Le domaine de la traction électrique a suscité un très grand intérêt dans les dernières années. La conception optimale de l'ensemble moteur électrique de traction - onduleur doit prendre en compte une variété de critères et contraintes. Étant donnée la liaison entre la géométrie du moteur et la stratégie de commande de l'onduleur, l'optimisation de l'ensemble de traction doit prendre en considération, en même temps, les deux composants.L'objectif de la thèse est la conception d'un outil d'optimisation appliqué à un système de traction électrique légère qu'emploie un moteur à réluctance variable alimenté (MRVCE) par un onduleur triphasé en pont complet. Le MRVCE est modélisé en utilisant la technique par réseau de perméances. En même temps, la technique de commande électronique peut être facilement intégrée dans le modèle pour effectuer l'analyse dynamique du fonctionnement du moteur. L'outil d'optimisation réalisé utilise l'algorithme par essaim de particules, modifié pour résoudre des problèmes multi-objectif. Les objectifs sont liés à la qualité des caractéristiques de fonctionnement du moteur, en temps que les variables d'optimisation concernent la géométrie du moteur aussi que la technique de commande. Les performances de l'algorithme sont comparées avec ceux de l'algorithme génétique (NSGA-II) et d'une implémentation classique de l'algorithme par essaim de particules multi-objectif.Finalement, un prototype de moteur à réluctance variable est construit et le fonctionnement du MRVCE alimenté depuis l'onduleur triphasé en pont complet est implémenté et les outils de modélisation et d'optimisation sont validés

Depuis le début des années 2000, le secteur social et médico-social connait des évolutions et des mutations importantes. D’un côté, le nombre de personnes prises en charge est en perpétuelle augmentation. D’un autre côté, les finances et les budgets mis à disposition des établissements ne cessent de se réduire, ce qui oblige les décideurs à s’adapter et à trouver de nouvelles solutions pour faire plus avec moins de moyens. Dans cette thèse, nous étudions un problème pratique auquel sont souvent confrontés les directeurs des établissements qui est l’élaboration de plans d’actions optimaux. Un plan d’actions est un ensemble d’actions qui sont mises en place afin d’améliorer à la fois les performances de l’établissement et la qualité de prise en charge de ses résidents.Élaborer un plan d’actions optimal consiste à identifier et choisir les meilleures actions qui améliorent tous les objectifs du plan tout en respectant quelques contraintes. Après la présentation du contexte pratique et théorique, nous fournissons une modélisation formelle du problème sous forme d’un problème de sac-à-dos multi-objectif.Puis nous présentons quelques méthodes de résolution à base d’indicateurs de qualité et de la dominance de Lorenz. Nous montrons que la méthode IBMOLS combinée avec l’indicateur de qualité R2 permet d’obtenir des solutions efficaces et d’intégrer facilement les préférences du décideur. Nous montrons également que dans un contexte où les préférences du décideur sont inconnues ou les objectifs ont tous la même importance, la dominance de Lorenz est un outil très efficace qui permet, d’un côté, d’intégrer l’équité dans le processus de recherche et, d’un autre côté, de réduire le nombre de solutions non dominées ainsi que le temps d’exécution. / Since the early 2000s, the social and medico-social sector is experiencing significant evolutions and mutations. On the one hand, the number of persons taken over is constantly increasing. On the other hand, the finances and budgets available to the structures are constantly decreasing. This forces decision-makers to adapt and find new solutions to do more with fewer resources. In this thesis, we study a practical problem that is often faced by the decision-makers, which is the elaboration of optimal action plans. An action plan is a set of actions that are realized to improve both the performance of the structure and the quality of service offred to its residents. Elaborating an optimal action plan consists of identifying and selecting the best actions that improve all the objectives of the plan while respecting some constraints. After presenting the practical and theoretical context, we provide a formal modeling of the problem as a multi-objective knapsack problem. Then, we present a number of solution methods based on quality indicators and Lorenz dominance. We show that combining IBMOLS method with R2 indicator allows obtaining efficient solutions and easily integrating the decision-maker preferences. We also show that in a context where decision-maker preferences are not known or all the objectives are considered equals, Lorenz dominance is a very efficient tool to incorporate equity into the search process and reduce the number of non-dominated solutions as well as the algorithm runtime.

Les réseaux de capteurs ont connu un grand essor ces dix dernières années. Ils interviennent dans tous les domaines de notre vie quotidienne et la rendent plus aisée. Malgré ce grand succès des réseaux de capteurs, plusieurs problèmes restent encore ouverts. La capacité énergétique et la fragilité du canal radio des réseaux de capteurs affectent gravement leurs performances. La communication coopérative représente une solution efficace pour lutter contre l'instabilité du canal radio et afin d'économiser plus d'énergie. Nous proposons dans ce manuscrit, d'utiliser la communication coopérative, en premier lieu, au niveau de la couche MAC afin de mettre en place un accès au canal coopératif et non égoïste. En second lieu, nous utilisons la communication coopérative au niveau de la couche réseau dans le but d'établir des chemins de routage plus stables et plus robustes. / Wireless sensor networks (WSN) have known a great development during the last decade. They intervene in all the domain of our everyday life to make it easier. Despite the success of WSN several problems have to be solved. The restricted energy capacity and the randomness of the wireless channel seriously affect the performances of the WSN. Cooperative communication represents an efficient solution to reduce the instability of the wireless channel and to optimize energy. In this thesis we propose to use cooperative communications at the MAC and network layer in order to set up a cooperative access to the channel and to establish more robust routing paths.

Ma thèse porte sur la configuration dynamique de réseaux de communication radio vérifiant un certain nombre de contraintes (ou objectifs) et l'utilisation, si possible optimale, de l'ensemble des fréquences disponibles à un instant donné. C'est un problème NP-difficile dont l'enjeu économique est important pour l'entreprise TDF. J'ai construit et mis en œuvre des méta-heuristiques hybrides originales pour résoudre ce type de problème et assurer la meilleure qualité de service (QoS) possible. Les fréquences étant une denrée rare et chère, on peut se demander si, pendant un certain temps, une seule fréquence ne suffirait pas pour couvrir les besoins d'un secteur géographique donné. Ceci permettrait d'utiliser les autres fréquences pour d'autres applications. C'est le principe de base des réseaux SFN (Single Frequency Network) qui nécessitent l'optimisation des délais de transmission, le regroupement de certains émetteurs pour construire un tel réseau et le choix de la fréquence à allouer. Du point de vue informatique, il s'agit de réaliser simultanément plusieurs optimisations. La structure d'un réseau SFN doit être ajustable au cours du temps. J'ai développé un logiciel qui réalise ces opérations, à savoir : - sélection des émetteurs pour construire des réseaux (i.e. plaques) SFN, - optimisation des écarts de transmission dans chaque SFN, - choix de la meilleure fréquence possible pour chaque SFN. Les performances de ces algorithmes sont comparées avec la QoS des plans de fréquences utilisés en France et des pays voisins. Les résultats obtenus sont encourageants. / The purpose of my thesis is the dynamic construction of radio communication networks subject to multiple constraints and the optimal (if possible) use of the set of available frequencies at time t. This is an NP-Hard problem with important economical issues. I have designed and used original hybrid meta-heuristics for solving this kind of problems and providing the best possible QoS. Frequencies are rare and expansive therefore we can ask if a single frequency would not be enough, for a while, in order to cover the needs of a given geographical area. This would allow the use of the remaining frequencies for other applications. This is the principle of Single Frequency Networks (SFN) which necessitate the simultaneous optimization of transmission delays, of the allocated frequency and of their design. I have designed an original and e_cient software which performs these operations. We give experimental results for real benchmarks provided by TDF.

Au cours de ces dernières années, le domaine de la recherche d'information s'est élargi à la mise en place d'applications ne visant plus uniquement à aider l'utilisateur dans sa tâche de localisation des documents pertinents, mais cherchant à lui construire une réponse synthétique permettant de satisfaire ses besoins en information. Dans ce contexte, cette thèse se concentre sur la production d'une entité, appelée document composite, représentant un aperçu des différents types d'information que l'utilisateur pourra trouver, en rapport avec sa requête, dans le corpus interrogé. Après s'être interrogés sur le mode d'extraction et de sélection des fragments de texte à faire figurer dans ce document composite, l'étude réalisée nous a finalement conduits à la mise en place d'un algorithme multi-objectifs, de recherche du sous-ensemble de segments thématiques maximisant conjointement un critère de proximité à la requête et un critère de représentativité des thématiques abordées par les documents considérés. Outre la conception du document composite qui est l'objectif central de cette thèse, les contributions réalisées concernent le découpage des documents et son évaluation, les mesures de pertinence et de similarité des textes, l'impact que peut avoir l'individualisation des thématiques en recherche d'information, le mode d'évaluation des systèmes utilisant un clustering des résultats et enfin, la prise en considération de la requête dans les processus de clustering.

Les générateurs d'électricité actuels dans les automobiles sont des alternateurs à griffes. Ils présentent une bonne puissance massique à un prix compétitif, mais ont, en contrepartie, un mauvais rendement. Ainsi, comme le besoin en énergie électrique embarquée est en constante évolution, il en résulte que l'impact de la génération d'électricité sur la consommation de carburant n'est plus négligeable. Les travaux de cette thèse ont pour but de modéliser le comportement de l'alternateur à griffes en fonction des paramètres de construction pour pouvoir, par la suite, utiliser des processus informatiques pour optimiser le rendement et / ou la puissance massique. La méthodologie choisie pour modéliser cet alternateur repose sur la théorie des réseaux de réluctances analytiques. Pour déterminer le courant débité par l'alternateur, le réseau de réluctance est couplé à un modèle analytique du redresseur. Ensuite un modèle analytique est établi pour l'ensemble des pertes. Ce modèle est ensuite intégré dans un logiciel d'optimisation sous contraintes de type gradient. Ceci permet alors d'obtenir un ensemble de solutions répondant à des cahiers des charges bien définis avec un nombre important de paramètres variables (18 paramètres de construction sont optimisés). Cette approche présente différentes évolutions possibles pour améliorer le rendement des alternateurs à griffes. Pour finir, une méthode fondée sur des optimisations multi objectifs est proposée pour déterminer le meilleur compromis entre un rendement élevé et une bonne puissance massique.

La conception d'un système électrique est une tâche très complexe qui relève d'expertises dans différents domaines de compétence. Dans un contexte compétitif où l'avance technologique est un facteur déterminant, l'industrie cherche à réduire les temps d'étude et à fiabiliser les solutions trouvées par une approche méthodologique rigoureuse fournissant une solution optimale systémique.Il est alors nécessaire de construire des modèles et de mettre au point des méthodes d'optimisation compatibles avec ces préoccupations. En effet, l'optimisation unitaire de sous-systèmes sans prendre en compte les interactions ne permet pas d'obtenir un système optimal. Plus le système est complexe plus le travail est difficile et le temps de développement est important car il est difficile pour le concepteur d'appréhender le système dans toute sa globalité. Il est donc nécessaire d'intégrer la conception des composants dans une démarche systémique et globale qui prenne en compte à la fois les spécificités d'un composant et ses relations avec le système qui l'emploie.Analytical Target Cascading est une méthode d'optimisation multi niveaux de systèmes complexes. Cette approche hiérarchique consiste à décomposer un système complexe en sous-systèmes, jusqu'au niveau composant dont la conception relève d'algorithmes d'optimisation classiques. La solution optimale est alors trouvée par une technique de coordination qui assure la cohérence de tous les sous-systèmes. Une première partie est consacrée à l'optimisation de composants électriques. L'optimisation multi niveaux de systèmes complexes est étudiée dans la deuxième partie où une chaîne de traction électrique est choisie comme exemple

Ce manuscrit est décomposé en un chapitre introductif et deux parties principales.<br /><br />Le chapitre 1, pose le contexte du travail. Pour cela les principales définitions liées à l'optimisation combinatoire multi-objectif sont présentées. Puis, les problématiques spécifiques à ce domaine sont exposées et étudiées. Parmi ces problématiques nous parlerons en particulier de la structure de l'ensemble des solutions de compromis (solutions Pareto), du choix des méthodes de résolution et de l'analyse de performances en multi-objectif. Ce chapitre permettra de cerner ce qui est étudié dans le manuscrit et ce qui ne l'est pas.<br /><br />La première partie (chapitres 2 et 3) traite de la coopération de méthodes en vue d'améliorer les résultats des méthodes d'optimisation combinatoire multi-objectif. Au cours de cette partie, un problème d'ordonnancement - problème de flowshop de permutation bi-objectif - est utilisé à titre d'exemple. Nous commençons donc le chapitre 2 par la présentation de ce problème. Puis, le chapitre s'attarde sur les méthodes exactes pour l'optimisation multi-objectif. Ces méthodes n'étant pas nombreuses, une revue de la littérature est réalisée. Inspirée de cette étude, un nouveau schéma de méthode exacte - PPM - est proposé.<br /> Le chapitre 3 s'intéresse à la coopération entre méthodes. Pour cela, la première partie du chapitre concerne l'utilisation des métaheuristiques en multi-objectif. Ainsi, après avoir présenté nos travaux concernant le développement d'un algorithme génétique pour le flowshop bi-objectif, une présentation rapide des méthodes les plus connues est réalisée. Puis, la deuxième partie discute des possibilités de coopération entre les différentes méthodes et présente les résultats obtenus.<br /><br />La deuxième partie (chapitres 4, 5 et 6) s'intéresse à un tout autre domaine d'application. Il s'agit de l'extraction de connaissances. En effet, de nombreux problèmes d'extraction de connaissances peuvent être modélisés, entièrement ou en partie, en des problèmes d'optimisation combinatoire. C'est ce que nous présentons dans le chapitre 4. Dans ce chapitre, une partie est consacrée à l'apport du multi-objectif pour ce type de problèmes. Puis, une étude plus approfondie porte sur la problématique de recherche de règles d'association. Pour ce problème, nous exposons la modélisation multi-objectif proposée ainsi que les méthodes de résolution développées.<br /> Le chapitre 5 présente deux approches coopératives : une approche coopérative parallèle mettant en jeux plusieurs métaheuristiques et une coopération avec une méthode exacte.<br /> Finalement, le chapitre 6 donne des indications sur le contexte applicatif utilisé, à savoir l'étude de données issues de la bio-informatique.<br />Au cours du mémoire, chaque chapitre se termine par un certain nombre de perspectives. Le dernier chapitre, conclusions et perspectives, fait une synthèse des principaux apports des travaux présentés dans le manuscrit ainsi que des perspectives annoncées.

L'objectif de notre travail est la réalisation d'un système interactif d'aide aux déplacements, en mode normal, et en mode dégradé de fonctionnement du réseau de transport en commun. Ce système vise par ailleurs à minimiser le temps d'attente des voyageurs, en mode dégradé, dans les pôles d'échanges et à leur assurer, dans la mesure du possible, la continuité des déplacements dans les réseaux multimodaux. Il s'agit donc d'améliorer la qualité du service rendu aux voyageurs et les maintenir informés. Une grande partie du travail de cette thèse concerne la conception, le développement et la validation des approches qui permettent de donner des solutions optimales ou quasi optimales, pour un réseau de transport normal et perturbé. Ces approches utilisent une méthode multicritère de recherche d'itinéraire qui s'appuie sur une hybridation entre un algorithme de Dijkstra modifié et un algorithme génétique, pour générer une population de chemins minimums . L'algorithme de Dijkstra modifié nous donne un ensemble de solutions servant de population initiale pour l'algorithme génétique.<br />La modélisation du réseau de transport est représentée par une architecture multi-zones . Cette architecture nous montre l'aspect distribué du système, les interactions et les relations qui peuvent avoir lieu entre les différenttes zones. Nous présentons dans ce travail un Système Multi-Agent d'Aide au Déplacement, SMAAD. Les agents de ce système utilisent le module d'optimisation développé dans la première partie. Notre travail est réalisé dans le cadre du projet « VIATIC-MOBILITE », qui est le projet 6 du pôle de compétitivité I-Trans.

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 distribués composées de ressources partagés entre différents participants peuvent rendre ces nouvelles capacités accessibles à tout chercheur et offre 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 mon doctorat, 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 obtenu 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 encourager 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.