Ce projet de recherche a été réalisé avec la collaboration de FPInnovations. Une part des travaux concernant le problème de récolte chilien a été effectuée à l'Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) à Santiago (Chili). / La planification de la récolte forestière comporte différents niveaux de planification selon l'horizon de temps du problème et la nature des décisions à prendre. Dans un premier temps, nous nous intéressons à un problème de planification annuelle de la récolte, à mi-chemin entre la planification tactique et opérationnelle. Ce problème appliqué à l'exploitation forestière au Québec, naît d'un besoin de l'industrie québécoise d'un outil pour la planification annuelle intégrée qui fournit aux équipes de récolte leur calendrier. L'intégration consiste à déterminer les affectations des équipes aux blocs en fonction des besoins des usines, et qui respectent les contraintes de transport, de gestion des stocks, et bien entendu les conditions d'exploitation en forêt. Plusieurs modèles de types MIP ont été formulés, des approches de résolution adaptées à la structure de chacun des modèles ont été développées. L'approche par horizon roulant est celle dont les résultats surpassent les deux autres et surtout, améliorent de façon significative les plans usuellement suivis, notamment en réduisant les volumes non livrés aux usines de moitié, ou encore en divisant entre 2 et 6 fois les volumes en stock quand la demande diminue. De plus, le développement d'une interface pour systématiser le processus de résolution et élargir le nombre d'utilisateurs, est la seconde contribution de la thèse. Cette étape du projet correspond à un transfert de technologie de l'université vers l'industrie. Le second problème de planification se situe au Chili, est une planification tactique de la récolte dirigée par les prix et demandes en produits finis, ces derniers étant considérés comme des paramètres aléatoires. Le problème stochastique formulé est résolu suivant une méthode de décomposition par scénarios dont le nombre varie entre 10 et 100. Pour chaque scénario, la solution déterministe, lorsqu'elle est réalisable, est comparée avec celle issue de la résolution du problème stochastique. La solution déterministe n'est réalisable que pour une dizaine de scénarios parmi 100, et les pertes encourues sont en moyenne de 9%. / Harvest planning has different levels according to the time horizon of the problem and the nature of the decisions to be taken. Initially, we are interested in an annual harvest scheduling problem, halfway between tactical and operational planning. This problem applied in Qu\'ebec, is motivated by a need from the industry for an integrated tool that provides annual schedules to harvest teams. The integration is to determine demand driven assignments of teams to cutblocks and to manage transportation and inventory accordingly. Several MIP models have been formulated, and three solution approaches have been developed according to the structure of each model. The rolling horizon approach performs better than the other two, by improving significantly from the traditional harvest plan, especially by reducing by half non delivered volumes or by dividing between 2 and 6 times volumes in storage when demands decrease. Another contribution of the thesis is the creation of an interface to systematize solution process and to allow other users. This is the object of a transfer project between academics and industry. The second problem is a Chilean tactical harvest planning. Harvesting decisions are driven by stochastic demands and prices of final products. The stochastic problem is solved using a heuristic based on a scenario decomposition technique. The number of scenarios considered is between 10 and 100 scenarios. For each scenario, when the deterministic solution is feasible, it is compared with the stochastic solution for the current scenario. The deterministic solution is only feasible for 10% of the scenarios, and induces losses of 9% in average.

Dans ce mémoire, nous étudions un problème de tournées de véhicules dans lequel une flotte privée de véhicules n’a pas la capacité suffisante pour desservir les demandes des clients. Dans un tel cas, on fait appel à un transporteur externe. Ce dernier n’a aucune contrainte de capacité, mais un coût est encouru lorsqu’un client lui est affecté. Il n’est pas nécessaire de mettre tous les véhicules de la flotte privée en service si cette approche se révèle plus économique. L’objectif consiste à minimiser le coût fixe des véhicules, puis le coût variable de transport et le coût chargé par le transporteur externe. Notre travail consiste à appliquer la métaheuristique de recherche adaptative à grand voisinage sur ce problème. Nous comparons nos résultats avec ceux obtenus précédemment avec différentes techniques connues sur les instances de Christofides et celles de Golden. / In this master thesis, we study a vehicle routing problem in which a private fleet does not have sufficient capacity to serve all customers. Therefore, an external common carrier is required. The external common carrier has no constraint of capacity, but there is a cost when a customer it assigned to it. It is not necessary for all the vehicles of the private fleet to be used. The objective is to minimize the sum of the fixed cost of the private fleet, the variable routing cost and the external carrier cost. Our work applies the adaptative large neighborhood search metaheuristic on this problem. We compare our results with those obtained previously with different well-known techniques on the benchmark instances of Christofides and Golden.

This paper proposes and investigates a metaheuristic tabu search algorithm (TSA) that generates optimal or near optimal solutions sequences for the feedback length minimization problem (FLMP) associated to a design structure matrix (DSM). The FLMP is a non-linear combinatorial optimization problem, belonging to the NP-hard class, and therefore finding an exact optimal solution is very hard and time consuming, especially on medium and large problem instances. First, we introduce the subject and provide a review of the related literature and problem definitions. Using the tabu search method (TSM) paradigm, this paper presents a new tabu search algorithm that generates optimal or sub-optimal solutions for the feedback length minimization problem, using two different neighborhoods based on swaps of two activities and shifting an activity to a different position. Furthermore, this paper includes numerical results for analyzing the performance of the proposed TSA and for fixing the proper values of its parameters. Then we compare our results on benchmarked problems with those already published in the literature. We conclude that the proposed tabu search algorithm is very promising because it outperforms the existing methods, and because no other tabu search method for the FLMP is reported in the literature. The proposed tabu search algorithm applied to the process layer of the multidimensional design structure matrices proves to be a key optimization method for an optimal product development. / Ce mémoire présente un nouvel algorithme métaheuristique de recherche taboue pour trouver des solutions optimales ou sous-optimales au problème de minimisation de la longueur des dépendances d’une matrice de conception (FLMP). Ce problème comporte une fonction économique non-linéaire et il appartient à la classe NP-ardu. Il s’ensuit qu’il est très difficile à trouver une solution optimale exacte en temps réel pour les problèmes de taille moyenne ou grande. D’abord, on présente le problème et une revue de la littérature associée. Ensuite, on analyse le problème, et on présente les détails du nouvel algorithme de recherche taboue produisant des solutions au problème de réduction de l’effet de retour en utilisant deux voisinages différents, le premier basé sur l’échange des positions de deux activités ("swap"), et le second sur le déplacement d’une activité à une position différente ("shift"). Des résultats numériques permettent d’analyser le comportement de l’algorithme et de comparer les deux voisinages. La première étape consiste à déterminer de bonnes valeurs pour les paramètres en utilisant des problèmes générés aléatoirement. Ensuite nos résultats sont comparés avec ceux obtenus dans la littérature. On conclut que l’algorithme de recherche taboue proposé est très prometteur, car nos résultats sont meilleurs que ceux publiés dans la litérature. D’autant plus que la recherche taboue semble avoir été utilisée pour la première fois sur ce problème.

Ces travaux de recherche abordent un problème de défense anti-aérien, usuellement appelé problème d'allocation d'armes à des cibles dans la littérature. L'allocation d'armes à des cibles est un problème bien connu de la recherche opérationnelle militaire qui a rencontré un franc succès parmi la communauté des chercheurs, et qui aujourd'hui encore suscite un large engouement puisque sa propriété démontrée NP-difficile en fait un problème qui reste irrésolu. Que ce soit par des méthodes analytiques ou meta-heuristiques, le problème d'allocation d'armes à des cibles a fait l'objet de nombreuses propositions de résolution. Cependant, il est assez surprenant de voir que la modélisation proposée pour ce problème n'a guère évolué depuis qu'il est apparu pour la première fois dans la littérature en 1950. Cette modélisation peut être considérée comme obsolète aujourd'hui et ne répond plus aux exigences qui accompagnent les technologies modernes. En effet, en 60 ans le champ de bataille a complètement changé, et dans la littérature seulement un nombre limité d'études proposent de prendre en compte ces évolutions. L'étude menée dans cette thèse propose de s'intéresser aux systèmes de Commandes et Contrôles (C2) pour des applications anti-aériennes. Habituellement un système C2 est composé de senseurs, d'un centre d'opérations tactiques et d'un ou plusieurs lanceurs. Les senseurs alimentent le centre d'opérations tactiques à partir des informations qu'ils recueillent, puis, une fois ces informations reçues, le centre d'opérations tactiques va interpréter ces données afin de calculer l'atteignabilité des menaces. Enfin, un plan d'engagement qui comprend l'allocation des munitions disponibles aux cibles et une date de tir sont proposés à un opérateur humain qui aura pour mission de valider cette proposition en totalité ou partiellement, puis va procéder à l'engagement des menaces. Pour remplir cet objectif, une approche innovante et faisant l'objet d'un dépôt de brevet a été développée afin de répondre aux difficultés relatives aux problèmes d'optimisation multi-objectifs. Ensuite, un algorithme d'optimisation continue basé sur la combinaison de l'optimisation par essaim particulaires avec la théorie des jeux évolutionnaires est proposé pour optimiser les dates de tirs. L'allocation optimale, elle, est obtenue en adaptant cette méthode continue au cas discret. La preuve que l'algorithme développé est localement convergent est donnée dans cette thèse. D'autre part, l'aspect temps-réel a également fait l'objet d'une recherche attentive et l'algorithme précédemment cité a été hybridé avec les réseaux de neurones afin d'accélérer le temps de calcul des composants identifiés comme "lourds" en termes de charge de calcul. Enfin, cette étude ne se limite pas à une application de recherche opérationnelle militaire, mais inclut quelques concepts élémentaires de guidage et de navigation pour le calcul d'atteignabilité des menaces. Finalement, cette thèse permet d'identifier que les points suivants doivent faire l'objet d'une attention très particulière afin de développer un outil d'aide à la décision efficace. D'abord, la métrique d'évaluation d'un bon plan d'engagement doit être clairement analysée. Ensuite, le plan d'engagement proposé doit être stable et ne pas proposer de changements soudains qui pourraient perturber l'opérateur. Le troisième point concerne la robustesse de la solution proposée et sa capacité à faire face aux situations les plus compliquées. Quatrièmement, le temps et la charge de calcul sont des contraintes techniques qui ne peuvent pas être outrepassées. Finalement, les exigences posées lors de la préparation de mission et qui dépendent du contexte doivent faire l'objet d'une attention particulière. C'est pourquoi, l'outil d'aide à la décision proposé doit permettre un allègement significatif de la charge de travail de l'opérateur ainsi que la réduction considérable du stress lié à ce contexte / This research investigates a practical air defence problem, usually named Weapon Target Assignment (WTA) in the literature. The WTA problem is a well-known problem of military operation research that encountered a wide success in the research community, but still nowadays since it remains an unsolved problem because of its NP-hardness property. From analytical to heuristic methods, the WTA was deeply investigated and many attempts to solve this problem have been proposed. However, the proposed modelling of this problem is consistent with the 1950's technologies. Thus, the proposed modelling found in the literature can be considered as obsolete and cannot fit the requirement of the current technology advances. Indeed, the battle field dramatically changes over 60 years, and the recent literature proposes only few studies taking into account these amendments. The herein study proposes to investigate a Command & Control system (C2) in air defence applications. Usually a C2 system includes sensors, a Tactical Operation Centre (TOC) and one or more launchers. The sensors provide information about aerial tactical situation to the TOC. This TOC is in charge of evaluating the received information in order to compute the attainability of the targets, then an engagement plan that includes the assignment of the available weapons to the incoming targets and a date to fire for each assignment. This engagement plan is then proposed to one human operator in charge of accepting whole or part of this engagement plan and engage the targets following the received instructions. To achieve this goal, an innovative and patented approach to mitigate the issues related to multi-objective optimisation is proposed. Then, a continuous optimisation algorithm based on the combination of the Particle Swarm Optimisation and the Evolutionary Game Theory was proposed to determine the best dates to fire. The optimal assignment was obtained by adapting the aforementioned algorithm to the discrete case. This thesis also gives the proof that the designed algorithms are locally convergent and intensive benchmarking confirms the developed theory. In order to respect the real-time requirement, it was also devised to use the Neural Networks to lighten the identified burdensome parts of the algorithm and decrease computational time. Not limited to the military operation research field, the herein study reuse some basic concepts of missile guidance and navigation to compute the attainability of the targets. From this thesis, it can be identified that following aspects need to be carefully considered to provide an efficient decision making support to a human operator: First, clearly define what a good engagement plan is. Second, the engagement plan must be steady to avoid high rate changing in the assignments that could significantly disturb the operator. Third, the proposed engagement also must be reliable and robust to face any possible situations. Fourth, the computation time and computation load are technical constraints that cannot be overstepped. Finally, the operational constraints related to the mission context defined during a pre-mission stage must also be taken into account. Therefore, the proposed decision making support must help and significantly reduce the operator's work load in this situation of high stress and sensitive context

L'objectif de cette thèse est double. D'une part, elle vise à réinterroger les débats internes à la Sociologie qui semblent vouloir opposer une discipline académique et une discipline dite professionnelle. L'enjeu est de montrer en quoi ces deux univers, que certains opposent, ne sont pas s'y éloignés que ça l'un de l'autre ou tout du moins, se rejoignent en de nombreux points et doivent chacun répondre à des contraintes de production du savoir. D'autre part, elle a pour ambition de montrer que la production intellectuelle à la demande, c'est-à-dire celle menée au sein d'une entreprise, peut répondre aux attentes et aux exigences de chaque univers. En prenant pour objet d'étude la consommation des fruits et des légumes, nous avons pu démontrer en premier lieu, grâce à la description et l'analyse transversale des données, à la fois auprès des consommateurs et des professionnels de l'univers des fruits et des légumes, que les résultats ont une dimension opérationnelle forte. Par ailleurs, grâce à la modélisation AEP - Attachement, Expertise, Partage - notre travail de thèse permet d'enrichir les modèles d'analyse théorique déjà existants. L'ambition étant alors d'aller un cran plus loin dans la modélisation puisque notre recherche montre le lien qui existe entre ces trois dimensions et comment elles sont reliées les unes aux autres pour mettre en avant une typologie d'acteurs. / This thesis have a double objective. In one hand, it means to re-interrogate the internal debates that seems to oppose academic and professional Sociology. The goal is to show how these two sides of our discipline, which some oppose, are not that different one from another. It converge in many ways and have to fit with knowledge production constraints. In another hand, it tries to show that intellectual research on demand, which is asked in a company, can meet the expectations and requirements of any universe. By taking fruits and vegetables consumption as object of research we first demonstrated, thanks to the data's description and analysis of professional and consumers close to fruits and vegetables, that the results have a huge operational dimension. By the way, thanks to the AES's modelisation - Attachment, Expertise, Social link - our thesis enriches the analytical theoretical models that already exists. The ambition is to go further into the modelisation by defining a consumer's typology and to show that a link subsists between these three dimensions and behavioural structures, dependents one to another.

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Cette thèse étudie des systèmes locaux de gestion de transfert de pétrole ayant une architecture de réseau de canalisation. Pour leur représentativité, deux systèmes localisés au Venezuela et appartenant à l'entreprise PDVSA (Pétroles du Venezuela) ont été retenus pour illustrer les méthodes proposées et les valider : le Terminal Maritime de Pétrole de Guaraguao et le Centre de Stockage de Punta de Palmas. Dans ces réseaux des connexions, appelées « alignements », sont établies en ouvrant/fermant des vannes à travers d'un système SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition). Le choix d'un alignement doit tenir compte de critères d'optimisation. La minimisation des interférences avec d'autres alignements, liée à la notion de capacité opérative, a été identifiée comme le critère de choix le plus important. Les contributions de cette thèse reposent sur une modélisation sous forme de graphes, et sur des algorithmes appartenant au domaine de la recherche opérationnelle. Elles contribuent à fournir aux opérateurs de supervision des outils d'analyse permettant d'optimiser le choix des alignements. Des indicateurs permettant de quantifier l'impact des opérations d'alignement ou des défaillances, sur la capacité opérative du système, sont proposés. La minimisation de l'impact sur la capacité opérative, va correspondre à la minimisation des interférences avec des alignements potentiels. Un algorithme de calcul de ces indicateurs, est présenté, ainsi que des algorithmes de recherche de chemin, de détermination d'éléments critiques, et de recherche d'alignements utilisant des pompes. Ces algorithmes sont basés sur des algorithmes classiques s'adressant au problème du plus court chemin, du flot maximum et du nombre maximum de chemins disjoints. Cependant, ils utilisent des méthodes innovantes, comme l'ajout de contraintes considérant l'existence de sous-types d'alignements, le calcul dynamique des coûts des chemins à partir de son impact sur la capacité opérative, et la recherche de chemins via un point intermédiaire obligatoire. Les contributions sont potentiellement applicables dans des domaines autres que le transport de pétrole. Les algorithmes ont été mis en œuvre en utilisant le langage Python et ont été testés en utilisant les données réelles des réseaux étudiés. L'objectif à moyen terme de ces travaux est le développement d'un logiciel d'assistance à la prise de décision. / This thesis studies local crude oil transportation systems with a pipe network architecture. Two representative systems, belonging to PDVSA (Venezuelan oil company), have been studied: the Guaraguao Crude Oil Seaport and the Punta de Palmas Tanks Yard. In this systems, connections, called "alignments", are established by opening/closing valves using a SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) system. Alignment choice is made based on optimization criteria. Interferences minimization with other alignments, related to the notion of operative capacity, has been identified as the most important criterion. The contributions of this thesis are based on graph modelling and algorithms from operational research. The main goal is to provide analysis tools allowing alignment choice optimization. Indexes permitting the quantification of alignments or failures impact on the operative capacity of the system are proposed. Minimizing the impact on the operative capacity will correspond to minimizing interferences with potential alignments. An algorithm computing these indexes is presented, as well as complementary developments such as a path search algorithm, an algorithm for critical elements determination, and algorithm for alignments using pumps. These algorithms are based on classical algorithms for the shortest path problem, the maximum flow problem and the maximum disjoint paths problem. However, they use innovative methods such as adding constraints when considering alignment sub-types, the dynamic computation of path costs based on their impact on operative capacity, and path search considering an obligatory intermediate node. These contributions can potentially be applied in areas other than oil transportation. The algorithms had been implemented in Python and had been tested using real data from the studied systems. The middle term goal of these works is the development of assistance software for decision making.

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Les deux dernières décennies ont été marquées par une augmentation significative des données collectées dans les systèmes d'informations. Cette masse de données contient des informations riches et peu exploitées. Cette réalité s’applique au secteur de la santé où l'informatisation est un enjeu pour l’amélioration de la qualité des soins. Les méthodes existantes dans les domaines de l'extraction de processus, de l'exploration de données et de la modélisation mathématique ne parviennent pas à gérer des données aussi hétérogènes et volumineuses que celles de la santé. Notre objectif est de développer une méthodologie complète pour transformer des données de santé brutes en modèles de simulation des parcours de soins cliniques. Nous introduisons d'abord un cadre mathématique dédié à la découverte de modèles décrivant les parcours de soin, en combinant optimisation combinatoire et Process Mining. Ensuite, nous enrichissons ce modèle par l’utilisation conjointe d’un algorithme d’alignement de séquences et de techniques classiques de Data Mining. Notre approche est capable de gérer des données bruitées et de grande taille. Enfin, nous proposons une procédure pour la conversion automatique d'un modèle descriptif des parcours de soins en un modèle de simulation dynamique. Après validation, le modèle obtenu est exécuté pour effectuer des analyses de sensibilité et évaluer de nouveaux scénarios. Un cas d’étude sur les maladies cardiovasculaires est présenté, avec l’utilisation de la base nationale des hospitalisations entre 2006 et 2015. La méthodologie présentée dans cette thèse est réutilisable dans d'autres aires thérapeutiques et sur d'autres sources de données de santé. / During the last two decades, the amount of data collected in Information Systems has drastically increased. This large amount of data is highly valuable. This reality applies to health-care where the computerization is still an ongoing process. Existing methods from the fields of process mining, data mining and mathematical modeling cannot handle large-sized and variable event logs. Our goal is to develop an extensive methodology to turn health data from event logs into simulation models of clinical pathways. We first introduce a mathematical framework to discover optimal process models. Our approach shows the benefits of combining combinatorial optimization and process mining techniques. Then, we enrich the discovered model with additional data from the log. An innovative combination of a sequence alignment algorithm and of classical data mining techniques is used to analyse path choices within long-term clinical pathways. The approach is suitable for noisy and large logs. Finally, we propose an automatic procedure to convert static models of clinical pathways into dynamic simulation models. The resulting models perform sensitivity analyses to quantify the impact of determinant factors on several key performance indicators related to care processes. They are also used to evaluate what-if scenarios. The presented methodology was proven to be highly reusable on various medical fields and on any source of event logs. Using the national French database of all the hospital events from 2006 to 2015, an extensive case study on cardiovascular diseases is presented to show the efficiency of the proposed framework.