• Langue : Français
• Discipline : Automatique
• Identifiant : Inconnu
• Type de mémoire : Habilitation à diriger des recherches
• Date de soutenance : 01/01/2012

Résumé en langue originale

Dans un contexte international très concurrentiel, le défi actuel que les compagnies de transport de personnes ou de marchandises doivent relever concerne la maîtrise des coûts et l'amélioration de la qualité de service qui se déclinent différemment suivant le système considéré. Dans le domaine des transports publics, la minimisation des temps de correspondance est un aspect important de la qualité de service. Pour cela, nous proposons une nouvelle classe de réseau de Petri qui intègre les spécificités liées aux systèmes de transport public. L'utilisation de temporisations stochastiques, représentant les aléas liés au fonctionnement du système, permet d'obtenir un modèle markovien sous-jacent. Ce modèle est alors exploité pour analyser les performances du système suivant le scénario considéré ou pour calculer une commande qui minimise les temps d'attente dans les problèmes de planification de lignes ou d'horaires. De manière similaire, la synchronisation des phases de production et de transport est un des facteurs clefs pour améliorer la qualité de service des chaînes logistiques. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons les graphes d'événements temporisés et introduisons une nouvelle transition pour laquelle plusieurs modes de fonctionnement sont disponibles. Grâce à cette transition caractérisée par plusieurs contraintes temporelles, nous obtenons un modèle linéaire par morceau dans l'algèbre (max, +). A l'aide de la théorie de l'algèbre des dioïdes, nous déterminons ensuite la commande optimale du système connaissant la sortie désirée (demande du client). Pour compléter cette approche, nous introduisons un modèle d'ordonnancement intégré pour minimiser les coûts (stockage et transport) dans des chaînes logistiques mono et multi-produit. Dans le cas mono-produit, une relation de dominance est démontrée pour un maillon logistique constitué d'un fournisseur et d'un client. Cette propriété forte est alors utilisée pour proposer une méthode exacte d'optimisation dans le cas du maillon et approchée dans le cas d'une chaîne. Nous étendons ensuite le modèle suivant deux directions. Tout d'abord, en considérant que la production et le transport sont découplés par un espace de stockage. Dans ce cas, une procédure d'optimisation approchée basée sur une deuxième relation de dominance est élaborée et comparée à une borne minimum obtenue par relaxation lagrangienne. La deuxième extension du modèle initial concerne un cas multi-produit avec des jobs de taille variable, que nous résolvons par des approches méta-heuristiques (algorithme génétique et méthode tabou).