Cette thèse considère le problème de sélection et d'ordonnancement des prises de vue d'un satellite agile d'observation de la Terre. La mission d'un satellite d'observation est d'obtenir des photographies de la surface de la Terre afin de satisfaire des requêtes d'utilisateurs. Les demandes, émanant de différents utilisateurs, doivent faire l'objet d'un traitement avant transmission d'un ordre vers le satellite, correspondant à une séquence d'acquisitions sélectionnées. Cette séquence doit optimiser deux objectifs sous contraintes d'exploitation. Le premier objectif est de maximiser le profit global des acquisitions sélectionnées. Le second est d'assurer l'équité du partage des ressources en minimisant la différence maximale de profit entre les utilisateurs. Deux métaheuristiques, composées d'un algorithme génétique à clé aléatoire biaisées (biased random key genetic algorithm - BRKGA) et d'une recherche locale multi-objectif basée sur des indicateurs (indicator based multi-objective local search - IBMOLS), sont proposées pour résoudre le problème. Pour BRKGA, trois méthodes de sélection, empruntées à NSGA-II, SMS-EMOA, et IBEA, sont proposées pour choisir un ensemble de chromosomes préférés comme ensemble élite. Trois stratégies de décodage, parmi lesquelles deux sont des décodages uniques et la dernière un décodage hybride, sont appliquées pour décoder les chromosomes afin d'obtenir des solutions. Pour IBMOLS, plusieurs méthodes pour générer la population initiale sont testées et une structure de voisinage est également proposée. Des expériences sont menées sur des cas réalistes, issus d'instances modifiées du challenge ROADEF 2003. On obtient ainsi les fronts de Pareto approximés de BRKGA et IBMOLS dont on calcule les hypervolumes. Les résultats de ces deux algorithmes sont comparés.

Les problématiques liées au développement durable modifient fortement les habitudes des consommateurs ainsi que les stratégies des entreprises. Dans ce contexte, l’optimisation de la chaîne logistique avec prise en compte de critères de développement durable devient un défi majeur. Néanmoins, les travaux scientifiques basés sur des modèles quantitatifs sont encore rares. Nous contribuons donc à cette littérature en revisitant des modèles classiques d’optimisation de gestion de stock en prenant en compte des critères de développement durable. Nous sommes convaincus que les différents aspects du développement durable ne devraient pas être réduits à un seul objectif. Nous proposons donc une approche basée sur l’optimisation multi-objectif pour revisiter les modèles economic order quantity en mono- et multi-échelon. Ces modèles sont ensuite utilisés pour analyser les impacts de la coopération client-fournisseur ou de l’investissement dans des technologies vertes sur les performances de la chaîne logistique. Par ailleurs, les entreprises deviennent de plus en plus proactives vis-à-vis du développement durable. Nous proposons donc d’utiliser des méthodes d’aide multicritère à la décision au lieu de considérer le développement durable comme une contrainte dans les modèles. Dans cette optique, l’entreprise peut fournir des informations sur les compromis désirables entre les dimensions économiques, environnementales et sociales du développement durable afin d’obtenir rapidement une solution satisfaisante. / Sustainability concerns are increasingly shaping customers’ behavior as well as companies’ strategy. In this context, optimizing the supply chain with sustainability considerations is becoming a critical issue. However, work with quantitative models is still scarce. Our research contributes by revisiting classical inventory models taking sustainability concerns into account. We believe that reducing all aspects of sustainable development to a single objective is not desirable. We thus reformulate single and multi-echelon economic order quantity models as multi-objective problems. These models are then used to study several options such as buyer-supplier coordination or green technology investment. We also consider that firms are becoming increasingly proactive with respect to sustainability. We thus propose to apply multiple criteria decision aid techniques instead of considering sustainability as a constraint. In this sense, the firm may provide preference information about economic, environmental and social tradeoffs and quickly identify a satisfactory solution.

Les réseaux de capteurs sans fil sont déployés pour assurer la surveillance de phénomènes physiques. La précision de l’information recueillie dépend fortement des positions des capteurs déployés. Ces positions doivent satisfaire les exigences de l’application en termes de couverture et de connectivité. Par conséquent, les algorithmes de déploiement sont nécessaires pour déterminer les positions optimales des capteurs. Cette thèse se concentre sur le déploiement de capteurs sans fil, d’une part lorsque ces noeuds sont capables de se positionner de manière autonome, et d’autre part lorsque leur déploiement est assisté par des robots mobiles. Dans les deux cas, ce déploiement doit, non seulement répondre aux exigences de l’application en termes de couverture et connectivité, mais aussi minimiser le nombre de capteurs nécessaires tout en satisfaisant diverses contraintes (e.g. obstacles, énergie, connectivité tolérant les défaillances). Nous avons proposé des algorithmes de déploiement autonome qui évitent les oscillations des noeuds : ADVFA, GDVFA et OA-DVFA pour surveiller des zones 2D et 3D-DVFA pour surveiller un espace 3D. Lorsque le déploiement est assisté par robots mobiles, nous avons proposé deux approches pour optimiser la durée du déploiement. La première se base sur la théorie de jeux pour optimiser la durée des trajectoires de deux robots (TRDS) et la deuxième se base sur l'optimisation multi-objectifs avec un nombre de robots supérieur ou égale à 2 (MRDS). Les objectifs à satisfaire sont : optimiser la durée de la trajectoire la plus longue, équilibrer les durées des trajectoires des robots et minimiser le nombre de robots utilisés, en évitant les obstacles. / Wireless sensor networks are deployed to monitor physical phenomena. The accuracy of information collected depends on sensor node positions. These positions must meet the application requirements in terms of coverage and connectivity. Therefore, deployment algorithms are necessary to determine the optimal positions of sensor nodes. This thesis focuses on the deployment of wireless sensor nodes, first when these nodes are autonomous, and secondly when they are static and the deployment is assisted by mobile robots. In both cases, this deployment must not only meet the application requirements in terms of coverage and connectivity, but also minimize the number of sensors needed while satisfying various constraints (e.g. obstacles, energy, fault-tolerant connectivity). We proposed autonomous deployment algorithms that avoid node oscillations: ADVFA, GDVFA and OA-DVFA to monitor 2D areas and 3D-DVFA to monitor a 3D space. In case of a deployment assisted by mobile robots, we proposed two approaches to optimize the deployment duration. The first one is based on game theory to optimize the length of the paths of two robots (TRDS) and the second is based on the multi-objective optimization, with a number of robots greater than or equal to 2 (MRDS). The objectives to be met are: optimizing the duration of the longest tour duration, balancing the durations of the robot tours and minimizing the number of robots used, while bypassing obstacles.

Cette thèse se compose de deux parties. Dans la partie I, nous avons comparé les différences entre les polymérisations en macro- et mini- émulsion. Nous avons établi un modèle de polymérisation en macro-émulsion. Ce modèle peut prédire la distribution de la taille de la chaîne radicalaire pour une classe donnée de tailles des particules. Par comparaison, nous avons établi un modèle de polymérisation en mini-émulsion. Ce modèle peut fournir la distribution des tailles des particules et l'évolution des tailles des gouttelettes. Dans la partie II, afin d'améliorer les propriétés du PP, deux types de monomères ont été utilisés pour être greffés sur PP par extrusion réactive. Ces monomères sont l'anhydride maléique MAH et le silane. Pour améliorer le degré de greffage de MAH sur PP, la montmorillonite organiquement modifiée o-MMT a été utilisée comme un nanoréacteur. Les influences des quantités de MAH et d'initiateur ont été étudiées. Afin d'améliorer le degré de greffage du silane sur PP, les conditions opératoires ont été étudiées. Toutefois, une relation simple entre les propriétés du produit et les conditions de fonctionnement n'a pas pu être trouvée. Pour obtenir le montant le plus élevé de silane greffé sur PP, et en même temps, restreindre les deux réactions secondaires, c'est à dire la polymérisation du silane et la dégradation de la PP chaîne, modèles polynomiaux ont été tentées pour décrire ce processus / This thesis consists of two parts: In Part I, the differences between macro-and mini-emulsion polymerization were compared. A model on macro-emulsion polymerization has been established. This model can predict the radical chain size distribution for a given class of particle sizes. By comparison, a model on mini-emulsion polymerization has been established. This model can provide the particle size distribution and the change of droplets size. In Part II, in order to improve the properties of PP, two kinds of monomers were used to be grafted on PP by reactive extrusion. These monomers were maleic anhydride (MAH) and silane. To improve the grafting degree of MAH on PP, organically modified montmorillonite (MMT) was used as a nanoreactor. The effects of the amounts of MAH and that of initiator were studied. In order to improve the grafting degree of silane on PP, the operating conditions were studied. However, a simple relation between the product properties and the operating conditions could not be found. To obtain the highest amount of silane grafted on PP, and meanwhile, restraining the two side reactions, i.e. the polymerization of silane and the PP chain degradation, polynomial models were attempted to describe this process

L’objectif de cette thèse est le développement de méthodes d’optimisation multi-objectif pour la résolution de problèmes de conception des structures mécaniques. En effet, la plupart des problèmes réels dans le domaine de la mécanique des structures ont plusieurs objectifs qui sont souvent antagonistes. Il s’agit, par exemple, de concevoir des structures en optimisant leurs poids, leurs tailles, et leurs coûts de production. Le but des méthodes d’optimisation multi-objectif est la recherche des solutions de compromis entre les objectifs étant donné l’impossibilité de satisfaire tout simultanément. Les métaheuristiques sont des méthodes d’optimisation capables de résoudre les problèmes d’optimisation multi-objective en un temps de calcul raisonnable sans garantie de l’optimalité de (s) solution (s). Au cours des dernières années, ces algorithmes ont été appliqués avec succès pour résoudre le problème des mécaniques des structures. Dans cette thèse deux métaheuristiques ont été développées pour la résolution des problèmes d’optimisation multi-objectif en général et de conception de structures mécaniques en particulier. Le premier algorithme baptisé MOBSA utilise les opérateurs de croisement et de mutation de l’algorithme BSA. Le deuxième algorithme nommé NNIA+X est une hybridation d’un algorithme immunitaire et de trois croisements inspirés de l’opérateur de croisement original de l’algorithme BSA. Pour évaluer l’efficacité et l’efficience de ces deux algorithmes, des tests sur quelques problèmes dans littérature ont été réalisés avec une comparaison avec des algorithmes bien connus dans le domaine de l’optimisation multi-objectif. Les résultats de comparaison en utilisant des métriques très utilisées dans la littérature ont démontré que ces deux algorithmes peuvent concurrencer leurs prédécesseurs. / The objective of this thesis is the development of multi-objective optimization methods for solving mechanical design problems. Indeed, most of the real problems in the field of mechanical structures have several objectives that are often antagonistic. For example, it is about designing structures by optimizing their weight, their size, and their production costs. The goal of multi-objective optimization methods is the search for compromise solutions between objectives given the impossibility to satisfy all simultaneously. Metaheuristics are optimization methods capable of solving multi-objective optimization problems in a reasonable calculation time without guaranteeing the optimality of the solution (s). In recent years, these algorithms have been successfully applied to solve the problem of structural mechanics. In this thesis, two metaheuristics have been developed for the resolution of multi-objective optimization problems in general and of mechanical structures design in particular. The first algorithm called MOBSA used the crossover and mutation operators of the BSA algorithm. The second one named NNIA+X is a hybridization of an immune algorithm and three crossover inspired by the original crossover operator of the BSA algorithm. To evaluate the effectiveness and efficiency of these two algorithms, tests on some problems in literature have been made with a comparison with algorithms well known in the field of multi-objective optimization. The comparison results using metrics widely used in the literature have shown that our two algorithms can compete with their predecessors.

La présente thèse porte sur l'étude de prise de décisions séquentielles multi-Objectif (MOSDM). La motivation de ce travail est double. D'un côté, la prise de décision, par exemple, dans les domaines de robotique et de planification, concerne l'optimisation séquentielle. De l'autre côté, nombreuses applications dans le monde réel sont plus naturellement formulés en termes d'optimisation multi-Objectif (MOO). La méthode proposée dans la thèse adapte le cadre bien connue de recherche Monte-Carlo arborescente (MCTS) à l'optimisation multi-Objectif, dans lequel multiple séquences de décision optimales sont développées dans un seul arbre de recherche. Le principal défi est de proposer une nouvelle récompense, capable de guider l'exploration de l'arbre bien que le problème de MOO n'applique pas un ordre total entre les solutions. La contribution principale de cette thèse est de proposer et d'étudier expérimentalement ces deux récompenses : l'indicateur de hypervolume et la récompense de dominance Pareto, qui sont inspirées de la littérature de MOO et basés sur une archive de solutions antérieures (archives Pareto). L'étude montre la complémentarité de ces deux récompenses. L'indicateur de hypervolume souffre de sa complexité algorithmique. Cependant, cet indicateur fournit des informations à grains fins de la qualité des solutions à l'égard de l'archive actuelle. Bien au contraire, la complexité de la récompense de dominance Pareto est linéaire, mais cette récompense fournit des informations de plus en plus rare au long de la recherche. Les preuves de principe de l'approche sont donnés sur les problèmes articiaux et les défis internationaux, et confirment la valeur de l'approche. En particulier, MOMCTS est capable de découvrir les politiques se trouvant dans les régions non-Convexes du front Pareto, qui contraste avec l'état de l'art: les algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-Objectif existants sont basés sur scalarization linéaire et donc ne sont pas capables de explorer ces régions non-Convexes. Enfin, MOMCTS a fait honorablement la concurrence avec l'état de l'art sur la compétition internationale de MOPTSP 2013. / This thesis is concerned with multi-Objective sequential decision making (MOSDM). The motivation is twofold. On the one hand, many decision problems in the domains of e.g., robotics, scheduling or games, involve the optimization of sequences of decisions. On the other hand, many real-World applications are most naturally formulated in terms of multi-Objective optimization (MOO). The proposed approach extends the well-Known Monte-Carlo tree search (MCTS) framework to the MOO setting, with the goal of discovering several optimal sequences of decisions through growing a single search tree. The main challenge is to propose a new reward, able to guide the exploration of the tree although the MOO setting does not enforce a total order among solutions. The main contribution of the thesis is to propose and experimentally study two such rewards, inspired from the MOO literature and assessing a solution with respect to the archive of previous solutions (Pareto archive): the hypervolume indicator and the Pareto dominance reward. The study shows the complementarity of these two criteria. The hypervolume indicator suffers from its known computational complexity; however the proposed extension thereof provides fine-Grained information about the quality of solutions with respect to the current archive. Quite the contrary, the Pareto-Dominance reward is linear but it provides increasingly rare information. Proofs of principle of the approach are given on artificial problems and challenges, and confirm the merits of the approach. In particular, MOMCTS is able to discover policies lying in non-Convex regions of the Pareto front, contrasting with the state of the art: existing Multi-Objective Reinforcement Learning algorithms are based on linear scalarization and thus fail to sample such non-Convex regions. Finally MOMCTS honorably competes with the state of the art on the 2013 MOPTSP competition.

La conception d’un plan de transport d’un service ferroviaire est un processus qui se réalise entre deux ans et six mois avant la mise en service de celui-ci. Les principales phases de la conception sont la définition des dessertes, le calcul de la grille horaire et enfin l’organisation des roulements de rames et des conducteurs. La manière dont le plan de transport est conçu peut avoir de nombreuses conséquences sur la qualité de service : fréquence en gare insuffisante qui peut entrainer une perte de clients, robustesse de la grille horaire face à de petits incidents... En zone dense, tous ces éléments sont à prendre en compte, dès la conception de la grille horaire.Aujourd’hui, SNCF Transilien conçoit ses plans de transport en prenant d’abord en compte l’optimisation des ressources de production (sillons, rames et agents de conduite). Toutefois, l’augmentation des ressources mises en œuvre n’améliore plus l’adéquation du plan de transport à la demande des voyageurs. Ce mode de conception ne permet donc plus de faire face à l’augmentation de la demande de mobilité. C’est pourquoi il faut repenser la conception du plan de transport en intégrant immédiatement la dimension voyageuse.Nos travaux se concentrent sur les problématiques de conception de dessertes et de grille horaire, en prenant en compte le point de vue des voyageurs. Nous présentons un modèle multiobjectif de conception de dessertes, puis nous présentons un modèle de conception de grille horaire intégrant le choix d’itinéraire des voyageurs. Ensuite, nous présentons une méthode cherchant à intégrer ces deux modèles. Enfin, nous présentons une évaluation de nos résultats grâce à des indicateurs de fiabilité / The design of a railway transportation plan is a process achieved between two years and six months before it is put into service. The main phases in the design of a transportation plan are the line planning, the timetabling, the rolling stock and the crew scheduling.The design of the transportation plan can have many consequences on the quality of service: an inadequate frequency in station can cause a loss of passengers, sufficient number of seated places, robustness of the timetable in the face of small incidents... In dense area, as in the Ile-de-France region, all these elements must be taken into account as the transportation plan is designed.Today, SNCF Transilien designs its transportation plans by first taking into account the optimization of production resources (train paths, rolling stock units and drivers). However, today, the increase in resources implemented no longer improves the adequacy of the transportation plan to passengers’ demand. This design method no longer makes it possible to cope with the increase in the demand for mobility (+3% each year since 2000). This is why we must rethink the design of the transport plan by immediately integrating the passenger dimension. Our work focuses on issues of line planning and timetabling in a passenger-oriented approach. First, we present a multi-objective model for line planning. Then, we present a model of timetabling incorporating passenger route choice. Then, we initiate a method to integrate these two models. Finally, we present an evaluation of our results thanks to reliability indicators from the literature and a macroscopic simulation of the timetables

La rentabilité des filières de production de biocarburants est une condition indispensable à leur compétitivité par rapport aux carburants d’origine fossile. Cette rentabilité dépend de plusieurs facteurs intrinsèques liés aux technologies de transformation ainsi qu’à l’organisation de ces filières.Dans le cadre de cette thèse, nous étudierons plus particulièrement les filières d’approvisionnement en Jatropha curcas, en Balanites aegyptiaca et en tournesol avec pour objectif d’évaluer et d’optimiser les conditions de viabilité de filière de production de biocarburants en Afrique de l’ouest.Partant des filières potentiellement existantes en Afrique de l’ouest, il faudra proposer un modèle permettant de calculer les coûts et les impacts environnementaux des systèmes de production de biocarburants en tenant compte des données géographiques sur les champs, des contraintes de saisonnalité, des contraintes géographiques et de la disponibilité des ressources. Cette étude devra également intégrer l’analyse et l’optimisation d’options technologiques et de procédés de production de biocarburant. Ainsi après avoir défini les critères et indicateurs pertinents de développement durable, il s’agira de : proposer un modèle d’évaluation de ces critères pour les réseaux étudiés en tenant compte des options de valorisation des coproduits ; concevoir un outil multicritère d’évaluation de performances des systèmes de production de biocarburant ; concevoir un outil ou « système d’aide à la décision » pour les décideurs et les acteurs impliqués dans les filières étudiées ; étudier non-seulement les aspects techniques de transformation d’oléagineux en biocarburant, mais surtout d’introduire dans les calculs les coûts des réseaux permettant de produire de la graine, de la transporter jusqu’à l’unité et d’effectuer sa transformation. / The profitability of biofuel production chains is a prerequisite to their competitiveness with fossil fuels. Profitability depends on several intrinsic factors related to processing technology and the organization of these sectors.In this thesis, we will study in particular Jatropha Curcas, Balanites aegyptiaca and sunflower supply chains. The aims are to evaluate and optimize the sustainability conditions of biofuel production chain of in West Africa.Starting by potentially existing chains in West Africa, a model will be proposed to calculate the costs and environmental impacts of biofuel production systems taking into account the geographic data on the fields, seasonal constraints, geographical constraints and the availability of resources. This study will also include the analysis and optimization of technological options and biofuel production processes. Thus after defining the relevant criteria and indicators for sustainable development, it will be: provide an assessment model of these criteria for networks studied taking into account the option of valorization of co-products; design a multicriteria tool in order to evaluate the performance of biofuel production systems; develop a tool or "decision support system" for policy makers and those involved in the studied sectors; study not only the technical aspects of oilseed processing into biofuel, but also introduce into the calculations system, the cost which allows to produce seeds, carry them to the unit, and perform their transformation.

Dans ce mémoire, nous nous intéressons à l’optimisation des mouvements improductifs de chargement/déchargement, appelés shiftings, dans les problèmes de transport. Dans le premier contexte,nous introduisons le problème de shifting dans le cas du voyageur de commerce. Notre objectif est de chercher un circuit hamiltonien qui optimise à la fois le coût distance et le coût shifting. Nous proposons une modélisation mathématique du problème, puis, nous adaptons la métaheuristique d’optimisation par colonies de fourmis sous sa forme séquentielle et parallèle pour le résoudre. Dans le deuxième contexte, nous abordons le problème d’optimisation des plans de chargement et d’arrimage des conteneurs dans des barges. Ce problème consiste à chercher l’emplacement le plus convenable de chaque conteneur dans les barges de façon à faciliter son déchargement dans la chronologie des ports à visiter. D'abord, nous introduisons une modélisation mathématique du problème dans le cas d’une seule barge ou différents ports du trajet ont des coûts shiftings non-uniformes. L’objectif est d’optimiser le coût total de shiftings, la stabilitélongitudinale de la barge et celle transversale. Ensuite, nous généralisons le problème au cas d’un système de convoi de barges. Nous proposons, d’abord, un modèle mathématique en nombres entiers, dans lequel, nous considérons l’aspect multi-objectif en optimisant le nombre de shiftings, la stabilité du convoi et le nombre de barges utilisées dans le convoi. Puis, nous adaptons la méthode nsga-II en se basant sur les heuristiques du problème de bin-packing.L'ensemble des résultats obtenus est évalué en utilisant des mesures de performances adaptées au problème. / This work outlines the optimization of unproductive loading/unloading movements, called shiftings, in transport problems. in the first context, we introduce the shifting in the case of the traveling salesman problem. our goal is to find a hamiltonian circuit that optimizes both distance and shifting costs. we propose a mathematical modeling of the problem, and then we adapt the ant colony optimization metaheuristic in its sequential and parallel form to solve it. in the second context, we address the 3d container stowage planning problem of barges. this problem consists in finding the most suitable location of each container in the barge in order to facilitate its retrieval in the chronology of ports to be visited. firstly, we introduce a mathematical modeling of the problem in the case of a single barge where different ports are of non-uniform operational costs. the main objective is to optimize the total shiftings fees, the longitudinal stability of the barge and the transverse one. then, we generalize our problem to the case of barge convoy systems. we first propose a suitable mathematical modeling, in which, we consider the multi-objective aspect by optimizing the total number of shiftings, the convoy stability and the number of the real-used barges in the convoy. in order to solve this new variant, we propose a novel adaptation of the multi-objective evolutionary algorithm nsga-ii (non-dominated sorting genetic algorithm-ii) based on a set of heuristics introduced by the bin-packing problem resolution methods. the numerical results are evaluated using performance measures adapted to theproblem.

Au cours des dernières années, les fournisseurs de contenu ont connu une forte augmentation des demandes de contenus vidéo et de services riches en média. Compte tenu des limites de la mise à l'échelle du réseau et au-delà des réseaux de diffusion de contenu, les fournisseurs de services Internet développent leurs propres systèmes de mise en cache afin d'améliorer la performance du réseau. Ces facteurs expliquent l'enthousiasme à l'égard du concept de réseau centré sur le contenu et de sa fonction de mise en cache en réseau. La quantification analytique de la performance de la mise en cache n'est toutefois pas suffisamment explorée dans la littérature. De plus, la mise en place d'un système de caching efficace au sein d'une infrastructure réseau est très complexe et demeure une problématique ouverte. Pour traiter ces questions, nous présentons d'abord dans cette thèse un modèle générique et précis de cache nommé MACS (Markov chain-based Approximation of Caching Systems) qui peut être adapté très facilement pour représenter différents schémas de mise en cache et qui peut être utilisé pour calculer différentes mesures de performance des réseaux multi-cache. Nous avons ensuite abordé le problème de l'allocation des ressources de cache dans les réseaux avec capacité de caching. Moyennant notre outil analytique MACS, nous présentons une approche permettant de résoudre le compromis entre différentes mesures de performance en utilisant l'optimisation multi-objectif et nous proposons une adaptation de la métaheuristique GRASP pour résoudre le problème d'optimisation. / In the last few years, Content Providers (CPs) have experienced a high increase in requests for video contents and rich media services. In view of the network scaling limitations and beyond Content Delivery Networks (CDNs), Internet Service Providers (ISPs) are developing their own caching systems in order to improve the network performance. These factors explain the enthusiasm around the Content-Centric Networking (CCN) concept and its in-network caching feature. The analytical quantification of caching performance is, however, not sufficiently explored in the literature. Moreover, setting up an efficient caching system within a network infrastructure is very complex and remains an open problem. To address these issues, we provide first in this thesis a fairly generic and accurate model of caching nodes named MACS (Markov chain-based Approximation of Caching Systems) that can be adapted very easily to represent different caching schemes and which can be used to compute different performance metrics of multi-cache networks. We tackled after that the problem of cache resources allocation in cache-enabled networks. By means of our analytical tool MACS, we present an approach that solves the trade-off between different performance metrics using multi-objective optimization and we propose an adaptation of the metaheuristic GRASP to solve the optimization problem.