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.

L'optimisation à base de simulation est une approche performante pour la résolution de problèmes d'optimisation continus et stochastiques. Nous proposons des algorithmes d'optimisation par simulation basés sur la décomposition hiérarchique de l'espace de recherche en espaces de plus petite taille. Les problématiques consistent à évaluer les sous espaces, sélectionner les sous espaces optimaux et les diviser à nouveau. Nous discutons l'efficacité d'alternatives algorithmiques connues et d'autres nouvelles, dans le but de trouver la ou l'ensemble des régions optimales. Ces alternatives sont développées dans les contextes d'optimisation de l'espérance, d'optimisation du quantile et d'optimisation multiobjectif. Tout au long de la thèse, nous avons évalué cette famille d'algorithmes sur des problèmes de conception de stratégies de conduite de culture en agriculture et plus particulièrement sur un problème de gestion de l'irrigation du maïs. Nous avons proposé les espaces de décision obtenus par l'application de nos méthodes, et leur traduction en termes de stratégies d'irrigation. Les algorithmes d'optimisation du quantile et d'optimisation multiobjectif ont abouti à la proposition de stratégies nouvelles en termes de prise en compte de l'incertain et de prise en compte simultanée d'objectifs. Il sera intéressant de poursuivre ces pistes de recherche, en particulier pour l'application à d'autres problèmes multicritères soumis à l'incertain.

Les centres d’appels sont des éléments clés de presque n’importe quelle grande organisation. Le problème de gestion du travail a reçu beaucoup d’attention dans la littérature. Une formulation typique se base sur des mesures de performance sur un horizon infini, et le problème d’affectation d’agents est habituellement résolu en combinant des méthodes d’optimisation et de simulation. Dans cette thèse, nous considérons un problème d’affection d’agents pour des centres d’appels soumis a des contraintes en probabilité. Nous introduisons une formulation qui exige que les contraintes de qualité de service (QoS) soient satisfaites avec une forte probabilité, et définissons une approximation de ce problème par moyenne échantillonnale dans un cadre de compétences multiples. Nous établissons la convergence de la solution du problème approximatif vers celle du problème initial quand la taille de l’échantillon croit. Pour le cas particulier où tous les agents ont toutes les compétences (un seul groupe d’agents), nous concevons trois méthodes d’optimisation basées sur la simulation pour le problème de moyenne échantillonnale. Étant donné un niveau initial de personnel, nous augmentons le nombre d’agents pour les périodes où les contraintes sont violées, et nous diminuons le nombre d’agents pour les périodes telles que les contraintes soient toujours satisfaites après cette réduction. Des expériences numériques sont menées sur plusieurs modèles de centre d’appels à faible occupation, au cours desquelles les algorithmes donnent de bonnes solutions, i.e. la plupart des contraintes en probabilité sont satisfaites, et nous ne pouvons pas réduire le personnel dans une période donnée sont introduire de violation de contraintes. Un avantage de ces algorithmes, par rapport à d’autres méthodes, est la facilité d’implémentation. / Call centers are key components of almost any large organization. The problem of labor management has received a great deal of attention in the literature. A typical formulation of the staffing problem is in terms of infinite-horizon performance measures. The method of combining simulation and optimization is used to solve this staffing problem. In this thesis, we consider a problem of staffing call centers with respect to chance constraints. We introduce chance-constrained formulations of the scheduling problem which requires that the quality of service (QoS) constraints are met with high probability. We define a sample average approximation of this problem in a multiskill setting. We prove the convergence of the optimal solution of the sample-average problem to that of the original problem when the sample size increases. For the special case where we consider the staffing problem and all agents have all skills (a single group of agents), we design three simulation-based optimization methods for the sample problem. Given a starting solution, we increase the staffings in periods where the constraints are violated, and decrease the number of agents in several periods where decrease is acceptable, as much as possible, provided that the constraints are still satisfied. For the call center models in our numerical experiment, these algorithms give good solutions, i.e., most constraints are satisfied, and we cannot decrease any agent in any period to obtain better results. One advantage of these algorithms, compared with other methods, that they are very easy to implement.

Nous étudions la gestion de centres d'appels multi-compétences, ayant plusieurs types d'appels et groupes d'agents. Un centre d'appels est un système de files d'attente très complexe, où il faut généralement utiliser un simulateur pour évaluer ses performances. Tout d'abord, nous développons un simulateur de centres d'appels basé sur la simulation d'une chaîne de Markov en temps continu (CMTC), qui est plus rapide que la simulation conventionnelle par événements discrets. À l'aide d'une méthode d'uniformisation de la CMTC, le simulateur simule la chaîne de Markov en temps discret imbriquée de la CMTC. Nous proposons des stratégies pour utiliser efficacement ce simulateur dans l'optimisation de l'affectation des agents. En particulier, nous étudions l'utilisation des variables aléatoires communes. Deuxièmement, nous optimisons les horaires des agents sur plusieurs périodes en proposant un algorithme basé sur des coupes de sous-gradients et la simulation. Ce problème est généralement trop grand pour être optimisé par la programmation en nombres entiers. Alors, nous relaxons l'intégralité des variables et nous proposons des méthodes pour arrondir les solutions. Nous présentons une recherche locale pour améliorer la solution finale. Ensuite, nous étudions l'optimisation du routage des appels aux agents. Nous proposons une nouvelle politique de routage basé sur des poids, les temps d'attente des appels, et les temps d'inoccupation des agents ou le nombre d'agents libres. Nous développons un algorithme génétique modifié pour optimiser les paramètres de routage. Au lieu d'effectuer des mutations ou des croisements, cet algorithme optimise les paramètres des lois de probabilité qui génèrent la population de solutions. Par la suite, nous développons un algorithme d'affectation des agents basé sur l'agrégation, la théorie des files d'attente et la probabilité de délai. Cet algorithme heuristique est rapide, car il n'emploie pas la simulation. La contrainte sur le niveau de service est convertie en une contrainte sur la probabilité de délai. Par après, nous proposons une variante d'un modèle de CMTC basé sur le temps d'attente du client à la tête de la file. Et finalement, nous présentons une extension d'un algorithme de coupe pour l'optimisation stochastique avec recours de l'affectation des agents dans un centre d'appels multi-compétences. / We study the management of multi-skill call centers, with multiple call types and agent groups. A call center is a very complex queueing system, and we generally need to use simulation in order to evaluate its performances. First, we develop a call center simulator based on the simulation of a continuous-time Markov chain (CTMC) that is faster than traditional discrete-event simulation. Using an uniformization method, this simulator simulates the embedded discrete-time Markov chain of the CTMC. We propose strategies to use this simulator efficiently within a staffing optimization algorithm. In particular, we study the use of common random numbers. Secondly, we propose an algorithm, based on subgradient cuts and simulation, to optimize the shift scheduling problem. Since this problem is usually too big to be solved as an integer programming problem, we relax the integer variables and we propose methods to round the solutions. We also present a local search to improve the final solution. Next, we study the call routing optimization problem. We propose a new routing policy based on weights, call waiting times, and agent idle times or the number of idle agents. We develop a modified genetic algorithm to optimize all the routing parameters. Instead of doing mutations and crossovers, this algorithm refines the parametric distributions used to generate the population of solutions. We also develop a staffing algorithm based on aggregation, queueing theory and delay probability. This heuristic algorithm is fast, because it does not use simulation. The service level constraint is converted into a delay probability constraint. Moreover, we propose a variant of a CTMC model based on the waiting time of the customer at the head of the queue. Finally, we design an extension of a cutting-plane algorithm to optimize the stochastic version with recourse of the staffing problem for multi-skill call centers.

Nous développons une approche générique pour comprendre comment différents régimes alimentaires peuvent influencer la qualité et la composition du lait. Cette question s'intègre dans le cadre du Flux Balance Analysis (FBA), qui consiste à analyser un réseau métabolique en optimisant un système de contraintes linéaires. Nous avons proposé une extension du FBA pour analyser la transformation des nutriments en intégrant des hypothèses biologiques utilisées par différents modèles numériques dans un modèle générique de la glande mammaire. Notre méthode permet de quantifier les précurseurs qui interviennent dans la composition des sorties du système, en calculant des contributions des entrées dans les sorties [AIO]. A l'aide de cette approche, nous avons montré que la transformation des nutriments du lait ne peut pas être modélisée par l'optimisation d'une combinaison linéaire des flux des réactions sur un modèle du métabolisme mammaire. Pour étudier plus précisément la flexibilité d'un réseau métabolique, nous avons proposé un algorithme e

Les systèmes embarqués sont des équipements électroniques et informatiques, soumis à de nombreuses contraintes et dont le fonctionnement doit être continu. Pour définir le comportement de ces systèmes, les modèles de programmation dataflows sont souvent utilisés. Ce choix de modèle est motivé d'une part, parce qu'ils permettent de décrire un comportement cyclique, nécessaire aux systèmes embarqués ; et d'autre part, parce que ces modèles s'apprêtent à des analyses qui peuvent fournir des garanties de fonctionnement et de performance essentielles. La société Kalray propose une architecture embarquée, le MPPA. Il est accompagné du langage de programmation ΣC. Ce langage permet alors de décrire des applications sous forme d'un modèle dataflow déjà très étudié, le modèle Cyclo-Static Dataflow Graph(CSDFG). Cependant, les CSDFG générés par ce langage sont souvent trop complexes pour permettre l'utilisation des techniques d'analyse existantes. L'objectif de cette thèse est de fournir des outils algorithmiques qui résolvent les différentes étapes d'analyse nécessaires à l'étude d'une application ΣC, mais dans un temps d'exécution raisonnable, et sur des instances de grande taille. Nous étudions trois problèmes d'analyse distincts : le test de vivacité, l'évaluation du débit maximal, et le dimensionnement mémoire. Pour chacun de ces problèmes, nous fournissons des méthodes algorithmiques rapides, et dont l'efficacité a été vérifiée expérimentalement. Les méthodes que nous proposons sont issues de résultats sur les ordonnancements périodiques ; elles fournissent des résultats approchés et sans aucune garantie de performance. Pour pallier cette faiblesse, nous proposons aussi de nouveaux outils d'analyse basés sur les ordonnancements K-périodiques. Ces ordonnancements généralisent nos travaux d'ordonnancement périodiques et nous permettrons dans un avenir proche de concevoir des méthodes d'analyse bien plus efficaces.

Le Problème de Tournées de Véhicules (PTV) est une clé importante pour gérér efficacement des systèmes logistiques, ce qui peut entraîner une amélioration du niveau de satisfaction de la clientèle. Ceci est fait en servant plus de clients dans un temps plus court. En terme général, il implique la planification des tournées d'une flotte de véhicules de capacité donnée basée à un ou plusieurs dépôts. Le but est de livrer ou collecter une certain quantité de marchandises à un ensemble des clients géographiquement dispersés, tout en respectant les contraintes de capacité des véhicules. Le PTV, comme classe de problèmes d'optimisation discrète et de grande complexité, a été étudié par de nombreux au cours des dernières décennies. Étant donné son importance pratique, des chercheurs dans les domaines de l'informatique, de la recherche opérationnelle et du génie industrielle ont mis au point des algorithmes très efficaces, de nature exacte ou heuristique, pour faire face aux différents types du PTV. Toutefois, les approches proposées pour le PTV ont souvent été accusées d'être trop concentrées sur des versions simplistes des problèmes de tournées de véhicules rencontrés dans des applications réelles. Par conséquent, les chercheurs sont récemment tournés vers des variantes du PTV qui auparavant étaient considérées trop difficiles à résoudre. Ces variantes incluent les attributs et les contraintes complexes observés dans les cas réels et fournissent des solutions qui sont exécutables dans la pratique. Ces extensions du PTV s'appellent Problème de Tournées de Véhicules Multi-Attributs (PTVMA). Le but principal de cette thèse est d'étudier les différents aspects pratiques de trois types de problèmes de tournées de véhicules multi-attributs qui seront modélisés dans celle-ci. En plus, puisque pour le PTV, comme pour la plupart des problèmes NP-complets, il est difficile de résoudre des instances de grande taille de façon optimale et dans un temps d'exécution raisonnable, nous nous tournons vers des méthodes approcheés à base d’heuristiques. / The Vehicle Routing Problem (VRP) is an important key to efficient logistics system management, which can result in higher level of customer satisfaction because more customers can be served in a shorter time. In broad terms, it deals with designing optimal delivery or collection routes from one or several depot(s) to a number of geographically scattered customers subject to side constraints. The VRP is a discrete optimization and computationally hard problem and has been extensively studied by researchers and practitioners during the past decades. Being complex problems with numerous and relevant potential applications, researchers from the fields of computer science, operations research and industrial engineering have developed very efficient algorithms, both of exact and heuristic nature, to deal with different types of VRPs. However, VRP research has often been criticized for being too focused on oversimplified versions of the routing problems encountered in real-life applications. Consequently, researchers have recently turned to variants of the VRP which before were considered too difficult to solve. These variants include those attributes and constraints observed in real-life planning and lead to solutions that are executable in practice. These extended problems are called Multi-Attribute Vehicle Routing Problems (MAVRPs). The main purpose of this thesis is to study different practical aspects of three multi-attribute vehicle routing problems which will be modeled in it. Besides that, since the VRP has been proved to be NP-hard in the strong sense such that it is impossible to optimally solve the large-sized problems in a reasonable computational time by means of traditional optimization approaches, novel heuristics will be designed to efficiently tackle the created models.

Dans les études sur le transport, les modèles de choix de route décrivent la sélection par un utilisateur d’un chemin, depuis son origine jusqu’à sa destination. Plus précisément, il s’agit de trouver dans un réseau composé d’arcs et de sommets la suite d’arcs reliant deux sommets, suivant des critères donnés. Nous considérons dans le présent travail l’application de la programmation dynamique pour représenter le processus de choix, en considérant le choix d’un chemin comme une séquence de choix d’arcs. De plus, nous mettons en œuvre les techniques d’approximation en programmation dynamique afin de représenter la connaissance imparfaite de l’état réseau, en particulier pour les arcs éloignés du point actuel. Plus précisément, à chaque fois qu’un utilisateur atteint une intersection, il considère l’utilité d’un certain nombre d’arcs futurs, puis une estimation est faite pour le restant du chemin jusqu’à la destination. Le modèle de choix de route est implanté dans le cadre d’un modèle de simulation de trafic par événements discrets. Le modèle ainsi construit est testé sur un modèle de réseau routier réel afin d’étudier sa performance. / In transportation modeling, a route choice is a model describing the selection of a route between a given origin and a given destination. More specifically, it consists of determining the sequence of arcs leading to the destination in a network composed of vertices and arcs, according to some selection criteria. We propose a novel route choice model, based on approximate dynamic programming. The technique is applied sequentially, as every time a user reaches an intersection, he/she is supposed to consider the utility of a certain number of future arcs, followed by an approximation for the rest of the path leading up to the destination. The route choice model is implemented as a component of a traffic simulation model, in a discrete event framework. We conduct a numerical experiment on a real traffic network model in order to analyze its performance.

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En lien étroit avec le projet européen DREAM, le sujet de thèse s’intègre dans les évolutions opérationnelles des réseaux de distribution de demain intégrant de larges quantités d'énergies renouvelables. Un contrôle centralisé de l'ensemble des acteurs est, certes globalement optimal mais complexe et peu fiable. L'étude porte sur la faisabilité d'un contrôle distribué, auto-adaptatif et temps réel des ressources locales et des composants du réseau. La piste principale explorée correspond à des agents autonomes qui peuvent construire des structures collaboratives ad-hoc suivant les besoins du réseau. Ces structures collaboratives adresseront divers modes de fonctionnement, du marché de l'énergie J-1 à infraday au marché d'ajustement (services systèmes) et au contrôle local (fréquence et auto-cicatrisation). / In close relationship with the European project DREAM, this doctoral thesis focus on operational evolutions in tomorrow’s distribution networks wich will integrate a larger amount of distributed renewable resources. A centralized control of all the entities (from controllable loads to embedded generators) is overall optimal but complex and not so reliable. This study addresses the feasibility of a distributed control, autonomous, self-learning and real time operation of local resources and network’s components. The main concern to explore will be the creation of ad-hoc federations of agents that will flexibly adjust their hierarchy to current needs. These collaborative structures will use different coordination strategies ranging from market-based transactions, to balancing optimization market (ancillary services) and to local control (frequency control and self-healing).