Academic literature on the topic 'Optimisation robuste à deux étapes'

L'utilisation d'antibiotiques a diminué de près de 50 % dans les filières avicoles et porcines françaises en 15 ans. Cependant, cette évolution a été plus ou moins importante selon les élevages, et la mise en place de labels « sans antibiotiques » a pu se traduire dans certains cas par des excès de réduction d’usage des antibiotiques, au détriment de la santé et du bien-être des animaux. Pour avancer dans la rationnalisation du recours aux antibiotiques, une démarche participative a été menée, associant des représentants des vétérinaires praticiens, des interprofessions porcine et avicole, des instituts techniques, du ministère de l’agriculture et des chercheurs. L’article présente les étapes majeures de la démarche et leurs résultats, concernant la vision à long terme partagée par le groupe sur l'utilisation des antibiotiques en élevage, et l’analyse des verrous à lever pour avancer vers l’objectif partagé. Les résultats montrent entre autres l'importance de la standardisation et de la diffusion de dispositifs de suivi, à l’échelle de la ferme, de la santé et du bien-être des animaux, de l'utilisation des antibiotiques et du niveau de résistance aux antibiotiques, afin de permettre aux éleveurs et vétérinaires de piloter avec précision l’usage des antibiotiques. Les deux autres champs d’action du collectif concernent i) le besoin d'une meilleure communication et information des consommateurs sur la question de la santé animale, du bien-être et du bon usage des antibiotiques et ii) la compétitivité économique de la filière et la viabilité économique des exploitations qui veulent investir en prévention.

Si les données d'un problème d'optimisation combinatoire changent, une solution initiale peut devenir sous-optimale ou infaisable. Il est alors nécessaire de calculer une nouvelle solution, mais aussi souhaitable de maintenir les décisions prises dans la solution initiale. Dans cette thèse nous proposons le critère d'ancrage pour favoriser les décisions inchangées entre solutions. En réoptimisation, il s'agit de trouver une solution conservant un nombre maximal de décisions d'une solution initiale. En optimisation robuste à deux étapes, nous proposons l'approche robuste-ancrée, qui consiste à calculer en avance une solution baseline et un sous-ensemble de décisions dites ancrées. Pour toute réalisation des données dans l'ensemble d'incertitude considéré, on peut réparer la solution baseline en une nouvelle solution sans changer les décisions ancrées. Cette approche permet un compromis entre le coût de la solution et les garanties sur les décisions. Les problèmes d'ancrage sont formalisés et déclinés sur deux classes de problèmes. La première est celle des programmes linéaires en variables binaires, et notamment des problèmes polynomiaux classiques comme l'arbre couvrant. La deuxième est celle des problèmes d'ordonnancement de projet, où des tâches doivent être ordonnancées sous des contraintes de précédences ou de ressources. La complexité algorithmique des problèmes d'ancrage est analysée. Les propriétés combinatoires des solutions ancrées sont étudiées, et permettent la conception d'approches algorithmiques et polyédrales dédiées. Des techniques de programmation linéaire en nombres entiers sont mises en œuvre, démontrant l'implémentabilité des problèmes d'ancrage
If the instance of an optimization problem changes, an initial solution may become suboptimal or infeasible. It is then necessary to compute a new solution, but it is also desirable to keep some decisions from the initial solution unchanged. In this thesis we propose the anchoring criterion to favor unchanged decisions between solutions. In a reoptimization setting, the goal is to find a new solution while keeping a maximum number of decisions from the initial solution. In a robust 2-stage optimization setting, we propose the anchor-robust approach to compute in advance a baseline solution, along with a subset of so-called anchored decisions. For any realization in the considered uncertainty set, it is possible to repair the baseline solution into a new solution without changing anchored decisions. The anchor-robust approach allows for a trade-off between the cost of a solution and guaranteed decisions. Anchoring problems are formally defined and studied on two problem classes. The first one is the class of integer programs in binary variables, including classical polynomial problems such as spanning trees. The second one is project scheduling, where jobs must be scheduled under precedence only, or precedence and resource constraints. The complexity of anchoring problems is analyzed. Combinatorial properties of anchored solutions are exhibited, and dedicated algorithmic and polyhedral approaches are devised. Mixed-integer programming techniques are investigated, that highlight the practical implementability of anchoring problems

La valorisation de la fraction organique des déchets ménagers par un procédé biologique à deux étapes permet la production d’un mélange H2/CH4 comprenant 5 à 20% d’hydrogène appelé plus communément biohythaneLa première étape consiste en un réacteur de fermentation sombre (hydolyse/acidogénèse) où une partie de la matière organique est dégradée en H2 et en molécules simples (acides gras volatils, sucres simples, éthanol...). Les déchets prédigérés provenant du réacteur de fermentation peuvent ensuite être utilisés dans un réacteur de méthanisation afin de finaliser la dégradation de la matière organique pour produire du méthane. Cependant, seule une efficacité optimale de l’étape de fermentation sombre permet au procédé d’être économiquement viable comparé à un méthaniseur simple. Cette thèse a donc pour objectif d’améliorer la compréhension du système de fermentation sombre afin d’optimiser le rendement de conversion en hydrogène et en autres métabolites produits. Les expériences menées en réacteurs batch ont permis de mettre en évidence les limites ainsi que les conditions opératoires optimales influençant le rendement en hydrogène. Il a également été montré que la fermentation sombre possède une grande stabilité et robustesse lors de la recirculation de l’effluent pour des batchs successifs. Enfin, différentes échelles de réacteurs ont été réalisées pour se rapprocher des conditions réalisables à l’échelle industrielle. Cette thèse apporte de nouvelles informations et une compréhension poussée du procédé de fermentation sombre pour à terme, envisager la création d’un procédé industriel à deux étapes pour la production de biohythane à partir de déchets ménagers
Two-step process producing biologically a mixture of H2/CH4 (5-20 % of H2) so called biohythane can be used for organic fraction of municipal solid waste valorization (OFMSW). The first step consists of a dark fermentation reactor (hydolysis/acidogenesis) which allows a partial degradation of organic matter into H2 and simple molecules (volatile fatty acid, sugar, ethanol…). Then the outlet of the first reactor can be used in a second reactor for methane production ending organic matter degradation. However, only high efficiency of the dark fermentation step allows making this two-step process economically viable compared to a simple anaerobic digestion reactor. The aim of this thesis is to improve the knowledge of the dark fermentation process for optimizing hydrogen and metabolites productions. Experiments were achieved to better understanding the main factors limiting hydrogen production along with the operational conditions that could improve hydrogen yield. This thesis also shows the high stability and robustness of effluent recirculation for consecutive hydrogen batch reactor. Finally, several sizes of reactors were performed for a scale-up of the process in order to reach the real operational conditions in industrial scale. This thesis provides new knowledge of the dark fermentation process in mixed culture for creating an industrial two-step process for biohythane production using municipal solid waste

L'incertitude a été toujours présente dans les problèmes d'optimisation. Dans ce travail, nous nous intéressons aux problèmes d'optimisation multi-niveaux où l'incertitude apparaît très naturellement. Les problèmes d'optimisation multi-niveaux avec incertitude ont suscité un intérêt à la fois théorique et pratique. L'optimisation robuste fait partie des méthodes les plus étudiées pour traiter ces problèmes. En optimisation robuste, nous cherchons une solution qui optimise la fonction objective pour le pire scénario appartenant à un ensemble d'incertitude donné. Les problèmes d'optimisation robuste multi-niveaux sont difficiles à résoudre, même de façon heuristique. Dans cette thèse, nous abordons les problèmes d'optimisation robuste à travers le prisme des méthodes de décomposition. Ces méthodes décomposent le problème en un problème maître (MP) et plusieurs problèmes satellites de séparation (AP). Dans ce contexte, les solutions et les relaxations heuristiques ont une importance particulière. Même pour les problèmes d'optimisation combinatoires, les relaxations sont importantes pour analyser l'écart de l'optimalité des solutions heuristiques. Un autre aspect important est l'utilisation des heuristiques comme integrés dans une méthode exacte. Les principales contributions de ce travail sont les suivantes. Premièrement, nous proposons une nouvelle relaxation pour les problèmes multi-niveaux basée sur l’approche dite d’information parfaite dans le domaine de l’optimisation stochastique. L'idée principale derrière cette méthode est d'éliminer les contraintes de non anticipativité du modèle pour obtenir un problème plus simple. Nous pouvons ensuite fournir des algorithmes combinatoires ad-hoc et des formulations de programmation mixte en nombres entiers compactes pour ce problème. Deuxièmement, nous proposons de nouveaux algorithmes de programmation dynamique pour résoudre les problèmes satellites apparaissant dans une classe spécifique de problèmes robustes pour un ensemble d'incertitude de type budget. Ce type d'incertitude est basé sur le nombre maximum d'écarts autorisés et leur taille. Ces algorithmes peuvent être appliqués à des problèmes de lot-sizing et à des problèmes de tournées de véhicules. Enfin, nous proposons un modèle robuste pour un problème lié à l’installation équitable de capteurs. Ce modèle fait le lien entre l'optimisation robuste et l'optimisation stochastique avec contraintes probabilistes ambigües
Uncertainty has always been present in optimization problems, and it arises even more severely in multistage optimization problems. Multistage optimization problems underuncertainty have attracted interest from both the theoretical and the practical level.Robust optimization stands among the most established methodologies for dealing with such problems. In robust optimization, we look for a solution that optimizes the objective function for the worst possible scenario, in a given uncertainty set. Robust multi-stage optimization problems are hard to solve even heuristically. In this thesis, we address robust optimization problems through the lens of decompositions methods. These methods are based on the decomposition of the robust problem into a master problem (MP) and several adversarial separation problems (APs). The master problem contains the original robust constraints, however, written only for finite numbers of scenarios. Additional scenarios are generated on the y by solving the APs. In this context, heuristic solutions and relaxations have a particular importance. Similarly to combinatorial optimization problems, relaxations are important to analyze the optimality gap of heuristic solutions. Heuristic solutions represent a substantial gain from the computational viewpoint, especially when used to solve the separation problem. Because the adversarial problems must be solved several times, good heuristic solution may avoid the exact solution of the APs. The main contributions of this work are three-fold. First, we propose a new relaxation for multi-stage problems based on the approach named perfect information in the field of stochastic optimization. The main idea behind this method is to remove nonanticipativity constraints from the model to obtain a simpler problem for which we can provide ad-hoc combinatorial algorithms and compact mixed integer programming formulations. Second, we propose new dynamic programming algorithms to solve the APs for robust problems involving budgeted uncertainty, which are based on the maximum number of deviations allowed and on the size of the deviations. These algorithms can be applied to lot-sizing problems and vehicle routing problems among others. Finally, we study the robust equitable sensor location problem. We make the connection between the robust optimization and the stochastic programming with ambiguous probabilistic constraints. We propose linear models for several variants of the problem together withnumerical results

La planification de l'inspection de la qualité des pièces (PQIP) est un problème important dans les systèmes de production. En raison du fort impact des activités de maintenance préventive (PM) sur le taux de non-conformité des produits (un des principaux paramètres du problème PQIP), il est nécessaire de développer une planification intégrée des activités l'inspection et les activités de maintenance afin d’obtenir une optimisation globale du système. Cette thèse présente des modèles mathématiques de programmation linéaire à nombres entiers mixtes pour le problème de planification intégrée du contrôle de la qualité et des activités de gestion de maintenance dans un système de production en série à plusieurs étapes. Les modèles déterminent simultanément le moment et l’endroit optimals pour effectuer les activités susmentionnées en prenant en compte la détérioration des étapes de production. Ces deux décisions sont effectuées via la minimisation du coût total (y compris la production, la maintenance, l'inspection, la mise au rebut, la réparation et la pénalité des articles défectueux expédiés au client) et ainsi elles optimisent la productivité du système. Dans ce cas, la productivité du système est formulée comme une mesure non linéaire, puis linéarisée par la technique d'approximation linéaire par morceaux. En plus, l’incertitude relative à l’estimation des composantes de coût et de la quantité demandée est gérée par une approche possibiliste robuste. Un exemple numérique et une étude de cas réelle sont étudiés pour valider et vérifier les modèles proposés. Le résultat le plus important de cette recherche est que la détermination des lieux d’inspection le long d’un processus de fabrication à différentes périodes avec la prise en compte d’impact des activités de maintenance préventive sur le taux de production défectueuses se traduit par une amélioration significative de la performance du système de production
Part Quality Inspection Planning (PQIP) is a significant problem in multi-stage manufacturing systems. Because of an existing strong impact of Preventive Maintenance (PM) activities on the defective production rate (which is the main input of the PQIP), developing an integrated planning for the part quality inspection and PM protects system from a local optimum. This thesis presents mixed-integer linear programming models for the integrated planning problem of the part quality inspection and PM activities in a serial multi-stage manufacturing system. The models concurrently determine the right time and place for performing the above-mentioned activities while the stages are deteriorating. These two decisions are made while the models are to minimize the total cost (including the production, PM, inspection, scrap, repair, and the penalty of shipped defective items) and maximize system productivity. Notably, the system productivity is formulized as a non-linear measure, and then it is linearized by the piecewise linear approximation technique. In addition, the uncertainty about the estimation of cost components and demand is handled by a robust possibilistic approach. A numerical example and a real case study are investigated to validate and verify the proposed models. The most important result of this research is that the determination of inspection locations along a manufacturing line in different periods of time regarding the impact of preventive maintenance activities on defective production probability results in a more efficient system

Dans cette thèse, nous établissons un modèle à deux échelles à la fois pour des matrices de cantilevers unidimensionnels et bidimensionnels en régime de fonctionnement élastodynamique avec des applications possibles aux réseaux de microscopes à force atomique (AFM). Son élaboration est basée sur une analyse asymptotique pour les structures minces élastiques, une approximation à deux échelles et une mise à l'échelle utilisée pour l'homogénéisation des milieux fortement hétérogènes. Nous complétons la théorie de l'approximation à deux échelles pour les problèmes aux limites du quatrième ordre posés dans des domaines minces périodiques connexes seulement dans certaines directions. Notre modèle reproduit la dynamique globale du support ainsi que les mouvements locaux des cantilevers. Pour simplifier la suite du travail, nous concentrons nos travaux à l'étude de matrices de leviers constituées de lignes découplées en régime dynamique. Comme le support des leviers est élastique, l'effet du couplage entre levier est pris en compte. La vérification du modèle est soigneusement réalisée. Nous montrons que chaque mode propre peut être décomposé en produits d'un mode de base avec un mode de levier. Nous présentons une méthode de discrétisation du modèle et effectuons sa vérification numérique en la comparant avec des résultats de simulation par éléments finis du problème d'élasticité tridimensionnel. Par ailleurs, nous avons élaboré de nouveaux outils d'aide à la conception de réseaux d'AFM. Une boîte à outils d'optimisation robuste est interfacée avec le modèle permettant d'optimiser un design avant micro-fabrication. Un algorithme d'estimation de l'état statique combinant la mesure de déplacements mécaniques par interférométrie et le modèle a été introduit. Nous avons également synthétisé un régulateur quadratique linéaire (LQR) pour un réseau de cantilevers en mode dynamique comprenant actionneurs et capteurs régulièrement espacées. Dans le but de mettre en oeuvre le contrôle en temps réel, nous proposons une approximation semi-décentralisée qui peut être réalisé par un circuit électronique distribué analogique. Plus précisément, notre processeur analogique peut être réalisé par un réseau périodique de résistances (PNR). La méthode d'approximation de commande est basée sur deux concepts généraux, à savoir sur un calcul fonctionnel (c'est-à-dire des fonctions d'opérateurs) et sur la formule de représentation d'une fonction d'opérateur de Dunford-Schwartz. Cette méthode d'approximation est étendue pour la résolution d'un problème de filtrage optimal robuste de type H∞ de la dynamique d'un réseau de leviers couplés avec sources aléatoires de bruit.

Dans cette thèse, nous établissons un modèle à deux échelles à la fois pour desmatrices de cantilevers unidimensionnels et bidimensionnels en régime de fonctionnementélastodynamique avec des applications possibles aux réseaux de microscopesà force atomique (AFM). Son élaboration est basée sur une analyseasymptotique pour les structures minces élastiques, une approximation à deuxéchelles et une mise à l’échelle utilisée pour l’homogénéisation des milieux fortementhétérogènes. Nous complétons la théorie de l’approximation à deux échellespour les problèmes aux limites du quatrième ordre posés dans des domaines mincespériodiques connexes seulement dans certaines directions. Notre modèle reproduitla dynamique globale du support ainsi que les mouvements locaux des cantilevers.Pour simplifier la suite du travail, nous concentrons nos travaux à l’étude de matricesde leviers constituées de lignes découplées en régime dynamique. Comme lesupport des leviers est élastique, l’effet du couplage entre levier est pris en compte.La vérification du modèle est soigneusement réalisée. Nous montrons que chaquemode propre peut être décomposé en produits d’un mode de base avec un modede levier. Nous présentons une méthode de discrétisation du modèle et effectuonssa vérification numérique en la comparant avec des résultats de simulation paréléments finis du problème d’élasticité tridimensionnel. Par ailleurs, nous avonsélaboré de nouveaux outils d’aide à la conception de réseaux d’AFM. Une boîte àoutils d’optimisation robuste est interfacée avec le modèle permettant d’optimiserun design avant micro-Fabrication. Un algorithme d’estimation de l’état statiquecombinant la mesure de déplacements mécaniques par interférométrie et le modèlea été introduit. Nous avons également synthétisé un régulateur quadratiquelinéaire (LQR) pour un réseau de cantilevers en mode dynamique comprenant actionneurset capteurs régulièrement espacées. Dans le but de mettre en oeuvre lecontrôle en temps réel, nous proposons une approximation semi-Décentralisée quipeut être réalisé par un circuit électronique distribué analogique. Plus précisément,notre processeur analogique peut être réalisé par un réseau périodique derésistances (PNR). La méthode d’approximation de commande est basée sur deuxconcepts généraux, à savoir sur un calcul fonctionnel (c’est-À-Dire des fonctionsd’opérateurs) et sur la formule de représentation d’une fonction d’opérateur deDunford-Schwartz. Cette méthode d’approximation est étendue pour la résolutiond’un problème de filtrage optimal robuste de type H∞ de la dynamique d’un réseaude leviers couplés avec sources aléatoires de bruit
In this dissertation, we establish a two-Scale model both for one-Dimensionaland two-Dimensional Cantilever Arrays in elastodynamic operating regime withpossible applications to Atomic Force Microscope (AFM) Arrays. Its derivationis based on an asymptotic analysis for thin elastic structures, a two-Scale approximationand a scaling used for strongly heterogeneous media homogenization. Wecomplete the theory of two-Scale approximation for fourth order boundary valueproblems posed in thin periodic domains connected in some directions only. Ourmodel reproduces the global dynamics as well as each of the cantilever motion. Forthe sake of simplicity, we present a simplified model of mechanical behavior of largecantilever arrays with decoupled rows in the dynamic operating regime. Since thesupporting bases are assumed to be elastic, cross-Talk effect between cantileversis taken into account. The verification of the model is carefully conducted. Weexplain not only how each eigenmode is decomposed into products of a base modewith a cantilever mode but also the method used for its discretization, and reportresults of its numerical validation with full three-Dimensional Finite Element simulations.We show new tools developed for Arrays of Microsystems and especiallyfor AFM array design. A robust optimization toolbox is interfaced to aid for designbefore the microfabrication process. A model based algorithm of static stateestimation using measurement of mechanical displacements by interferometry ispresented. We also synthesize a controller based on Linear Quadratic Regulator(LQR) methodology for a one-Dimensional cantilever array with regularly spacedactuators and sensors. With the purpose of implementing the control in real time,we propose a semi-Decentralized approximation that may be realized by an analogdistributed electronic circuit. More precisely, our analog processor is made by PeriodicNetwork of Resistances (PNR). The control approximation method is basedon two general concepts, namely on functions of operators and on the Dunford-Schwartz representation formula. This approximation method is extended to solvea robust H∞ filtering problem of the coupled cantilevers for time-Invariant systemwith random noise effects