Problèmes de tournées de véhicules et application industrielle pour la réduction de l'empreinte écologique

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la résolution approchée de problèmes de tournées de véhicules. Nous avons exploité des travaux menés sur les graphes d'intervalles et des propriétés de dominance relatives aux tournées saturées pour traiter les problèmes de tournées sélectives plus efficacement. Des approches basées sur un algorithme d'optimisation par essaim particulaire et un algorithme mémétique ont été proposées. Les métaheuristiques développées font appel à un ensemble de techniques particulièrement efficaces telles que le découpage optimal, les opérateurs de croisement génétiques ainsi que des méthodes de recherches locales. Nous nous sommes intéressés également aux problèmes de tournées classiques avec fenêtres de temps. Différents prétraitements ont été introduits pour obtenir des bornes inférieures sur le nombre de véhicules. Ces prétraitements s'inspirent de méthodes issues de modèles de graphes, de problème d'ordonnancement et de problèmes de bin packing avec conflits. Nous avons montré également l'utilité des méthodes développées dans un contexte industriel à travers la réalisation d'un portail de services mobilité.In this thesis, we focused on the development of heuristic approaches for solvingvehicle routing problems. We exploited researches conducted on interval graphsand dominance properties of saturated tours to deal more efficiently with selectivevehicle routing problems. An adaptation of a particle swarm optimization algorithmand a memetic algorithm is proposed. The metaheuristics that we developed arebased on effective techniques such as optimal split, genetic crossover operatorsand local searches. We are also interested in classical vehicle problems with timewindows. Various pre-processing methods are introduced to obtain lower boundson the number of vehicles. These methods are based on many approaches usinggraph models, scheduling problems and bin packing problems with conflicts. Wealso showed the effectiveness of the developed methods with an industrial applicationby implementing a portal of mobility services.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Conception d'un modèle architectural collaboratif pour l'informatique omniprésente à la périphérie des réseaux mobiles

Le progrès des technologies de communication pair-à-pair et sans fil a de plus en plus permis l’intégration de dispositifs portables et omniprésents dans des systèmes distribués et des architectures informatiques de calcul dans le paradigme de l’internet des objets. De même, ces dispositifs font l'objet d'un développement technologique continu. Ainsi, ils ont toujours tendance à se miniaturiser, génération après génération durant lesquelles ils sont considérés comme des dispositifs de facto. Le fruit de ces progrès est l'émergence de l'informatique mobile collaborative et omniprésente, notamment intégrée dans les modèles architecturaux de l'Internet des Objets. L’avantage le plus important de cette évolution de l'informatique est la facilité de connecter un grand nombre d'appareils omniprésents et portables lorsqu'ils sont en déplacement avec différents réseaux disponibles. Malgré les progrès continuels, les systèmes intelligents mobiles et omniprésents (réseaux, dispositifs, logiciels et technologies de connexion) souffrent encore de diverses limitations à plusieurs niveaux tels que le maintien de la connectivité, la puissance de calcul, la capacité de stockage de données, le débit de communications, la durée de vie des sources d’énergie, l'efficacité du traitement de grosses tâches en termes de partitionnement, d'ordonnancement et de répartition de charge. Le développement technologique accéléré des équipements et dispositifs de ces modèles mobiles s'accompagne toujours de leur utilisation intensive. Compte tenu de cette réalité, plus d'efforts sont nécessaires à la fois dans la conception structurelle tant au matériel et logiciel que dans la manière dont il est géré. Il s'agit d'améliorer, d'une part, l'architecture de ces modèles et leurs technologies de communication et, d'autre part, les algorithmes d'ordonnancement et d'équilibrage de charges pour effectuer leurs travaux efficacement sur leurs dispositifs. Notre objectif est de rendre ces modèles omniprésents plus autonomes, intelligents et collaboratifs pour renforcer les capacités de leurs dispositifs, leurs technologies de connectivité et les applications qui effectuent leurs tâches. Ainsi, nous avons établi un modèle architectural autonome, omniprésent et collaboratif pour la périphérie des réseaux. Ce modèle s'appuie sur diverses technologies de connexion modernes telles que le sans-fil, la radiocommunication pair-à-pair, et les technologies offertes par LoPy4 de Pycom telles que LoRa, BLE, Wi-Fi, Radio Wi-Fi et Bluetooth. L'intégration de ces technologies permet de maintenir la continuité de la communication dans les divers environnements, même les plus sévères. De plus, ce modèle conçoit et évalue un algorithme d'équilibrage de charge et d'ordonnancement permettant ainsi de renforcer et améliorer son efficacité et sa qualité de service (QoS) dans différents environnements. L’évaluation de ce modèle architectural montre des avantages tels que l’amélioration de la connectivité et l’efficacité d’exécution des tâches. Advances in peer-to-peer and wireless communication technologies have increasingly enabled the integration of mobile and pervasive devices into distributed systems and computing architectures in the Internet of Things paradigm. Likewise, these devices are subject to continuous technological development. Thus, they always tend to be miniaturized, generation after generation during which they are considered as de facto devices. The success of this progress is the emergence of collaborative mobiles and pervasive computing, particularly integrated into the architectural models of the Internet of Things. The most important benefit of this form of computing is the ease of connecting a large number of pervasive and portable devices when they are on the move with different networks available. Despite the continual advancements that support this field, mobile and pervasive intelligent systems (networks, devices, software and connection technologies) still suffer from various limitations at several levels such as maintaining connectivity, computing power, ability to data storage, communication speeds, the lifetime of power sources, the efficiency of processing large tasks in terms of partitioning, scheduling and load balancing. The accelerated technological development of the equipment and devices of these mobile models is always accompanied by their intensive use. Given this reality, it requires more efforts both in their structural design and management. This involves improving on the one hand, the architecture of these models and their communication technologies, and, on the other hand, the scheduling and load balancing algorithms for the work efficiency. The goal is to make these models more autonomous, intelligent, and collaborative by strengthening the different capabilities of their devices, their connectivity technologies and the applications that perform their tasks. Thus, we have established a collaborative autonomous and pervasive architectural model deployed at the periphery of networks. This model is based on various modern connection technologies such as wireless, peer-to-peer radio communication, and technologies offered by Pycom's LoPy4 such as LoRa, BLE, Wi-Fi, Radio Wi-Fi and Bluetooth. The integration of these technologies makes it possible to maintain the continuity of communication in the various environments, even the most severe ones. Within this model, we designed and evaluated a load balancing and scheduling algorithm to strengthen and improve its efficiency and quality of service (QoS) in different environments. The evaluation of this architectural model shows payoffs such as improvement of connectivity and efficiency of task executions

Static and dynamic overproduction and selection of classifier ensembles with genetic algorithms

The overproduce-and-choose sttategy is a static classifier ensemble selection approach, which is divided into overproduction and selection phases. This thesis focuses on the selection phase, which is the challenge in overproduce-and-choose strategy. When this phase is implemented as an optimization process, the search criterion and the search algorithm are the two major topics involved. In this thesis, we concentrate in optimization processes conducted using genetic algorithms guided by both single- and multi-objective functions. We first focus on finding the best search criterion. Various search criteria are investigated, such as diversity, the error rate and ensemble size. Error rate and diversity measures are directly compared in the single-objective optimization approach. Diversity measures are combined with the error rate and with ensemble size, in pairs of objective functions, to guide the multi-optimization approach. Experimental results are presented and discussed. Thereafter, we show that besides focusing on the characteristics of the decision profiles of ensemble members, the control of overfitting at the selection phase of overproduce-and-choose strategy must also be taken into account. We show how overfitting can be detected at the selection phase and present three strategies to control overfitting. These strategies are tailored for the classifier ensemble selection problcm and compared. This comparison allows us to show that a global validation strategy should be applied to control overfitting in optimization processes involving a classifier ensembles selection task. Furthermore, this study has helped us establish that this global validation strategy can be used as a tool to measure the relationship between diversity and classification performance when diversity measures are employed as single-objective functions. Finally, the main contribution of this thesis is a proposed dynamic overproduce-and-choose strategy. While the static overproduce-and-choose selection strategy has traditionally focused on finding the most accurate subset of classifiers during the selection phase, and using it to predict the class of all the test samples, our dynamic overproduce-and- choose strategy allows the selection of the most confident subset of classifiers to label each test sample individually. Our method combines optimization and dynamic selection in a two-level selection phase. The optimization level is intended to generate a population of highly accurate classifier ensembles, while the dynamic selection level applies measures of confidence in order to select the ensemble with the highest degree of confidence in the current decision. Three different confidence measures are presented and compared. Our method outperforms classical static and dynamic selection strategies

Équifinalité, incertitude et procédures multi-modèle en prévision hydrologique aux sites non-jaugés

L’objectif du présent projet de recherche est d’analyser diverses méthodes de prévision hydrologique sur des bassins versants non-jaugés et d'en mieux comprendre les limitations afin d’y apporter des améliorations. Ce projet est divisé en trois parties distinctes, chacune ayant contribué à au moins un article scientifique parmi les sept contenus dans cette thèse. La première partie consiste en la réduction de l’incertitude paramétrique en améliorant le calage des modèles hydrologiques. Une comparaison et une analyse de 10 méthodes d’optimisation automatiques a permis d’identifier les algorithmes les mieux adaptés aux problèmes de calage associés à ce projet. Cela a permis d’identifier des jeux de paramètres plus performants et plus robustes, ce qui s’avère être une hypothèse forte dans certaines méthodes de régionalisation. Dans la même optique, des méthodes de réduction paramétrique ont été testées et une approche de fixage de paramètres par analyse de sensibilité globale a été sélectionnée. Il a été démontré que le modèle hydrologique HSAMI pouvait, avec entre 8 et 11 paramètres fixés sur 23, conserver sa performance en validation ou en régionalisation. Cependant, malgré la réduction de l’équifinalité et l’amélioration de l’identification paramétrique, fixer des paramètres ne contribue pas à augmenter la performance des méthodes de régionalisation. Cette conclusion va à l’encontre du concept de parcimonie généralement accepté dans la communauté scientifique. La seconde partie du projet touche la modélisation multi-modèle, où il a été montré que de pondérer les hydrogrammes simulés de plusieurs modèles améliore la performance de manière significative par rapport au meilleur modèle individuel. Une comparaison des approches classiques de pondération multi-modèle ainsi que le développement d’une nouvelle méthode a permis de sélectionner le meilleur outil pour les besoins du projet. Deux essais ont été effectués en multi-modèle. Premièrement, l’approche multi-modèle a été appliquée en régionalisation avec trois modèles hydrologiques. Cependant, il a été démontré que la robustesse de deux des modèles était insuffisante pour améliorer les performances du troisième. Enfin, une approche novatrice multi-modèle dans laquelle un modèle est lancé avec plusieurs sources de données différentes a montré sa capacité à réduire les erreurs liées aux données météorologiques en simulation. La dernière partie du projet est directement liée à la régionalisation. Il y a été démontré que l’équifinalité paramétrique n’influence que très peu la qualité des prévisions aux sites nonjaugés et que la performance du modèle est plus importante que l’identifiabilité des paramètres, du moins, pour le modèle hydrologique utilisé ici. Une nouvelle approche hybride de régionalisation a également été proposée. Cette nouvelle approche a montré une meilleure performance que les approches classiques. Finalement, les approches de régionalisation ont été mises à l’épreuve dans un laboratoire numérique issu d’un modèle régional de climat. Ceci a permis de les analyser dans un environnement exempt d’erreurs de mesure sur les données météorologiques et physiographiques. La cohérence physique entre la météorologie et l’hydrologie de ce monde virtuel était également respectée. Il a été démontré que les descripteurs physiques ne sont pas suffisants pour prévoir la capacité d’une méthode de régionalisation à bien fonctionner, en plus de montrer que les incertitudes liées à ces mesures sont moins importantes que ce qui rapporté dans la littérature

Ordonnancement de projets internationaux avec contraintes de matériel et de ressources

RÉSUMÉ L’évolution des processus d’affaires, rendue nécessaire par une globalisation des marchés toujours plus importante, a encouragé les firmes internationales à se tourner vers le fonctionnement par projet, qui s’est peu à peu généralisé. Mais la gestion de projets demeure une discipline complexe, impliquant de nombreux acteurs, sous-traitants et parties prenantes, et nécessitant le transport, l’approvisionnement et la livraison d’équipement et de matériel. Dans ce contexte, des délais d’approvisionnement et des contraintes de capacité de stockage peuvent amener des retards dans l’avancement des projets et des dépassements de budget. En effet, en dépit des tous les efforts accomplis en recherche pour développer des outils efficaces, la prise en compte des contraintes de livraison et d’approvisionnement lors de la phase de planification de projets demeure pour l’essentiel gérée manuellement par le gestionnaire de projets, selon son intuition et son expérience. Ainsi, les méthodes et algorithmes développés ne sont utilisés en pratique que pour la gestion dite « traditionnelle » de projet, ne considérant qu’un unique projet de faible portée, sans contraintes logistiques. Reconnaissant cette nouvelle réalité et les besoins qui en découlent, ce mémoire envisage une approche de résolution plus intégrée où l’on considère le problème de planification de projets avec des contraintes liées au stockage et à la livraison de matériel. Pour cela, un générateur aléatoire de contraintes logistiques a été développé, permettant de définir les données du problème relatives aux contraintes logistiques, tout en jouant sur leur poids relatif. La résolution du problème ainsi formulé est effectuée par le biais d’un algorithme génétique optimisé afin de déterminer un échéancier de projet réalisable. L’algorithme, par des opérations de sélection, croisement et mutation sur une population de solutions admissibles, améliore globalement la qualité de celle-ci au fil des itérations et converge peu à peu vers un optimum.---------- ABSTRACT With globalization of markets, new business models have emerged and international companies started using project management technics. However, the management of international projects remains complex as it involves several sub-contractors and requires the transportation of lots of construction equipment and materials. In that context, long material delivery times and storage capacity constraints may lead to project delays and budget overruns. Indeed, in spite of all research efforts accomplished to develop strong project management tools, project plans taking into account space and equipment availability for the execution of tasks are mostly manually developed on the basis of planner’s intuition and experience. Unfortunately, this task is nearly infeasible to perform in the case of large projects, due to the combinational nature of the resource allocation problem. Methods and algorithms are only used for project management in a “traditional” way, with a single small project and without any logistic constraint. The proposed model addresses this issue by formulating this problem as a scheduling problem with limited resources - resources can be either employees or storage areas - and by defining material delivery constraints. To that purpose, a random logistic constraints generator was developed, in order to create the problem data and to choose its relative weight. The resolution of the formulated problem is performed by a genetic algorithm, which determines a feasible project plan. This algorithm applies many operators on a population of solutions, such as selection crossover and mutation, to improve the population global quality and make the solutions converge towards a local optimum

Étude de l’impact du chevauchement sur les performances de projets complexes d’ingénierie

RÉSUMÉ : Le chevauchement d’activités au sein d’un projet est une des techniques les plus répandues pour accélérer l’exécution d’un projet. Le chevauchement d’activités consiste à autoriser des activités qui traditionnellement s’exécutent de façon séquentielle à se chevaucher de sorte que les activités en aval débutent avant la fin des activités en amont en se basant sur des informations partielles. Plusieurs stratégies d’exécution de projets appliquées dans la pratique, telles que l’ingénierie simultanée dans les projets de développement de produits et la construction en « fast-tracking », reposent sur ce principe. Cette technique a montré ses preuves dans sa capacité à réduire la durée de projets, avec cependant plusieurs inconvénients. Le chevauchement peut causer des retouches du travail exécuté à partir d’information préliminaire et mener à des itérations. Ces retouches sont difficilement quantifiables et représentent une charge de travail et des coûts supplémentaires qui peuvent réduire ou annuler les bénéfices du chevauchement. Cela soulève la question de quand et de combien les activités devraient être chevauchées dans les projets industriels. Dans la pratique, les gestionnaires de projets ne possèdent pas d’outils d’aide à la décision pour répondre à cette question. Cette thèse s’intéresse ainsi au problème d’ordonnancement de projet avec chevauchement d’activités dans un contexte déterministe. Ce problème cherche à déterminer conjointement le meilleur calendrier en termes de coût ou de durée de projet et les décisions de chevauchement, c’est-à-dire quelles activités chevaucher et dans quelle mesure. Nous nous intéressons aux projets complexes caractérisés par des contraintes de disponibilité de ressources, des réseaux complexes d’activités, un nombre important d’activités et de couples d’activités qui peuvent se chevaucher. Les objectifs de cette thèse sont de modéliser, quantifier et analyser, dans le cas de projets complexes d’ingénierie, l’impact des décisions de chevauchement activités sur les performances de projet (durée et coût), en considérant un modèle réaliste de chevauchement. Cette thèse vise aussi à apporter une meilleure compréhension de ces choix dans les projets complexes et proposer des stratégies générales applicables en pratique. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse sont articulés autour de trois articles publiés ou soumis à des revues scientifiques. Le premier article intitulé « Time-cost trade-offs in resource-constrained project scheduling problems with overlapping modes » (publié en 2014 dans International Journal of Project Organisation and Management) introduit un modèle de chevauchement d’activités basé sur des modes de chevauchement reliés aux jalons internes des activités et permet de modéliser de façon réaliste et flexible la relation entre durée de chevauchement et durée de retouche. Ce modèle est inséré dans une modélisation du problème de compromis durée-coût de l’ordonnancement de projets complexes avec contraintes de ressource et chevauchement d’activités sous la forme d’un programme linéaire en nombres entiers. Les durées de communication/coordination et de retouches sont considérées. Le problème est résolu avec une méthode exacte pour un exemple virtuel de projet. Les résultats illustrent les interactions entre le coût de projet, la durée du projet et les contraintes de ressource ainsi que leur influence sur le temps de résolution. Le second article intitulé « A Path Relinking-based Scatter Search for the Resource-Constrained Project Scheduling Problem » (soumis dans European Journal of Operational Research) introduit une métaheuristique dans la famille des recherches dispersées (« scatter search ») pour résoudre le problème standard RCPSP (« Resource-Constrained Project Scheduling Problem ») sans chevauchement. Cet algorithme utilise la méthode FBI (« Forward-Backward Improvement »), inverse la direction d’ordonnancement à chaque itération et est basé sur deux mécanismes novateurs. Premièrement, un PR (« Path Relinking ») bidirectionnel avec un nouveau mouvement opérant sur les distances entre activités est utilisé comme méthode de combinaison des solutions. Deuxièmement, une méthode d’amélioration est utilisée pour améliorer la qualité et la diversité des solutions de l’ensemble de référence. Une méthode avancée de paramétrage de l’algorithme utilisant une méthode de recherche locale a été développée pour déterminer les meilleures valeurs de ses paramètres. L’article montre que cette métaheuristique est capable de fournir des solutions de grande qualité avec des temps de calcul acceptables et appartient aux meilleures méthodes approchées existantes dans la littérature pour la résolution des instances virtuelles de projet de PSPLIB. Enfin, le troisième article intitulé « Influence of the project characteristics on the efficiency of activity overlapping » (soumis dans Computers & Operations Research) a pour principales contributions de quantifier et d’analyser l’influence de huit caractéristiques de projets sur l’efficacité du chevauchement pour diminuer la durée de projet. La réduction de la durée de projet est obtenue en résolvant le problème RCPSP avec et sans chevauchement. Deux méthodes de résolution sont développées pour résoudre le problème avec chevauchement. Une nouvelle méthode exacte basée sur un programme linéaire en nombres entiers avec modes de chevauchement et des techniques de propagation de contraintes est développée. La seconde méthode est une métaheuristique dérivée de la métaheuristique proposée dans le second article. Ces méthodes sont appliquées à un bassin de 3888 instances virtuelles de projets de 30 à 120 activités avec chevauchement. La première observation est que le chevauchement n’apporte aucune réduction dans près de 25% des cas. Une analyse statistique permet de distinguer l’influence de caractéristiques de projets sur l’efficacité du chevauchement et de montrer que la proportion de couples d’activités chevauchables qui sont sur le chemin critique et la sévérité des contraintes de ressources ont le plus d’influence sur la réduction de la durée de projet. Également, les résultats indiquent que certains principes généraux se dégagent pour les décisions de chevauchement. La meilleure stratégie devrait consister à chevaucher peu de couples d’activités chevauchables et de les chevaucher beaucoup. De plus, même si les activités sur le chemin critique sont plus susceptibles d’être chevauchées, les décisions de chevauchement dans un contexte de contraintes de ressource ne doivent pas uniquement être basées sur la criticalité des activités. Enfin, ces observations sont confrontées aux stratégies pratiques de chevauchement proposées dans la littérature. Ces travaux visent à contribuer au développement d’outils pour assister les gestionnaires de projet dans leurs décisions relatives au chevauchement d’activités. Les principales contributions scientifiques de ces travaux sont les suivantes. Premièrement, nous proposons une modélisation plus réaliste du problème d’ordonnancement de projet avec chevauchement d’activités. Deuxièmement, une nouvelle métaheuristique de type recherche dispersée (« scatter search ») performante pour le problème classique RCPSP est développée. Troisièmement, nous introduisons des méthodes de résolution exacte et approchée performantes pour le problème d’ordonnancement de projet avec chevauchement d’activités. La capacité des méthodes exactes à résoudre des problèmes d’ordonnancement pour des projets de grande taille avec contraintes de ressource étant limitée, cette thèse présente en effet à notre connaissance la première méthode approchée de type métaheuristique pour ce problème. Quatrièmement, ces travaux quantifient et analysent l’effet de huit caractéristiques de projet sur l’efficacité du chevauchement d’activités pour diminuer la durée d’un projet. Enfin, nous proposons des principes généraux pour aide les praticiens à prendre les meilleures décisions de chevauchement d’activités.----------ABSTRACT : Activity overlapping is one of the most employed strategies used to accelerate project execution. It consists in relaxing the sequential execution of dependent activities by allowing downstream activities to begin before receiving all the final information required from upstream activities. Several practical strategies, such as concurrent engineering and fast-tracking construction, are based on the concept of overlapping. Overlapping has been demonstrated to be powerful for reducing project makespan, but it has some drawbacks. Overlapping often causes additional reworks in downstream activities, as well as iterations of interdependent activities, that are difficult to quantify and represent additional workloads and costs. Such reworks may outweigh the benefices of overlapping in terms of cost and time. This raises the question of when and to which extent overlapping should be applied. In practice, project teams determine overlapping strategies on an ad hoc basis without always considering rework and interaction between activities. This thesis considers the project scheduling problem with activity overlapping in a deterministic context. This problem aims to jointly determine the best schedule in terms of cost and duration and the best overlapping decisions, namely which activities should be overlapped and to which extent. We focus on the complex projects characterized by constraints on resource availability, a complex network of activities, a large number of activities and a large number of couples of overlappable activities. The main objectives of this thesis are to model, quantify and analyze the impact of overlapping decisions on the project performances (cost and duration) in the case of complex industrial projects, by considering a realistic model of the overlapping process. This thesis also aims at providing a better understanding of these decisions in complex projects and at guiding planners in improving existing practices. The research undertaken in this thesis is divided into three papers published or submitted to international peer-reviewed scientific journals. The first paper titled « Time-cost trade-offs in resource-constrained project scheduling problems with overlapping modes » (published in 2014 in International Journal of Project Organisation and Management) proposes an overlapping process model based on overlapping modes related to activities’ internal milestones that is a realistic and flexible model of the relation between the amount of overlap and the amount of rework. This overlapping model is then enclosed in a model for the time-cost trade-offs in resource-constrained project scheduling problem with activity overlapping. The model is formulated as a linear integer programming model. The times and costs for communication/coordination and reworks are considered. The problem is solved with an exact method for an illustrative project instance. The results highlight the interactions between the project total cost, its makespan and the severity of the resource constraints and also show their influence on the computational time. The second paper titled « A Path Relinking-based Scatter Search for the Resource-Constrained Project Scheduling Problem » (submitted to European Journal of Operational Research) introduces a metaheuristic based on scatter search for solving the standard RCPSP (Resource-Constrained Project Scheduling Problem) without overlapping. This algorithm involves FBI (Forward-Backward Improvement), reversing the project network at each iteration and two new mechanisms. First, a bidirectional PR (path relinking method) with a new move is used as method for combining solutions. Second, a new improvement procedure is proposed in the reference set update method for enhancing the quality and the diversity of the reference set. An advanced parameter tuning method based on local search is employed. The paper shows that the proposed scatter search produces high-quality solutions in reasonable computational time and is among the best performing heuristic procedures in the literature for solving the instance of the PSPLIB benchmark.Finally, the main contributions of the third paper titled « Influence of the project characteristics on the efficiency of activity overlapping » (submitted to Computers & Operations Research) are to quantify and analyze the influence of eight project characteristics on the efficiency of activity overlapping for reducing project makespan. The reduction of the project makespan is obtained by solving the project scheduling problem with and without overlapping. Two methods have been developed for solving the problem with overlapping. First, we introduce a 0-1 integer linear programming model with overlapping modes and constraint propagation techniques as preprocessing. Second, we propose a metaheuristic based on the scatter search algorithm described in the second paper. These methods are applied on a set of 3888 project instances with overlapping composed of 30 to 120 activities. The first finding is that no reduction of the makespan is observed in about 25% of the projects of the benchmark. A statistical analysis is conducted to measure the effect of eight project parameters on the makespan gain. It reveals that the proportion of couples of overlappable activities on the critical path and the scarcity of the resource constraints have the highest influence on the makespan gain. In addition, general rules of thumb are derived from the analysis of the results. The best overlapping decisions should consist in overlapping only few couples of overlappable activities and to overlap them with a large degree of overlapping. Even though the activities on the critical path are more likely to be overlapped, overlapping decision should not rely solely on the criticality of the activities. The results are also compared to practical strategies for applying overlapping proposed in the literature. The main scientific contributions of these works with respect to the scientific literature and from the perspective of assisting project managers to choose the most appropriate overlapping decisions can be summarized as follows. First, we propose a more realistic model of the project scheduling problem with activity overlapping. Second, a new competitive metaheuristic based on scatter search has been developed. Third, we propose competitive exact and heuristic methods for solving the project scheduling problem with activity overlapping. Indeed, as the capacity of exact methods for solving project scheduling problem for large scale projects with resource constraints is limited, the metaheuristic developed in this thesis for this kind of problem is the first in the literature to our knowledge. Fourth, this thesis proposes to quantify and analyze the influence of eight project characteristics on the efficiency of activity overlapping for reducing project makespan. Finally, the findings of this work provide a better understanding of the overlapping decisions and should guide planners for the decisions on activity overlapping

Metaheuristic and matheuristic approaches for multi-objective optimization problems in process engineering : application to the hydrogen supply chain design

Complex optimization problems are ubiquitous in Process Systems Engineering (PSE) and are generally solved by deterministic approaches. The treatment of real case studies usually involves mixed-integer variables, nonlinear functions, a large number of constraints, and several conflicting criteria to be optimized simultaneously, thus challenging the classical methods. The main motivation of this research is therefore to explore alternative solution methods for addressing these complex multiobjective optimization problems related to the PSE area, focusing on the recent advances in Evolutionary Computation. If multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) have proven to be robust for the solution of multiobjective problems, their performance yet strongly depends on the constraint-handling techniques for the solution of highly constrained problems. The core of innovation of this research is the adaptation of metaheuristic-based tools to this class of PSE problems. For this purpose, a two-stage strategy was developed. First, an empirical study was performed in the perspective of comparing different algorithmic configurations and selecting the best to provide a high-quality approximation of the Pareto front. This study, comprising both academic test problems and several PSE applications, demonstrated that a method using the gradient-based mechanism to repair infeasible solutions consistently obtains the best results, in particular for handling equality constraints. Capitalizing on the experience from this preliminary numerical investigation, a novel matheuristic solution strategy was then developed and adapted to the problem of Hydrogen Supply Chain (HSC) design that encompasses the aforementioned numerical difficulties, considering both economic and environmental criteria. A MOEA based on decomposition combined with the gradient-based repair was first explored as a solution technique. However, due to the important number of mass balances (equality constraints), this approach showed a poor convergence to the optimal Pareto front. Therefore, a novel matheuristic was developed and adapted to this problem, following a bilevel decomposition: the upper level (discrete) addresses the HSC structure design problem (facility sizing and location), whereas the lower level (Linear Programming problem) solves the corresponding operation subproblem (production and transportation). This strategy allows the development of an ad-hoc matheuristic solution technique, through the hybridization of a MOEA (upper level) with a LP solver (lower level) using a scalarizing function to deal with the two objectives considered. The numerical results obtained for the Occitanie region case study highlight that the hybrid approach produces an accurate approximation of the optimal Pareto front, more efficiently than exact solution methods. Finally, the matheuristic allowed studying the HSC design problem with more realistic assumptions regarding the technologies used for hydrogen synthesis, the learning rates capturing the increasing maturity of these technologies over time and nonlinear relationships for the computation of Capital and Operational Expenditures (CAPEX and OPEX) for the hydrogen production facilities. The resulting novel model, with a non-convex, bi-objective mixed-integer nonlinear programming (MINLP) formulation, can be efficiently solved through minor modifications in the hybrid algorithm proposed earlier, which finds its mere justification in the determination of the timewise deployment of sustainable hydrogen supply chains

The significance of silence. Long gaps attenuate the preference for ‘yes’ responses in conversation.

In conversation, negative responses to invitations, requests, offers and the like more often occur with a delay – conversation analysts talk of them as dispreferred. Here we examine the contrastive cognitive load ‘yes’ and ‘no’ responses make, either when given relatively fast (300 ms) or delayed (1000 ms). Participants heard minidialogues, with turns extracted from a spoken corpus, while having their EEG recorded. We find that a fast ‘no’ evokes an N400-effect relative to a fast ‘yes’, however this contrast is not present for delayed responses. This shows that an immediate response is expected to be positive – but this expectation disappears as the response time lengthens because now in ordinary conversation the probability of a ‘no’ has increased. Additionally, however, 'No' responses elicit a late frontal positivity both when they are fast and when they are delayed. Thus, regardless of the latency of response, a ‘no’ response is associated with a late positivity, since a negative response is always dispreferred and may require an account. Together these results show that negative responses to social actions exact a higher cognitive load, but especially when least expected, as an immediate response

Multi-channel Communication in Wireless Networks

Multi-channel communication has been developed to overcome some limitations related to the throughput and delivery rate which become necessary for many applications that require sufficient bandwidth to transmit a large amount of data in Wireless Networks (WNs) such as multimedia communication. However, the requirement of frequent negotiation for the channels assignment process incurs extra-large communication overhead and collisions, which results in the reduction of both communication quality and network lifetime. This effect can play an important role in the performance deterioration of certain WNs types, especially the Wireless Sensor Networks (WSNs) since they are characterized by their limited resources. This work addresses the improvement of communication in multi-channel WSNs. Consequently, four protocols are proposed. The first one is the Multi-Channel Scheduling Protocol (MCSP) for wireless personal networks IEEE802.15.4, which focuses on overcoming the collisions problem through a multi-channel scheduling scheme. The second protocol is the Energy-efficient Reinforcement Learning (RL) Multi-channel MAC (ERL MMAC) for WSNs, which bases on the enhancement of the energy consumption in WSNs by reducing collisions and balancing the remaining energy between the nodes using a singleagent RL. The third work is the proposition of a new heuristically accelerated RL protocol named Heuristically Accelerated Reinforcement Learning approach for Channel Assignment (HARL CA) for WSNs to reduce the number of learning iterations in an energy-efficient way taking into account the bandwidth aspect in the scheduling process. Finally, the fourth contribution represents a proposition of a new cooperative multi-agent RL approach for Channel Assignment (CRLCA) in WSNs, which improves cooperative learning using an accelerated learning model, and overcomes the extra communication overhead problem of the cooperative RL using a new method for self-scheduling and energy balancing. The proposed approach is performed through two algorithms SCRLCA and DCRLCA for Static and Dynamic performance respectively. The proposed protocols and techniques have been successfully evaluated and show outperformed results in different cases through several experiments

Optimisation de la configuration d'un instrument superspectral aéroporté pour la classification : application au milieu urbain

This work was performed in the context of a possible enrichment of land cover databases. The description of land cover is necessary it possible to produce environmental indicators for the management of ecosystems and territories, in response to various societal and scientific needs. Thus, different land cover databases already exist at various levels (global, European, national, regional or local) or are currently being produced. However, it appeared that knowledge about land cover should more detailled in urban areas, since it is required by several city modeling applications (micro-meteorological, hydrological, or pollution monitoring simulators), or public regulations monitoring (e.g. concerning ground perviousness). Such materials maps would be (both semantically and spatially) finer than what is contained in existing land cover databases. Therefore, they could be an additional layer, both in land cover databases (such as in IGN High Resolution land cover database) and in 3D city models. No existing database contains such information about urban material maps. Thus remote sensing is the only solution to produce it. However, due to the high heterogeneity of urban materials, their variability, but also the strong similarities between different material classes, usual optical multispectral sensors (with only the 4 red - green - blue - near infrared bands) are not sufficient to reach a good discrimination of materials. A multispectral sensor or superspectral, that is to say spectrally richer, could therefore provide a solution to this limit. Thus, this work was performed intending the design of such sensor. It aimed at identifying the best spectral configuration for classification of urban materials, or at least to propose sub-optimal solutions. In other words, a spectral optimization was carried out in order to optimize both the position of the bands in the spectrum and their width. Automatic feature selection methods were used. This work was performed in two steps. A first task aimed at defining the spectral optimization methods and at validating them on literature reference data sets. Two state-of-the-art optimization heuristics (Sequential Forward Floating Search and genetic algorithms) were chosen owing to their genericity and flexibility, and therefore their ability to be used to optimize different feature selection criteria. A benchmark of different scores measuring the relevance of a set of features was performed to decide which score to optimize during the band selection process. Band width optimization was then studied: the proposed method consisted in building a hierarchy of bands merged according to their similarities. Band selection was then processed within this hierarchy. The second part of the work consisted in the application of these spectral optimization algorithms to the case study of urban materials. A collection of urban materials spectra was first caught and from various spectral libraries ( ASTER , MEMORIES...). Spectral optimization was then performed on this dataset. A limited number (about 10) of well chosen bands appeared to be sufficient to classify next common materials (slates - asphalt - cement - gravel - metal - cobblestones - shingle - earth – tiles). Bands from short wave infrared spectral domain (1400 - 2500 nm) were shown again to be very useful to discriminate urban materials. However, quantitative results assessing the confusions between the materials must be considered carefully since some materials are very uncommon in the library of collected spectra, and thus their possible variability is not completely consideredCe travail s'inscrit dans la perspective de l'enrichissement des bases de données d'occupation du sol. La description de l'occupation du sol permet de produire des indicateurs environnementaux pour la gestion des écosystèmes et des territoires, en réponse à des besoins sociétaux, réglementaires et scientifiques. Aussi, des bases de données décrivant l'occupation du sol existent à différents niveaux (local, national, européen) ou sont en cours de constitution. Il est toutefois apparu que la connaissance de l'occupation du sol nécessaire pour certaines applications de modélisation de la ville (simulateurs de micro-météorologie, d'hydrologie, ou de suivi de pollutions), voire de suivi réglementaire (imperméabilisation des sols) est plus fine (au niveau sémantique et géométrique) que ce que contiennent ces bases de données. Des cartes de matériaux sont donc nécessaires pour certaines applications. Elles pourraient constituer une couche supplémentaire, à la fois dans des bases de données sur l'occupation du sol (comme l'occupation du sol à grande échelle de l'IGN) et dans des maquettes urbaines 3D.Aucune base de données existante ne contenant cette information, la télédétection apparaît comme la seule solution pour la produire. Néanmoins, du fait de la forte hétérogénéité des matériaux, de leur variabilité, mais aussi des fortes ressemblances entre classes distinctes, il apparaît que les capteurs optiques multispectraux classiques (limités aux 4 canaux rouge - vert - bleu - proche infrarouge) sont insuffisants pour bien discriminer des matériaux. Un capteur dit superspectral, c'est-à-dire plus riche spectralement, pourrait apporter une solution à cette limite. Ce travail s'est donc positionné dans l'optique de la conception d'un tel capteur et a consisté à identifier la meilleure configuration spectrale pour la classification des matériaux urbains, ou du moins à proposer des solutions s'en approchant. Un travail d'optimisation spectrale a donc été réalisé afin d'optimiser à la fois la position des bandes dans le spectre ainsi que leur largeur. Le travail s'est déroulé en deux temps. Une première tâche a consisté à définir et préciser les méthodes d'optimisation de bandes, et à les valider sur des jeux de données de référence de la littérature. Deux heuristiques d'optimisation classiques (l'une incrémentale, l'autre stochastique) ont été choisies du fait de leur généricité et de leur flexibilité, et donc de leur capacité à être utilisées pour différents critères de sélection d'attributs. Une comparaison de différentes mesures de la pertinence d'un jeu de bandes a été effectuée afin de définir le score à optimiser lors du processus de sélection de bandes. L'optimisation de la largeur des bandes a ensuite été étudiée : la méthode proposée consiste à préalablement construire une hiérarchie de bandes fusionnées en fonction de leur similarité, le processus de sélection de bandes se déroulant ensuite au sein de cette hiérarchie. La seconde partie du travail a consisté en l'application de ces algorithmes d'optimisation spectrale au cas d'étude des matériaux urbains. Une collection de spectres de matériaux urbains a d'abord été réunie à partir de différentes librairies spectrales (ASTER, MEMOIRES, ...). L'optimisation spectrale a ensuite été menée à partir de ce jeu de données. Il est apparu qu'un nombre limité de bandes bien choisies suffisait pour discriminer 9 classes de matériaux communs (ardoise - asphalte - ciment - gravier - métal - pavés en pierre - shingle - terre – tuile). L'apport de bandes issues du domaine de l'infrarouge onde courte (1400 - 2500 nm) pour la discrimination des matériaux a également été vérifiée. La portée des résultats chiffrés obtenus en terme de confusions entre les matériaux reste toutefois à nuancer du fait de la très faible représentation de certains matériaux dans la librairie de spectres collectés, ne couvrant donc pas la totalité de leur variabilit