-objectif d'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP) qui fonctionne automatiquement,sans paramètres. Il a été mis au point par Maurice Clerc. En fait, le fonctionnement de l'OEP nécessite la manipulation de plusieurs paramètres. De ce fait, TRIBES évite l'effort de les régler (taille de l'essaim, vitesse maximale, facteur d'inertie, etc.).Nous proposons dans cette thèse une adaptation de TRIBES à l'optimisation multiobjectif. L'objectif est d'obtenir un algorithme d'optimisation par essaim particulaire multiobjectif sans paramètres de contrôle. Nous reprenons les principaux mécanismes de TRIBES auxquels sont ajoutés de nouveaux mécanismes destinés à traiter des problèmes multiobjectif. Après les expérimentations, nous avons constaté, que TRIBES-Multiobjectif est moins compétitif par rapport aux algorithmes de référence dans la littérature. Ceci peut être expliqué par la stagnation prématurée de l'essaim. Pour remédier à ces problèmes, nous avons proposé l'hybridation entre TRIBES-Multiobjectif et un algorithme de recherche locale, à savoir le recuit simulé et la recherche tabou. L'idée était d'améliorer la capacité d'exploitation deTRIBES-Multiobjectif. Nos algorithmes ont été finalement appliqués sur des problèmes de dimensionnement des transistors dans les circuits analogiques / Meta-heuristics are recognized to be successful to deal with multiobjective optimization problems but still with limited success in engineering fields. In an environment where only the performance counts, the stochastic aspect of meta-heuristics again seems to be a difficult obstacle to cross for the decision-makers. It is, thus, important that the researchers of the community concern a quite particular effort to ease the handling of those algorithms. The more the algorithms will be easily accessible for the novices, the more the use of these algorithms can spread. Among the possible improvements, reducing the number of parameters is considered as the most challenging one. In fact, the performance of meta-heuristics is strongly dependent on their parameters values. TRIBES presents an attempt to remedy this problem. In fact, it is a particle swarm optimization (PSO) algorithm that works in an autonomous way. It was proposed by Maurice Clerc. Indeed, like every other meta-heuristic, PSO requires many parameters to be fitted every time a new problem is considered. The major contribution of TRIBES is to avoid the effort of fitting them. We propose, in this thesis, an adaptation of TRIBES to the multiobjective optimization. Our aim is to conceive a competitive PSO algorithm free of parameters. We consider the main mechanisms of TRIBES to which are added new mechanisms intended to handle multiobjective problems. After the experimentations, we noticed that Multiobjective-TRIBESis not competitive compared to other multiobjective algorithms representative of the state of art. It can be explained by the premature stagnation of the swarm. To remedy these problems, we proposed the hybridization between Multiobjective-TRIBES and local search algorithms such as simulated annealing and tabu search. The idea behind the hybridization was to improve the capacity of exploitation of Multiobjective-TRIBES. Our algorithms were finally applied to sizing analogical circuits' problems

A paradigm shift is underway in which the classical materials selection approach in engineering design is being replaced by the design of material structure and processing paths on a hierarchy of length scales for specific multifunctional performance requirements. In this dissertation, the focus is on designing mesoscopic material and product topology?? geometric arrangement of solid phases and voids on length scales larger than microstructures but smaller than the characteristic dimensions of an overall product. Increasingly, manufacturing, rapid prototyping, and materials processing techniques facilitate tailoring topology with high levels of detail. Fully leveraging these capabilities requires not only computational models but also a systematic, efficient design method for exploring, refining, and evaluating product and material topology and other design parameters for targeted multifunctional performance that is robust with respect to potential manufacturing, design, and operating variations. In this dissertation, the Robust Topological Preliminary Design Exploration Method is presented for designing complex multi-scale products and materials by topologically and parametrically tailoring them for multifunctional performance that is superior to that of standard designs and less sensitive to variations. A comprehensive robust design method is established for topology design applications. It includes computational techniques, guidelines, and a multiobjective decision formulation for evaluating and minimizing the impact of topological and parametric variation on the performance of a preliminary topological design. A method is also established for multifunctional topology design, including thermal topology design techniques and multi-stage, distributed design methods for designing preliminary topologies with built-in flexibility for subsequent modification for enhanced performance in secondary functional domains. Key aspects of the approach are demonstrated by designing linear cellular alloys??ered metallic cellular materials with extended prismatic cells?? three applications. Heat exchangers are designed with increased heat dissipation and structural load bearing capabilities relative to conventional heat sinks for microprocessor applications. Cellular materials are designed with structural properties that are robust to dimensional and topological imperfections such as missing cell walls. Finally, combustor liners are designed to increase operating temperatures and efficiencies and reduce harmful emissions for next-generation turbine engines via active cooling and load bearing within topologically and parametrically customized cellular materials.