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Dans cette thèse, nous présentons une approche bidimensionnelle markovienne générale pour l'analyse et la reconnaissance de documents manuscrits appelée AMBRES (Approche Markovienne Bidimensionnelle pour la Reconnaissance et la Segmentation d'images). Elle est fondée sur les champs de Markov, la programmation dynamique 2D et une analyse bidimensionnelle de l'image.<br /><br />AMBRES a été appliquée avec succès à des tâches aussi diverses que la reconnaissance de caractères et de mots manuscrits isolés, la structuration de documents manuscrits et la reconnaissance de logos et pourrait être étendue à d'autres problématiques du domaine de la vision.<br /><br />Des protocoles rigoureux ont été utilisés pour l'étude du système et de ses paramètres ainsi que pour l'évaluation des performances. En particulier, AMBRES a pu être validée au sein de la campagne d'évaluation RIMES (Reconnaissance et Indexation de données Manuscrites et de fac similES).

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L’entreprise Rio Tinto effectue la gestion du système hydrique de la rivière Nechako, situé en Colombie-Britannique (Canada), à partir de règles de gestion optimisées à l’aide d’un algorithme de programmation dynamique stochastique (PDS) et de scénarios d’apports historiques. Les récents développements en recherche opérationnelle tendent à démontrer que la mise à jour des règles de gestion en mode prévisionnel permet d’améliorer la performance des règles de gestion lorsque des prévisions d’ensemble sont utilisées pour mieux cerner les incertitudes associées aux apports à venir. La modélisation hydrologique permet de suivre l’évolution d’un ensemble de processus hydrologiques qui varient dans le temps et dans l’espace (réserve de neige, humidité du sol, etc.). L’utilisation de modèles hydrologiques, en plus d’offrir la possibilité de construire des prévisions d’ensemble qui tiennent compte de l’ensemble des processus simulés, permet de suivre l’évolution de variables d’état qui peuvent être utilisées à même l’algorithme d’optimisation pour construire les probabilités de transition utiles à l’évaluation de la valeur des décisions futures. À partir d’un banc d’essais numériques dans lequel le comportement du bassin versant de la rivière Nechako est simulé à l’aide du modèle hydrologique CEQUEAU, les résultats du présent projet démontrent que la mise à jour des règles avec l’algorithme de PDS en mode prévisionnel permet une amélioration de la gestion du réservoir Nechako lorsque comparée aux règles optimisées avec l’algorithme en mode historique. Le mode prévisionnel utilisant une variable hydrologique combinant un modèle autorégressif d’ordre 5 (AR5) et la valeur maximale de l’équivalent en eau de la neige (ÉENM) a permis de réduire les déversements non-productifs et les inondations tout en maintenant des productions similaires à celles obtenues à l’aide de règles optimisées en mode historique utilisant l’ÉENM comme variable hydrologique. De plus, les résultats du projet démontrent que l’utilisation de prévisions hydrologiques d’ensemble en mode historique pour construire une variable hydrologique permettant d’émettre une prévision du volume d’apport médian pour les huit mois à venir (PVAM) ne permettait pas d’obtenir des résultats de gestion supérieurs à ceux obtenus avec la variable d’ÉENM.

Les préoccupations environnementales grandissantes nous ont conduits à faire des efforts pour réduire les émissions de gaz à effet de serre, notamment dans le domaine de la production de l’énergie électrique. C’est dans ce contexte que Leroy Somer a lancé des recherches sur les groupes électrogènes hybrides afin de minimiser la consommation de carburant et les coûts d’exploitations. Pour aborder les questions du dimensionnement des ressources matérielles et de leur utilisation optimale, une méthodologie est développée dans cette thèse. La recherche de la stratégie de gestion de l’énergie optimale est basée sur l’algorithme de programmation dynamique de Bellman. Elle sera associée à un algorithme d’optimisation à évolution différentielle pour optimiser le dimensionnement de la structure hybride. Les fonctions de coûts des optimisations sont obtenues par le développement de modèles énergétiques et économiques. Grâce à cette méthode, nous montrons que les gains d’un groupe électrogène hybride sont fortement liés à l’utilisation que l’on aura de celui-ci. Dans les cas où le groupe électrogène est utilisé sur des profils avec de faibles facteurs de charge, les gains pourront être conséquents. Il sera donc primordial de bien connaitre les profils de charge de l’application avant de dimensionner la structure tout entière du groupe électrogène hybride. Les travaux ont également débouché sur une mise en œuvre expérimentale qui a pu valider les premiers résultats obtenu lors des simulations. / Growing environmental issues and concerns have led to efforts to reduce CO2 and greenhouse effect pollutant emissions in the field of electric power generation. This has led Leroy Somer to investigate systems based on hybrid technologies to reduce genset fuel consumption and operating costs. A methodology is developed in this thesis to address issues of sizing hardware resources and their optimal use. The optimum energy management strategy is based on the dynamic programming algorithm of Bellman. It will be associated to a differential evolution optimization algorithm to optimize the design of the hybrid structure. The objective functions are obtained by developing energetic and economic models. Through this method, we show that the benefits of a hybrid generator are strongly related to its use. In cases where the generator is used on profiles with low load factors, the benefits will be significant. It will be very important to have good knowledge of load profiles applications before sizing the whole structure of the hybrid generator. A prototype of this system has been developed and has confirmed simulation results.

Les réseaux électriques doivent absorber une production d'énergie renouvelable croissante, de façon décentralisée. Leur gestion optimale amène à des problèmes spécifiques. Nous étudions dans cette thèse la formulation mathématique de tels problèmes en tant que problèmes d'optimisation stochastique multi-pas de temps. Nous analysons plus spécifiquement la décomposition en temps et en espace de tels problèmes. Dans la première partie de ce manuscrit, Décomposition temporelle pour l'optimisation de la gestion de microgrid domestique, nous appliquons les méthodes d'optimisation stochastique à la gestion de microgrid de petite taille. Nous comparons différents algorithmes d'optimisation sur deux exemples: le premier considère une microgrid domestique équipée avec une batterie et une centrale de micro-cogénération; le deuxième considère quant à lui une autre microgrid domestique, cette fois équipée avec une batterie et des panneaux solaires. Dans la seconde partie, Décomposition temporelle et spatiale de problèmes d'optimisation de grande taille, nous étendons les études précédentes à des microgrids de plus grandes tailles, avec différentes unités et stockages connectés ensemble. La résolution frontale de tels problèmes de grande taille par Programmation Dynamique s'avère impraticable. Nous proposons deux algorithmes originaux pour pallier ce problème en mélangeant une décomposition temporelle avec une décomposition spatiale --- par les prix ou par les ressources. Dans la dernière partie, Contributions à l'algorithme Stochastic Dual Dynamic Programming, nous nous concentrons sur l'algorithme emph{Stochastic DualDynamic Programming} (SDDP) qui est actuellement une méthode de référence pour résoudre des problèmes d'optimisation stochastique multi-pas de temps. Nous étudions un nouveau critère d'arrêt pour cet algorithme basé sur une version duale de SDDP, qui permet d'obtenir une borne supérieure déterministe pour le problème primal / New energy systems are designed to absorb a large share of renewableenergy in a decentralized fashion. Their optimized management raises specificissues. We study mathematical formulation as large scale multistagestochastic optimization problems. We focus on time and space decompositionmethods in a stochastic setting.In the first part of this manuscript, Time decomposition inoptimization and management of home microgrids, we apply stochasticoptimization algorithms to the management of small scale microgrids. We compare different optimization algorithms on two examples:a domestic microgrid equipped with a microCombined Heat and Power generator and a battery;a domestic microgrid equipped with a battery and solar panels.In the second part, Mixing time and spatial decomposition inlarge-scale optimization problems, we extend the previous studies tolarger microgrids, where different units and storage devices are connected together. As a direct resolution by Dynamic Programming of such large scale systemsis untractable, we propose original algorithms mixing time decomposition on the one hand, and price and resource spatial decomposition on the other hand.In the third part, Contributions to Stochastic Dual Dynamic Programming,we focus on the Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) algorithm,a well-known algorithm to solve multistage stochastic optimizationproblems. We present a new stopping criteria based on a dual versionof SDDP which gives a deterministic upper-bound for the primal problem

Cette thèse articule plusieurs questions importantes dans les opérations durables et la gestion de la chaîne d'approvisionnement, non seulement afin de fournir des idées pour améliorer la performance des entreprises, mais aussi pour inciter ces dernières à adopter les moyens appropriés pour un meilleur environnement de notre société. Le lien entre le niveau de l'entreprise et le niveau de la société est que l'amélioration de la performance écologique par une meilleure gestion des opérations dans les entreprises et les chaînes d'approvisionnement est un élément indispensable pour améliorer l'environnement dans notre société. Prenons la Chine comme exemple. Depuis quelques années, le gouvernement a commencé à favoriser toutes les initiatives pour résoudre les problèmes de pollution de l'air. Un moyen important et utile est de mettre en place une réglementation stricte et de surveiller les efforts des entreprises qui seront passibles d'amendes sérieuses si certaines normes ne sont pas respectées par des inspections aléatoires. Par conséquent, les entreprises doivent coopérer pour améliorer leur rentabilité et, plus important encore, leurs impacts environnementaux. Grâce à cet effort prolongé, malgré le fait que la situation future est incertaine, la qualité de l'air s'est progressivement améliorée en Chine. Cette thèse, dans un cadre plus général, vise à fournir aux entreprises des informations importantes afin qu'elles soient non seulement en mesure de respecter la réglementation, mais aussi en mesure d'apporter véritablement leur contribution à la construction d'un environnement meilleur pour les générations futures. Notre objectif fondamental est d'obtenir une compréhension approfondie des compromis auxquels les entreprises sont confrontées, de modéliser les problèmes de recherche de solutions possibles et d'aider les entreprises/chaînes d'approvisionnement à améliorer leur performance d'un point de vue théorique. Ensuite, la thèse aidera indirectement les entreprises à réaliser l'importance du développement de moyens de gestion durable des opérations et de la chaîne d'approvisionnement sur notre société. La thèse est organisée comme la structure suivante. Le chapitre 3 est le premier essai, Environmental Collaboration and Process Innovation in Supply Chain Management with Coordination. Le chapitre 4 comprend le contenu du deuxième essai, Remanufacturing of Multi-Component Systems with Product Substitution, et le troisième essai, Joint Dynamic Pricing and Return Quality Strategies Under Demand Cannibalization , est présenté au chapitre 5. Le chapitre 6 donne les remarques finales générales des trois essais, suivies de la liste de référence, et les annexes. / This thesis articulates several important issues in sustainable operations and supply chain management not only to provide insights for enhancing the performance of firms but also to appeal to the enterprises to adopt appropriate means for a better environment of our society. The link from firm level to society level is that, to improve the green performance through better operations management efficiency in firms and supply chains, is an indispensable element to ameliorate the environment in our society. Taking China as an example. Since a few years ago (The Straitstimes, 2017; Stanway & Perry, 2018), the government started to spare no effort in resolving the air pollution problems. An important and useful means is to put strict regulations and monitoring the efforts of firms which will face serious fine if certain standards are not met by random inspection. Therefore, firms have to cooperate for the betterment of its profitability and, more importantly, the environmental impacts. Throughout the endeavor, despite the uncertain future situation, the air quality has gradually improved in China (Zheng, 2018). This thesis, in a more general setting, aims to provide important insights to firms so that they are not only able to meet the regulations but genuinely to make contributions to building a better environment for our future generations. Basically, our goal is to obtain deep understanding of the trade-offs with which companies are faced, and to model the problems for seeking possible solutions and helping firms/supply chains to enhance their performance from a theoretical point of view. Then, indirectly, the work will help firms to realize the importance of developing sustainable operations and supply chain management means on our society. The structure of the thesis is organized as follows. Chapter 2 introduces the thesis in French. Chapter 3 is the first essay, Environmental Collaboration and Process Innovation in Supply Chain Management with Coordination. Chapter 4 includes the contents of the second essay, Remanufacturing of Multi-Component Systems with Product Substitution , and the third essay, Joint Dynamic Pricing and Return Quality Strategies Under Demand Cannibalization, is introduced in Chapter 5. Chapter 6 gives the general concluding remarks of the three essays which is followed by the reference list and the appendices.

Les préoccupations environnementales grandissantes nous ont conduits à faire des efforts pour réduire les émissions de gaz à effet de serre, notamment dans le domaine de la production de l’énergie électrique. C’est dans ce contexte que Leroy Somer a lancé des recherches sur les groupes électrogènes hybrides afin de minimiser la consommation de carburant et les coûts d’exploitations. Pour aborder les questions du dimensionnement des ressources matérielles et de leur utilisation optimale, une méthodologie est développée dans cette thèse. La recherche de la stratégie de gestion de l’énergie optimale est basée sur l’algorithme de programmation dynamique de Bellman. Elle sera associée à un algorithme d’optimisation à évolution différentielle pour optimiser le dimensionnement de la structure hybride. Les fonctions de coûts des optimisations sont obtenues par le développement de modèles énergétiques et économiques. Grâce à cette méthode, nous montrons que les gains d’un groupe électrogène hybride sont fortement liés à l’utilisation que l’on aura de celui-ci. Dans les cas où le groupe électrogène est utilisé sur des profils avec de faibles facteurs de charge, les gains pourront être conséquents. Il sera donc primordial de bien connaitre les profils de charge de l’application avant de dimensionner la structure tout entière du groupe électrogène hybride. Les travaux ont également débouché sur une mise en œuvre expérimentale qui a pu valider les premiers résultats obtenu lors des simulations. / Growing environmental issues and concerns have led to efforts to reduce CO2 and greenhouse effect pollutant emissions in the field of electric power generation. This has led Leroy Somer to investigate systems based on hybrid technologies to reduce genset fuel consumption and operating costs. A methodology is developed in this thesis to address issues of sizing hardware resources and their optimal use. The optimum energy management strategy is based on the dynamic programming algorithm of Bellman. It will be associated to a differential evolution optimization algorithm to optimize the design of the hybrid structure. The objective functions are obtained by developing energetic and economic models. Through this method, we show that the benefits of a hybrid generator are strongly related to its use. In cases where the generator is used on profiles with low load factors, the benefits will be significant. It will be very important to have good knowledge of load profiles applications before sizing the whole structure of the hybrid generator. A prototype of this system has been developed and has confirmed simulation results.

Ces travaux de thèse constituent une contribution à l'introduction massive de la production photovoltaïque (PV) sur le réseau électrique. L'énergie PV possède un potentiel immense, notamment dans le secteur de l'habitat, mais l'effet d'intermittence limite son développement à grande échelle. Dans cette thèse nous proposons d'ajouter un élément de stockage aux systèmes photovoltaïques connectés au réseau dans l'habitat. Nous commençons par introduire la notion de gestion d'énergie dans ces systèmes dits « hybrides », dont l'objectif qui a été fixé est de réduire les pics de puissance appelée, voire produite. Ensuite, nous proposons et étudions des stratégies de gestion optimisées d'énergie basées sur des données prévisionnelles d'irradiations, de températures ambiante, de consommation et des prix de l'énergie. Enfin, nous apportons des solutions théoriques originales de gestion en temps réel, notamment en introduisant des réponses au problème des incertitudes sur les prévisions.