Enjeux :<br />Le pétrole ne se manifeste à distance par aucune propriété physique permettant sa découverte. C'est pourquoi<br />l'exploration pétrolière consiste à imager par la méthode sismique les pièges susceptibles d'en contenir. Le but de la<br />migration, ou rétropropagation numérique des enregistrements sismiques, est de former une image des structures<br />géologiques en replaçant en profondeur les réflecteurs qui ont causé les échos enregistrés. Les variations de la<br />vitesse de propagation des ondes, de 1500 m/s dans l'eau à 6000 m/s et plus dans les roches sédimentaires<br />compactes, rendent cette tâche critique car un modèle de vitesse erroné donne une image très distordue. Le coût<br />énorme des forages effectués sur des structures fausses impose l'obtention d'images précises du sous-sol et donc la<br />détermination du champ des vitesses sismiques, surtout en contexte de piémonts lorsque les images sont peu<br />lisibles.<br />Positionnement du sujet :<br />Toutes les méthodes de détermination des vitesses exploitent la redondance des données sismiques : chaque portion<br />de réflecteur renvoie plusieurs échos correspondant à des couples source-récepteur dont le déport, la distance de la<br />source au récepteur, diffère. Certaines méthodes telles que la tomographie fonctionnent bien lorsque les structures<br />géologiques sont assez simples pour que les réflexions soient bien reconnaissables sur l'ensemble des<br />enregistrements, mais ce n'est pas le cas dans les piémonts. Nous avons donc choisi la migration itérative, dont le<br />principe est que, la Terre étant unique, les images obtenues avec les différents déports doivent être superposables.<br />Ce critère ne suffisant généralement pas à déterminer les vitesses correctes, il est nécessaire d'introduire des<br />informations géologiques. Pour l'optimisation du champ des vitesses, les méthodes de gradient étant<br />d'implémentation fort lourde, nous avons choisi un algorithme évolutionnaire pour sa simplicité, son adaptabilité, et<br />surtout son automaticité. De plus, la diversité de la population optimale donne une idée de l'incertitude qui entache<br />le résultat.<br />Résultats :<br />Parmi tous les champs de vitesses possibles, bien peu ont une géométrie géologiquement acceptables, d'où l'idée de<br />ne manipuler que des modèles satisfaisant au critère de coupe équilibrée. Une coupe est équilibrée lorsqu'elle est<br />compatible avec les hypothèses de conservation des épaisseurs et des longueurs mesurées le long des couches.<br />Dans une première partie, nous avons montré que l'on pouvait non seulement générer des modèles<br />géométriquement plausibles, mais aussi les optimiser relativement à des données de pendage de couches ou de<br />position de chevauchements disponibles à l'affleurement ou dans des puits. La seconde partie concernant<br />l'optimisation des vitesses n'a pu être reliée à la première. Dans cette seconde partie, nous avons représenté le<br />champ de vitesses par des grilles. Par le choix d'un algorithme évolutionnaire multi objectif, nous avons pu faire<br />coopérer efficacement les critères de semblance et de semblance différentielle qui, tous deux, mesurent l'invariance<br />de l'image migrée quant au déport. Nous avons amélioré le réalisme des solutions en les lissant dans la direction du<br />pendage. Enfin, nous avons extrait, des écarts à cette invariance, des corrections des grilles de vitesse qui<br />accélèrent notablement la convergence. Les résultats obtenus sur les données Marmousi, un cas synthétique<br />réaliste, sont satisfaisants. Sur les données réelles de Mer du Nord, le dôme de sel reste un problème non résolu par<br />les méthodes automatiques, mais ses environs sont bien imagés.<br />Transfert des résultats vers l'industrie :<br />Le principal intérêt de la méthode développée est son automaticité et sa souplesse. Son créneau est le dégrossisage<br />rapide de problèmes difficiles, avant qu'un interprétateur ne reprenne la main avec des méthodes interactives plus<br />poussées, mais aussi plus exigeantes en expérience et plus consommatrices de temps humain.

L'optimisation multi-objectif concerne la résolution de problèmes pour lesquels plusieurs objectifs (ou critères) contradictoires sont pris en compte. Contrairement aux problèmes d'optimisation ayant un seul objectif, un problème multi-objectif ne possède pas une valeur optimale unique mais plutôt un ensemble de points appelés "ensemble non dominé". Les bornes inférieures et supérieures d'un problème multi-objectif peuvent être également décrites par des ensembles. Dans la pratique, les variables utilisées en optimisation multiobjectif représentent souvent des objets non fractionnables et on parle alors de problèmes multi-objectif en nombres entiers. Afin d'obtenir de meilleures bornes qui peuvent être utilisées dans la conception de méthodes exactes, certains problèmes sont formulés avec un nombre exponentiel de variables de décision et ces problèmes sont résolus par la méthode de génération de colonnes. Les travaux de cette thèse visent à contribuer à l'étude de l'utilisation de la génération de colonnes en programmation linéaires en nombres entiers multi-objectif. Pour cela nous étudions un problème de tournées de véhicules bi-objectif qui peut être considéré comme une généralisation de plusieurs autres problèmes de tournées de véhicules. Nous proposons des formulations mathématiques pour ce problème et des techniques pour accélérer le calcul des bornes inférieures par génération de colonnes. Les sous-problèmes qui doivent être résolus pour le calcul des bornes inférieures ont une structure similaire. Nous exploitons cette caractéristique pour traiter simultanément certains sous-problèmes plutôt qu'indépendamment.

L'hydrogène produit à partir de sources renouvelables et utilisé dans les piles à combustible pour diverses applications, tant mobiles que stationnaires, constitue un vecteur énergétique très prometteur, dans un contexte de développement durable. Les « feuilles de route » stratégiques, élaborées au niveau européen, national ou régional, consacrées aux potentialités énergétiques de l’hydrogène, ainsi que l’analyse des publications scientifiques ont cependant identifié le manque d'infrastructures, comme l'un des principaux obstacles au développement de l'économie « hydrogène ». Cette étude s’inscrit dans le cadre du développement d’une méthodologie de conception d'une chaîne logistique « hydrogène » (production, stockage et transport). La formulation, basée sur une procédure de programmation mathématique linéaire en variables mixtes, implique une approche multicritère concernant la minimisation du prix de revient de l’hydrogène, l’impact sur le réchauffement climatique et un indice de risque, en prenant en compte une échelle tant régionale que nationale. L’optimisation multi-objectif repose sur une stratégie Ɛ-contrainte développée à partir d’une méthode lexicographique menant à la construction de fronts de Pareto offrant un grand nombre de solutions. La procédure d’aide à la décision M-TOPSIS est ensuite utilisée pour choisir le meilleur compromis. Le modèle est appliqué à une étude de cas en Grande-Bretagne, issue de la littérature spécialisée, qui sert de référence pour comparer les approches mono- et multi-objectif. Ensuite, la modélisation et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement d'hydrogène pour la région Midi-Pyrénées ont été étudiées dans le cadre du projet «H2 vert carburant». Un problème mono/multi-période est traité selon des scénarios d'optimisation basés sur la stratégie Ɛ-contrainte développée à partir d’une méthode lexicographique. Le système d’information ArcGIS® est ensuite utilisé pour valider les solutions obtenues par optimisation multi-objectif. Cette technologie permet d'associer une période de temps aux configurations de la chaîne logistique hydrogène et d’analyser plus finement les résultats de la conception du réseau H2. L’extension au cas de la France répond à un double objectif : d'une part, tester la robustesse de la méthode à une échelle géographique différente et, d’autre part, examiner si les résultats obtenus au niveau régional sont cohérents avec ceux de l'échelle nationale. Dans cette étude de cas, l'outil spatial ArcGIS® est utilisé avant optimisation pour identifier les contraintes géographiques. Un scénario prenant en compte un cycle économique est également traité. Les optimisations mono et multi-objectif présentent des différences relatives au mode de déploiement de filière, centralisé ou décentralisé, et au type de technologie des unités production, ainsi qu’à leur taille. Les résultats confirment l'importance d'étudier différentes échelles spatiales. / Hydrogen produced from renewable sources and used in fuel cells both for mobile and stationary applications constitutes a very promising energy carrier in a context of sustainable development. Yet the strategic roadmaps that were currently published about the energy potentialities of hydrogen at European, national and regional level as well as the analysis of the scientific publications in this field have identified the lack of infrastructures as a major barrier to the development of a « hydrogen » economy. This study focuses on the development of a methodological framework for the design of a hydrogen supply chain (HSC) (production, storage and transportation). The formulation based on mixed integer linear programming involves a multi-criteria approach where three objectives have to be optimised simultaneously, i.e., cost, global warming potential and safety risk, either at national or regional scale. This problem is solved by implementing lexicographic and Ɛ-constraint methods. The solution consists of a Pareto front, corresponding to different design strategies in the associated variable space. Multiple choice decision making based on M-TOPSIS (Modified Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) analysis is then selected to find the best compromise. The mathematical model is applied to a case study reported in the literature survey and dedicated to Great Britain for validation purpose, comparing the results between mono- and multi-objective approaches. In the regional case, the modelling and optimisation of the HSC in the Midi-Pyrénées region was carried out in the framework of the project “H2 as a green fuel”. A mono/multi period problem is treated with different optimisation scenarios using Ɛ-constraint and lexicographic methods for the optimisation stage. The geographic information system (GIS) is introduced and allows organising, analysing and mapping spatial data. The optimisation of the HSC is then applied to the national case of France. The objective is twofold: on the one hand, to examine if the methodology is robust enough to tackle a different geographic scale and second to see if the regional approach is consistent with the national scale. In this case study, the ArcGIS® spatial tool is used before optimisation to identify the geographic items that are further used in the optimisation step. A scenario with an economic cycle is also considered. Mono- and multi-objective optimisations exhibit some differences concerning the degree of centralisation of the network and the selection of the production technology type and size. The obtained results confirm that different spatial and temporal scales are required to encompass the complexity of the problem.

Les recherches de cette thèse portent sur la mise en oeuvre des méthodes de la rechercheopérationnelle (RO) pour la conception de circuits numériques dans le domaine du traitementdu signal et de l’image, plus spécifiquement pour des applications multimédia et de visionembarquée.Face à la problématique de “Memory Wall”, les concepteurs de systèmes de vision embarquée,Mancini et al. (Proc.DATE, 2012), ont proposé un générateur de hiérarchies mémoiresad-hoc dénommé Memory Management Optimization (MMOpt). Cet atelier de conception estdestiné aux traitements non-linéaires afin d’optimiser la gestion des accès mémoires de cestraitements. Dans le cadre de l’outil MMOpt, nous abordons la problématique d’optimisationliée au fonctionnement efficace des circuits de traitement d’image générés par MMOpt visantl’amélioration des enjeux de performance (contrainte temps-réel), de consommation d’énergieet de coût de production (contrainte d’encombrement).Ce problème électronique a été modélisé comme un problème d’ordonnancement multiobjectif,appelé 3-objective Process Scheduling and Data Prefetching Problem (3-PSDPP), reflétantles 3 principaux enjeux électroniques considérés. À notre connaissance, ce problème n’apas été étudié avant dans la littérature de RO. Une revue de l’état de l’art sur les principaux travauxliés à cette thèse, y compris les travaux antérieurs proposés par Mancini et al. (Proc.DATE,2012) ainsi qu’un bref aperçu sur des problèmes voisins trouvés dans la littérature de RO,a ensuite été faite. En outre, la complexité de certaines variantes mono-objectif du problèmed’origine 3-PSDPP a été établie. Des approches de résolution, y compris les méthodes exactes(PLNE) et les heuristiques constructives, sont alors proposées. Enfin, la performance de cesméthodes a été comparée par rapport à l’algorithme actuellement utilisé dans l’outil MMOpt,sur des benchmarks disponibles dans la littérature ainsi que ceux fournis par Mancini et al.(Proc.DATE, 2012).Les solutions obtenues sont de très bonne qualité et présentent une piste prometteuse pouroptimiser les performances des hiérarchies mémoires produites par MMOpt. En revanche, vuque les besoins de l’utilisateur de l’outil sont contradictoires, il est impossible de parler d’unesolution unique en optimisant simultanément les trois critères considérés. Un ensemble debonnes solutions de compromis entre ces trois critères a été fourni. L’utilisateur de l’outilMMOpt peut alors décider de la solution qui lui est la mieux adaptée. / The research of this thesis focuses on the application of the Operations Research (OR)methodology to design new optimization algorithms to enable low cost and efficient embeddedvision systems, or more generally devices for multimedia applications such as signal and imageprocessing.The design of embedded vision systems faces the “Memory Wall” challenge regarding thehigh latency of memories holding big image data. For the case of non-linear image accesses, onesolution has been proposed by Mancini et al. (Proc. DATE 2012) in the form of a software tool,called Memory Management Optimization (MMOpt), that creates an ad-hoc memory hierarchiesfor such a treatment. It creates a circuit called a Tile Processing Unit (TPU) that containsthe circuit for the treatment. In this context, we address the optimization challenge set by theefficient operation of the circuits produced by MMOpt to enhance the 3 main electronic designcharacteristics. They correspond to the energy consumption, performance and size/productioncost of the circuit.This electronic problem is formalized as a 3-objective scheduling problem, which is called3-objective Process Scheduling and Data Prefetching Problem (3-PSDPP), reflecting the 3 mainelectronic design characteristics under consideration. To the best of our knowledge, this problemhas not been studied before in the OR literature. A review of the state of the art, including theprevious work proposed by Mancini et al. (Proc.DATE, 2012) as well as a brief overview onrelated problems found in the OR literature, is then made. In addition, the complexity of someof the mono-objective sub-problems of 3-PSDPP problem is established. Several resolutionapproaches, including exact methods (ILP) and polynomial constructive heuristics, are thenproposed. Finally, the performance of these methods is compared, on benchmarks available inthe literature, as well as those provided by Mancini et al. (Proc.DATE, 2012), against the onecurrently in use in the MMOpt tool.The results show that our algorithms perform well in terms of computational efficiency andsolution quality. They present a promising track to optimize the performance of the TPUs producedby MMOpt. However, since the user’s needs of the MMOpt tool are contradictory, such aslow cost, low energy and high performance, it is difficult to find a unique and optimal solutionto optimize simultaneously the three criteria under consideration. A set of good compromisesolutions between these three criteria was provided. The MMOpt’s user can then choose thebest compromise solution he wants or needs.

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. / Computer science is deeply changing methodological aspects of the discovery process in different areas of knowledge. Researchers have at their disposal new capabilities that can create novel research opportunities. Parallel and distributed platforms composed of resources shared between different participants can make these new capabilities accessible to every researcher at every level, delivering computational power that was restricted before to bigger (and wealthy) scientific projects. This work explores four different facets of the rules that govern how organizations engage in collaboration on modern parallel and distributed platforms. Using classical combinatorial tools, multi-objective scheduling and game-theory, we showed how to compute schedules with good trade-offs between the results got by the participants and the global performance of the platform. By ensuring fair results and guaranteeing performance improvements for the participants, we can create an efficient platform where everyone always feels encouraged to collaborate and to share its resources. First, we study the collaboration between selfish organizations. We show how the selfish behavior between the participants imposes a lower bound on the global makespan. We present algorithms that cope with the selfishness of the organizations and that achieve good fairness in practice. The second study is about collaboration between organizations that can tolerate a limited degradation on their performance if this can help ameliorate the global makespan. We improve the existing inapproximation bounds for this problem and present new algorithms whose guarantees are close to the Pareto set. The third form of collaboration studied is between rational participants that can independently choose the best strategy for their jobs. We present a non-cooperative game-theoretic model for the problem and show how coordination mechanisms allow the creation of approximate pure equilibria with bounded price of anarchy. Finally, we study collaboration between users sharing a set of common resources. We present a method that enumerates the frontier of best compromise solutions for the users and selects the solution that brings the best value for the global performance function.

Dans le processus de conception des véhicules, la vibration et le bruit sont des sujets d’étude très importants. En effet, les vibrations sont susceptibles d’affecter le comportement dynamique des structures et le bruit dégrade le confort acoustique des passagers. L’objectif principal de la thèse est de proposer un ensemble de méthodes pour l’optimisation du comportement dynamique des systèmes complexes afin de réduire les vibrations des structures et le bruit dans l’habitacle. À cet effet, on s’intéresse à des stratégies de contrôle des interfaces, comme le collage de couches viscoélastiques sur les zones les plus déformées, ou l’introduction de dispositifs frottants calibrés pour ajouter de l’amortissement à certaines fréquences de résonance. Les structures assemblées résultantes sont étudiées numériquement par une méthode de synthèse modale généralisée. La méthode de synthèse modale proposée contient plusieurs niveaux de condensation. Le premier concerne les degrés de libertés (DDL) internes de chaque sous-structure. La deuxième condensation s’effectue sur les modes de branches, de sorte à réduire le nombre de DDL aux interfaces entre les sous-structures. Pour les systèmes couplés fluide/structure, une troisième condensation portant sur les DDL du fluide est proposée. Suite à ces condensations, la dimension du système est fortement réduite. Cette méthode permet alors d’obtenir aussi bien la réponse forcée de la structure que les fluctuations du champ de pression dans le fluide. Les chemins de transmission acoustiques et vibratoires peuvent également être déduits des contributions modales intermédiaires. On montre que ces paramètres modaux peuvent être utilisés comme fonctions objectif pour une démarche d’optimisation des interfaces. Le front de Pareto des conceptions optimales est obtenu avec un algorithme génétique multi-objectif élitiste, appliqué à une approximation par krigeage de la fonction objectif. Cette approche modale est étendue à l’étude de systèmes non-linéaires. L’hypothèse fondamentale est que les modes non-linéaires sont faiblement couplés. Les paramètres modaux non-linéaires (fréquences propres, amortissements...), dépendent des amplitudes modales. L’idée est alors de calculer des modes normaux non-linéaires en fonction de leur amplitude et de superposer leurs réponses pour obtenir celle de la structure. La méthode est appliquée à des systèmes incorporant des non-linéarités de type Duffing et de frottement sec. Le cas particulier du frottement sec est considéré à travers un modèle de Masing généralisé. Deux approches modales sont développées : l’une basée sur les modes complexes, et l’autre basée sur les modes réels. L’utilisation de modes complexes ou réels dans la synthèse modale conduit à des termes d’amortissement par frottement différents. On montre que la synthèse modale non-linéaire combinée au modèle de Masing généralisé aboutit à une méthode numérique simple, rapide et efficace pour décrire le comportement non-linéaire de structures soumise à du frottement sec. / Noise and vibration are important topics in the automotive industry for several reasons, including passenger comfort and structural integrity. The main objective of this thesis is to propose a series of appropriate methods to optimize structural system characteristics, so that the vibration and noise can be reduced. To achieve this goal, interface control strategies are employed, including bonding viscoelastic layers onto the most heavily deformed zones and introducing frictional damping devices calibrated on certain resonance frequencies. Such built-up structural systems are numerically investigated via a generalized modal synthesis approach that incorporates several groups of modes. The employed modal synthesis approach consists of several levels of condensation. The first one is on the internal degrees of freedoms (DOFs) of each substructure, and the second condensation is on the branch modes so as to reduce the boundary DOFs among substructures. For coupled fluid-structural systems, a third condensation on the fluid DOFs is suggested. With these condensation techniques, the system dimension can be significantly reduced. The method allows us to obtain the forced response of the structures as well as the pressure variation of the fluids. Additionally, modal parameters characterizing vibration and noise transmission paths can be deduced as mid-stage results. We show that these modal parameters can be used as optimization objective during the interface configuration design. The Pareto front of the optimal design is achieved by employing Kriging approximations followed with an elitist multi-objective genetic algorithm. Another advantage of the modal approach is that a modal overview on the system characteristics is provided by analyzing the natural frequencies, modal damping ratios and the aforementioned modal parameters. The modal synthesis approach is further extended to study nonlinear systems. The basic assumption is that the nonlinear modes are weakly coupled. Nonlinear modal parameters, such as modal frequency and modal damping ratio, contain the essential nonlinear information and depend on modal amplitude. The main idea is to compute nonlinear normal modes according to their modal amplitude and superimpose the response of several nonlinear modes to obtain the overall forced response. The method is applied to systems involving Duffing and dry friction nonlinearities. In the case of dry friction, a generalized Masing model is considered to capture the dry friction nature. Both complex modes and real modes are used in the modal synthesis, leading to different frictional damping terms. We show that the nonlinear modal synthesis combined with the generalized Masing model yields a simple, fast and efficient numerical method to describe nonlinear performance of structures with dry friction.

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 / The interest for the electric traction applications has been growing in the last few years. The optimal design of the electric motor and of the inverter that powers it needs to consider a long list of restrictions and criteria. Because of the fact that the geometry of the motor and the switching strategy are closely linked, the optimization of the traction solution needs to consider both, at the same time.The objective of this thesis is the development of an optimization tool applied for the optimization of an electric traction solution that uses the switched reluctance motor (SRM) fed from a three phase full bridge inverter. The SRM is modeled using Permeance Network Analysis (PNA). The switching technique can be easily integrated in the model, which gives the possibility to run a dynamic analysis. The optimization tool created uses the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, modified for multi-objective problems. The algorithms performances are compared with those of the Genetic Algorithm, using the NSGA-II multi-objective technique and with a classic version of multiple objective particle swarm optimizer (MOPSO).Finally, a SRM prototype is constructed and the drive solution using a full-bridge three phase inverter is implemented. The modeling and optimization tools are thus experimentally validated

Les stations d’épuration se tournent actuellement vers des installations de récupération d'énergie et des nutriments. Dans le même temps, elles sont soumises à une réglementation de plus en plus stricte en ce qui concerne l'environnement et la santé humaine. Face au défi ambitieux de réduire les coûts d'exploitation et les impacts environnementaux tout en garantissant la robustesse du procédé, il est nécessaire de développer des outils capables de fournir une évaluation intégrée du procédé. L’objectif de ce travail est de développer une plateforme réaliste et prédictive contenant trois aspects: la modélisation rigoureuse et dynamique de l’ensemble de la station d’épuration; l'analyse de cycle de vie aux frontières étendues pour l'évaluation des scénarios et enfin un outil d'optimisation multi-objectif efficace. La plateforme développée pour l'évaluation environnementale couplée à la modélisation dynamique a d'abord été appliquée à plusieurs cas d’étude. Ainsi des résultats de performance et d’impacts environnementaux ont été obtenus pour la séparation de l’urine à la source, la décantation primaire avancée et le traitement de l'urine par nitritation/ oxydation anaérobie de l’ammonium, et d’autres filières. Compte tenu des importants avantages de la séparation de l’urine établis par les résultats précédents, un générateur d’influents phénoménologique, flexible et dynamique a été adapté afin de fournir des données dynamiques réalistes concernant les flux d'urine et des eaux usées dans les différents scénarios de rétention d'urine. Enfin, comme la combinaison complexe de processus biologiques, chimiques et physiques conduit à un problème lourd en calcul, une étude de faisabilité (temps de calcul et fiabilité) a été réalisée sur l'optimisation multi-objectif. L'obtention d'un ensemble de solutions qui évite toute discrimination préalable entre les coûts, l'environnement et les performances ont permis la discussion des enjeux impliqués. Finalement, la plateforme complète a été appliquée à plusieurs cas d’étude et clarifie les aspects opérationnels des options plus durables en matière de gestion et de traitement des eaux usées. / Wastewater treatment plants are moving towards energy and nutrients recovery facilities. Simultaneously, they are submitted to stricter regulation with respect to environment and human health. Facing the great challenge of reducing operational costs along with the reduction of environmental impacts and the guaranty of plants robustness, tools might be developed in order to provide an integrated assessment. The goal of this work is to develop a reliable and predictive framework containing rigorous dynamic wide-plant modelling, extended boundaries life cycle assessment for scenarios evaluation and an efficient multi-objective optimization tool. The developed framework for environmental evaluation coupled to dynamic modelling was initially applied to several case studies including urine source separation, enhanced primary clarification and urine treatment by nitritation/ anaerobic ammonium oxidation, offering both performance results and environmental hotspots. Given the important benefits of the urine source separation provided by the previous results, a flexible and dynamic phenomenological influent generator was adapted in order to provide realistic dynamic data concerning urine and wastewater streams in different urine retention scenarios. Finally, as the complex combination of biological, chemical and physical processes leads to a computational expensive problem, a feasibility study (computational time and reliability) on the multi-objective optimization was conducted. Obtaining a set of solutions that avoids any prior discrimination among costs, environment and performance allowed thus the discussion of the involved trade-offs. Finally, the complete framework was applied to several case studies lightening on operational aspects of more sustainable options on wastewater management and treatment.

Les infrastructures critiques (CIs) sont essentielles au fonctionnement de la société moderne. Leur sécurité et leur fiabilité sont les principales préoccupations. La complexité des CIs exige des approches d'analyse de système capables de voir le problème de plusieurs points de vue. La présente thèse porte sur l'intégration de la perspective de contrôle dans l'analyse de sécurité et de fiabilité des éléments de configuration. L'intégration est d'abord abordée par examiner les propriétés de contrôle d'un microgrid d'alimentation électrique. Un schéma basé sur la simulation est développé pour l'analyse sous différentes perspectives : le service d'approvisionnement, la contrôlabilité et la topologie. Un cadre basé sur la commande prédictive (MPC) est proposé pour analyser le microrgrid dans divers scenarios de défaillance. Ensuite, un cadre multi-perspectif est développé pour analyser les CIs considérant le service d'approvisionnement, la contrôlabilité et la topologie. Ce cadre permet d'identifier le rôle des éléments de CIs et de quantifier les conséquences de scénarios de défaillances, par rapport aux différents perspectives considérées. Afin de présenter le cadre d'analyse, un réseau de transport de gaz réel à travers plusieurs pays de l'Union européenne est considéré comme une étude de cas. En fin, un cadre d'optimisation a trois objectifs est proposé pour la conception de CI : la topologie du réseau et l'allocation des capacités de liaison sont optimisées minimisant la demande non fournie et la complexité structurelle du système, et en même temps maximisant la contrôlabilité du système. Une investigation approfondie sur les multiples objectifs considérés est effectuée pour tirer des informations utiles pour la conception du système. Les résultats de cette thèse démontrent l'importance de développer du cadre d'analyse des CIs considérant de plusieurs perspectives pertinentes pour la conception, l'opération et la protection des CIs. / Critical infrastructures (CIs) provide essential goods and service for modern society. Their safety and reliability are primary concerns. The complexity of CIs calls for approaches of system analysis capable of viewing the problem from multiple perspectives. The focus of the present thesis is on the integration of the control perspective into the safety and reliability analysis of CIs. The integration is first approached by investigating the control properties of a small network system, i.e., an electric power microgrid. A simulation-based scheme is developed for the analysis from different perspectives: supply service, controllability and topology. An optimization-based model predictive control framework is proposed to analyze the microgrid under various failure scenarios. Then, a multi-perspective framework is developed to analyze CIs with respect to supply service, controllability and topology. This framework enables identifying the role of the CI elements and quantifying the consequences of scenarios of multiple failures, with respect to the different perspectives considered. To demonstrate the analysis framework, a benchmark network representative of a real gas transmission network across several countries of the European Union (EU) is considered as case study. At last, a multi-objective optimization framework is proposed for complex CIs design: design of network topology and allocation of link capacities are performed in an optimal way to minimize the non-supplied demand and the structural complexity of the system, while at the same time to maximize the system controllability. Investigation on the multiple objectives considered is performed to retrieve useful insights for system design. The findings of this thesis demonstrate the importance of developing frameworks of analysis of CIs that allow considering different perspectives relevant for CIs design, operation and protection.

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 / This thesis considers the selection and scheduling problem of observations for agile Earth observing satellites. The mission of Earth observing satellites is to obtain photographs of the Earth surface to satisfy user requirements. Requests from several users have to be managed before transmitting an order, which is a sequence of selected acquisitions, to the satellite. The obtained sequence must optimize two objectives under operation constraints. The first objective is to maximize the total profit of the selected acquisitions. The second one is to ensure the fairness of resource sharing by minimizing the maximum profit difference between users. Two metaheuristic algorithms, consisting of a biased random key genetic algorithm (BRKGA) and an indicator-based multi-objective local search (IBMOLS), are proposed to solve the problem. For BRKGA, three selection methods, borrowed from NSGA-II, SMS-EMOA, and IBEA, are proposed to select a set of preferred chromosomes to be the elite set. Three decoding strategies, which are two single decoding and a hybrid decoding, are applied to decode chromosomes to become solutions. For IBMOLS, several methods for generating the initial population are tested and the neighborhood structure according to the problem is also proposed. Experiments are conducted on realistic instances based on ROADEF 2003 challenge instances. Hypervolumes of the approximate Pareto fronts are computed and the results from the two algorithms are compared