Université de technologie de Troyes

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Soutenance de thèse

Modeling and Optimization of Biomass Supply Chains for Several Bio-refinneries

Mme Nasim ZANDI ATASHBAR,
mercredi 20 décembre 2017, à 14h00, en salle X118,

devant le jury composé de :

- Dirk CATTRYSSE (Université Catholique de Louvain - Louvain - Belgique)

- Nacima LABADIE (Université de technologie de Troyes - Troyes)

- Olivier NAUD (Institut National de la Recherche en Sciences et Technologies pour l'Environnement et l'Agriculture - Montpellier)

- Mustapha NOUR EL FATH (Université Laval - Québec - Canada)

- Olivier PÉTON (IMT Atlantique - Nantes)

- Christian PRINS (Université de technologie de Troyes - Troyes)

Résumé

qui a effectué ses recherches, sous la responsabilité scientifique conjointe de Christian PRINS et de Nacima LABADIE, au sein de l'équipe LOSI de l'ICD, avec le concours financier de PIVERT

La biomasse peut jouer un rôle crucial comme source d'énergie renouvelable. La logistique représentant une part importante du coût, des chaînes d'approvisionnement efficaces doivent être conçues pour fournir aux bio-raffineries les quantités demandées, à des prix raisonnables et à des moments adéquats. Cette thèse porte sur la modélisation et l'optimisation de chaînes logistiques de biomasse pour plusieurs raffineries. Un modèle de données est élaboré pour structurer les informations nécessaires à une base de données alimentant les modèles mathématiques. Ensuite, un modèle linéaire multi-période à variables mixtes est proposé pour optimiser au niveau tactique et stratégique une chaîne logistique multi-biomasse. Les emplacements des raffineries peuvent être prédéfinis ou déterminés par le modèle. L'objectif est de minimiser un coût total incluant la production de biomasse, le stockage, la manutention, la création des raffineries et le transport, tout en satisfaisant les besoins des raffineries dans chaque période. Une version multi-objective est développée pour optimiser simultanément des critères économiques et environnementaux. Elle est résolue par une méthode de type ε-contrainte. Des grandes instances avec des données réelles pour deux régions de France (Picardie et Champagne Ardenne) sont préparées pour évaluer des modèles proposés. Enfin, des approches en deux phases sont appliquées pour résoudre les grands cas en un temps raisonnable, tout en évaluant l’écart à l’optimum fourni par la méthode exacte.

Soutenance de thèse

Optimisation de la prévision et de la planification des activités d'un centre d'urgence hospitalier

M. Mohamed AFILAL,
lundi 18 décembre 2017, à 14h00, en amphithéâtre C002,

devant le jury composé de :

- Lionel AMODEO (Université de technologie de Troyes - Troyes)

- Mauricio CARDOSO DE SOUZA (Universidade Federal de Minas Gerais - Belo Horizonte - Brésil)

- Véronique CARRÉ MÉNÉTRIER (Université de Reims Champagne-Ardenne - Reims)

- Frédéric DUGARDIN (Université de technologie de Troyes - Troyes)

- Nathalie SAUER (Université de Lorraine - Metz)

- El-Ghazali TALBI (Université de Lille 1 - Villeneuve d'Ascq)

- Farouk YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)

et comme invités :

- Philippe BLUA (Hôpitaux Champagne Sud - Troyes)

- David LAPLANCHE (Hôpitaux Champagne Sud - Troyes).

 

Résumé

Convention CIFRE avec le Centre Hospitalier de Troyes, sous la responsabilité scientifique conjointe de Farouk YALAOUI et de Lionel AMODEO, au sein de l'équipe LOSI de l'ICD,

Notre travail de recherche traite la problématique de l’optimisation des activités d’un centre d’urgences hospitalières dans le but d’améliorer la qualité des services offerts aux patients. Nous avons décomposé notre approche en deux axes : prévision de la demande et optimisation des activités. Le premier axe consiste à prévoir l’afflux journalier des patients dans le service. Pour cela, on a introduit une nouvelle classification pratique des patients des urgences, qu’on a nommé EP, qui prend en considération la charge des soins nécessaires au traitement du patient et l’affiliation après le passage dans le service des urgences. Ensuite, on a développé des modèles de prévision adaptés pour prédire l’afflux quotidien par classe d’EP à long terme et à court terme. Le deuxième axe consiste à optimiser les activités du service pour minimiser le temps moyen d’attente dans le service. Pour y parvenir, on a développé, dans un premier temps, un outil d’évaluation des performances du système basé sur la simulation à évènements discrets. Cet outil nous a permis d’évaluer le temps d’attente moyen des patients pour différentes organisations du service. Par la suite, on s’est intéressé à l’optimisation de l’affectation des ressources humaines du service (médecins, internes, infirmières, aides-soignants). Pour cela, on a développé une approche méta-heuristique qui se base sur le couplage d’un algorithme génétique avec le modèle de simulation. Cette approche permet également l’optimisation du service dans le futur en injectant les prévisions des patients dans le simulateur.

Conférence de la Chaire "Connected Innovation" session d'automne

Thème : La mutation logistique et transport dans l’industrie 4.0

le mercredi 13 décembre 2017 à 18h30 à l’Université de Technologie de Troyes
(grand amphithéâtre M500).

https://chaire-connected-innovation.fr/

Programme

8h00 : Accueil

18h30 : Discours d’ouverture par Pierre Koch, Président de l’Université de Technologie de Troyes

18h40 : Présentation des Actions/perspectives de la Chaire par le Professeur Farouk Yalaoui, titulaire de la chaire, responsable du Laboratoire d'Optimisation des Systèmes Industriels (LOSI), chargé de mission "Usine du futur" rattaché à la direction de l'UTT

18h45 : La mutation logistique et transport dans l’industrie du futur par Alain Gamba, Dirigeant des Transports Gamba & Rota

19h10 : Logistique et transport 4.0 quelles difficultés et quels upsides ? par Thierry Bruneau, Ancien Directeur général de Concerto

19h20 : La logistique mutualisée, du premier au dernier kilomètre, présentation de l’entreprise URBISMART par Jean-Paul Rival, Directeur général de Concerto

19h35 : Que peut apporter l'optimisation à la logistique et au transport ? par Christian Prins, Professeur des universités au Laboratoire d’Optimisation des Systèmes Industriels à l’UTT

20h00 : Echange avec l’audience

20h15 : Cocktail

Soutenance de thèse

Robust Covering Problems: Formulations, Algorithms and an Application

Amadeu ALMEIDA COCO

a effectué ses recherches dans le cadre d'une cotutelle de thèse entre l'UTT et l'Universidade Federal de Minas Gerais (Brésil), sous la responsabilité scientifique conjointe de Andréa Cynthia SANTOS DUHAMEL (UTT) et de Thiago FERREIRA DE NORONHA (UFMG), au sein de l'équipe LOSI de l'ICD,

vendredi 6 octobre 2017 visio-conférence 14h30 (heure France), G210

à 9h30 (heure Brésil), à l'UFMG, Salle 2077 de l'ICEX - Avenida Antonio Carlos 6627 - Belo Horizonte - Minas Gerais - BRESIL

 - Sebastian ALBERTO URRUTIA (Universidade Federal de Minas Gerais - Minas Gerais - BRESIL)

- Celso CRUZ CARNEIRO RIBEIRO (Universidade Federal Fluminense - Niteroj - BRESIL)
- Christophe DUHAMEL (Université Clermont Auvergne - Aubière)
- Thiago FERREIRA DE NORONHA (Universidade Federal de Minas Gerais - Minas Gerais - BRESIL)
- Philippe MICHELON (Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse - Avignon)
- Christian PRINS (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Andréa Cynthia SANTOS DUHAMEL (Université de technologie de Troyes - Troyes)

Résumé

Deux problèmes robustes d'optimisation NP-difficiles sont étudiés dans cette thèse: le problème min-max regret de couverture pondérée (min-max regret WSCP) et le problème min-max regret de couverture et localisation maximale (min-max regret MCLP). Les données incertaines dans ces problèmes sont modélisées par des intervalles et seules les valeurs minimales et maximales pour chaque intervalle sont connues. Le min-max regret WSCP a été investigué notamment dans le cadre théorique, alors que le min-max regret MCLP a des applications en logistique des catastrophes étudiées dans cette thèse. Deux autres critères d'optimisation robuste ont été dérivés pour le MCLP: le max-max MCLP et le min-max MCLP. En matière de méthodes, formulations mathématiques, algorithmes exacts et heuristiques ont été développés et appliqués aux deux problèmes. Des expérimentations computationnelles ont montré que les algorithmes exacts ont permis de résoudre efficacement 14 des 75 instances générées par le min-max regret WSCP et toutes les instances réalistes pour le min-max regret MCLP. Pour les cas simulés qui n'ont pas été résolus de manière optimale dans les deux problèmes, les heuristiques développées dans cette thèse ont trouvé des solutions aussi bien ou mieux que le meilleur algorithme exact dans presque tous les cas. En ce qui concerne l'application en logistique des catastrophes, les modèles robustes ont trouvé des solutions similaires pour les scénarios réalistes des tremblements de terre qui a eu lieu à Katmandu au Népal en 2015. Cela indique que nous avons une solution robuste.

Soutenance de Thèse

Optimisation de performances et maîtrise de la fiabilité dans la conception de systèmes de production

Milia HABIB

a effectué ses recherches, d'une cotutelle de thèse entre l'UTT et l'L'Université Libanaise, sous la responsabilité scientifique conjointe de Farouk YALAOUI (UTT) et de Nazir CHEBBO et Iman JARKASS (UL), au sein de l'équipe LOSI de l'ICD.

vendredi 29 septembre 2017, à 14h00, en salle X118

 

- Daoud AIT KADI (Université Laval - Québec - CANADA)
- Nazir CHEBBO (Université Libanaise - Saïda - LIBAN)
- Benoît IUNG (Université de Lorraine - Vandoeuvre)
- Iman JARKASS (Université Libanaise - Saïda - LIBAN)
- Nidhal REZG (Université de Lorraine - Metz)
- Zaki SARI (Université Abou Bekr Belkaid - Tlemcen - ALGERIE)
- Alice YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Farouk YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)
et comme invité :
- Hicham CHEHADE (OPTA-LP - Rosières-près-Troyes)

Résumé

Cette thèse porte sur les problèmes de conception et d’optimisation de la fiabilité des systèmes avec la prise en compte de la dépendance redondante. Nous nous intéressons d’abord à la conception de systèmes réparables dépendants de type parallèle et k sur n : G.  Après avoir rappelé le modèle de la dépendance redondante présenté dans la littérature pour  les systèmes parallèles, nous proposons un modèle plus général pour les systèmes k sur n : G. Ce modèle permet de quantifier la dépendance de défaillance entre les composants redondants du système. Nous évaluons également la disponibilité stationnaire du système avec la prise en compte de la dépendance à l’aide des modèles markoviens. Nous étudions ensuite la conception des systèmes réparables séries k sur n en considérant la notion de dépendance redondante.  Ces problèmes sont traités sous deux approches d’optimisation : mono et multicritère. Dans l’approche monocritère, nous abordons, dans un premier temps, le problème de minimisation des coûts sous contrainte d’une disponibilité exigée. Nous proposons de le résoudre en utilisant le solveur LINGO et en développant des algorithmes génétiques et des algorithmes d'optimisation par colonies de fourmis. Ces algorithmes sont ensuite améliorés par une recherche locale. Dans un deuxième temps, nous étudions le problème dual de maximisation de la disponibilité que nous le résolvons à l’aide des algorithmes génétiques et LINGO. Dans l’approche multicritère, nous considérons simultanément les deux objectifs. Nous proposons des algorithmes multiobjectifs basés sur NSGA2 et SPEA2.

 

Soutenance de thèse

Electric Vehicle Charging Scheduling Optimisation

Nhan Quy NGUYEN

a effectué ses recherches, dans le cadre d'une convention CIFRE avec l'entreprise Park'n Plug, sous la responsabilité scientifique conjointe de Farouk YALAOUI et de Lionel AMODEO, au sein de l'équipe LOSI de l'ICD.

jeudi 28 septembre 2017, à 14h00, en salle M205

- Lionel AMODEO (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Christian ARTIGUES (Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes - Toulouse)
- Hicham CHEHADE (OPTA-LP - Rosières-près-Troyes)
- Stéphane DAUZERE-PERES (Ecole des Mines de Saint-Etienne - Gardanne)
- El-Ghazali TALBI (Université Lille 1 - Villeneuve-d'Ascq)
- Thomas USLANDER (Fraunhofer IOSB - Karlsruhe - ALLEMAGNE)
- Farouk YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)

et comme invité :

- Pascal TOGGENBURGER (Park'n Plug - Rosières-près-Troyes).

Résumé

Notre travail de recherche traite de la problématique de l’ordonnancement de recharge des véhicules électriques (VE). La variation de la puissance totale disponible pour charger des véhicules, les contraintes de comportement des utilisateurs et l'incertitude des demandes énergétiques journalières demandent un ordonnancement efficace et sécurisé. Nous avons défini cinq configurations industrielles : ACPF (1,2) et ACPV (1a, 1b et 2) qui correspondent chacune à un ensemble de contraintes techniques. Les études sur les formulations, dont une conjonctive et une disjonctive, reposent sur l’analyse de la force de leurs relaxation-LP. La forme matricielle de la formule mathématique est composée d’une matrice partitionnée, qui est décomposable par le principe de Dantzig-Wolfe. Cette dernière nous permets de développer un algorithme de type Branch-and-Price pour la résolution exacte du problème. Une heuristique constructive déterministe a ensuite été conçue pour l’allocation de la ressource, qui se trouve très efficace : une résolution rapide (moins d’une seconde) pour un parking d’une trentaine VEs. Finalement, pour implémenter tous les algorithmes dans le microprocesseur, et pour établir un modèle prévisionnel et un ordonnancement en temps réel, nous avons créé un planificateur autonome, qui se base sur le réordonnancement prédictif-réactif. Les recherches effectuées font partie des problèmes de raisonnement énergétique. Elles possèdent donc la capacité de se combiner avec d’autres travaux, notamment le problème de smart grid.

Soutenance de Thèse

Ordonnancement de projet avec contraintes de ressources et aide à la décision multi-objectif

Xixi WANG

a effectué ses recherches sous la responsabilité scientifique conjointe de Farouk YALAOUI et de Frédéric DUGARDIN, au sein de l'équipe LOSI de l'ICD.

mardi 26 septembre 2017, à 14h00, en amphi A002

devant le jury composé de :
- Lionel AMODEO (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Mourad BOUDHAR (Université des Sciences et de la Technologie Houari-Boumédiène - Alger - Algérie)
- Frédéric DUGARDIN (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Amir NAKIB (Université Paris-Est Créteil - Créteil)
- Nathalie SAUER (Université de Lorraine - Metz)
- Farouk YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)

Resumé

Cette thèse porte sur la résolution multi-objectif du problème d’ordonnancement de projet avec contraintes de ressources. Après avoir dressé un état de l’art sur le problème, nous le résolvons dans un premier temps avec les approches exactes : la méthode à deux phases et la méthode de partitionnement parallèle. Face à un problème NP-difficile, les méthodes exactes ne permettent de résoudre que des instances de petites tailles. Par conséquent, les méthodes approchées sont mises en œuvre pour traiter les problèmes de plus grandes tailles. Les algorithmes génétiques sont d’abord adoptés pour résoudre notre problème. Au-delà des schémas de base,  nous proposons d’améliorer les solutions par plusieurs hybridations. Une recherche locale avec la méthode de Mapping est appliquée pour une meilleure exploration de l’espace de recherche. Nous considérons ensuite un cas spécial où les décideurs souhaitent réduire le nombre de solutions afin de faciliter leur travail. Nous avons donc réalisé les pré-sélections vis-à-vis d’un ensemble de solutions de grande taille. Pour ce faire, plusieurs alternatives de dominance de Pareto sont intégrées. Ces règles de dominances sont implémentées dans les schémas des algorithmes génétiques classiques et hybridés avec des recherches locales. Les résultats montrent que les hybridations considérées permettent d’améliorer significativement les méthodes de base. Nos recherches dans le futur proche s’appuient sur la résolution des problèmes plus complexes et en relation avec les cas industriels au plus proches de la réalité.

Conférence inaugurale de la Chaire "Connected Innovation"

le lundi 3 juillet 2017 à 18h30 à l'Université de Technologie de Troyes

(grand amphithéâtre M500)

Pierre Koch, Président de l'Université de Technologie de Troyes,

Russell Kelly, Directeur général de Norelem, Sylvain Convers, Président de la Chambre de Commerce et d'Industrie de Troyes et de l'Aube et Thierry Bruneau, Directeur général de Concerto, ont le plaisir de vous inviter à

la conférence inaugurale de la Chaire « Connected Innovation »,
en présence de Philippe Adnot, Sénateur de l'Aube et Philippe Pichery, Président du Conseil départemental de l'Aube.

Programme

18h00 : Accueil

18h30 : Discours d'ouverture par Pierre Koch, Président de l'Université de Technologie de Troyes et Philippe Pichery, Président du Conseil départemental de l'Aube

18h45 : Présentation des enjeux scientifiques de la Chaire par le Professeur Farouk Yalaoui, titulaire de la chaire, responsable du Laboratoire d'Optimisation des Systèmes Industriels (LOSI), chargé de mission "Usine du futur" rattaché à la direction de l'UTT

19h00 : Table-ronde des mécènes « l'innovation connectée, pourquoi ? » avec Russell Kelly, Directeur général de Norelem, Sylvain Convers, Président de la Chambre de Commerce et d'Industrie de Troyes et de l'Aube, Thierry Bruneau, Directeur général de Concerto et le Professeur Farouk Yalaoui

19h45 : Conclusion par Philippe Adnot, Sénateur de l'Aube

20h00 : Cocktail

Contact

yassine.ouazene @ utt.fr

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IWOLIA - International Workshop on Optimization and Logistics for Industrial Applications

2017

La conférence internationale International Workshop on Optimization for Logistics and Industrial Applications 2017 aurau lieu à l'Université de Technologie de Troyes le 9 et le 10 mai 2017 à Troyes, France.

Les informations et le programme : iwolia2017.sciencesconf.org