Half-way between optimization and astronautics, this research study deals with satellites constellations design problems. To find the required number of satellites and to correctly set their position, are the technical challenges of this thesis. To minimise the cost and reduce the time are the economic challenges the space industries confront daily. The major difficulties of these problems are: the size and the characteristics of the search space; the irregularity of the criterions; the mathematical and physical heterogeneity of parameters forbids the use of classical algorithms; the evaluation of a solution, which uses a time consuming evaluation without returning pertinent information about the good or bad properties of the constellations, forbids a massive exploration of the search space. From this constatation and several preliminary studies a new approach is born. Based on a better use of the simulation and on a simplification of the criterions, the algorithm is composed of several levels and uses different optimization techniques: it integrates a knowledge database on the orbits and a numerical optimization process both orchestrated by a metaheuristic algorithm. This new approach tries to bypass the main drawbacks of the field with a decomposition of the problem.

Compte tenu de l`accroissement du transport aérien, les plates-formes aéroportuaires sont de plus en plus sollicitées et présentent déjà des phénomènes de saturation limitant la capacité du système de transport aérien. Si pendant longtemps, la piste était considérée être le goulot d`étranglement par excellence, depuis plusieurs années, les principaux aéroports connaissent des difficultés de plus en plus grandes à gérer le trafic des avions au sol. Il s`agit de minimiser les retards au décollage et à l`arrivée tout en satisfaisant un objectif majeur de sécurité. Ce travail aborde le problème de l`optimisation de la circulation des avions sur une plate-forme aéroportuaire complexe. Compte tenu des aléas qui viennent perturber les opérations aéroportuaires, une approche nominale ne semble pas réaliste et c`est ainsi qu`une approche adaptative a été développée. La solution proposée adopte une approche centralisée qui conduit le gestionnaire à intégrer sur un horizon fuyant les objectifs des différents usagers. Un processus d`échange de données entre les avions et le contrôle du trafic au sol doit s`établir afin que les objectifs et les caractéristiques opérationnelles de chaque avion soient pris en compte lorsque le contrôle génère un routage courrant qui va être communiqué à l`avion. Par ailleurs, compte tenu des moyens modernes de navigation embarquée et de localisation terrestre, l`avion est maintenant capable de fournir à chaque instant avec précision sa position courante. L`approche proposée utilise de façon itérative un optimiseur et un modèle de simulation du trafic. Le modèle de simulation permet d`estimer les retards au sein du réseaux de voies de circulation dans l`état actuel et l`optimiseur recalcule alors en 3D (espace + temps) l`itinéraire assigné aux avions présents sur la plate-forme ou qui sont prévus d`y opérer sur la fenêtre de temps courante. Le modèle de simulation du trafic est basé sur le graphe associé à l`infrastructure de l`aéroport. Ce graphe est caractérisé par des nœuds et des arcs possédant une capacité nominale. Compte tenu de la difficulté à mettre sur pied un formalisme mathématique acceptable pour la résolution du problème considérée, une heuristique a été développée. Celle-ci est mise en œuvre par l`optimiseur sur l`horizon de temps considéré pour générer de nouveaux routages. Ainsi dans cette communication, après avoir présenté le problème considéré avec ses enjeux, ses objectifs et ses agents, l`approche proposée est détaillée au niveau du simulateur de trafic et de l`heuristique mise en œuvre par l`optimiseur des routages. Une simulation de l`application de cette approche de gestion du trafic à l`aéroport de Toulouse-Blagnac est analysée et permet d`avoir une première évaluation de l`heuristique développée.

The joint ordering problem considered here involves a family of several items with dynamic demands in a discrete time horizon under the assumption of individual and joint ordering costs. A joint ordering cost is incurred whenever any item is ordered while individual costs are incurred whenever the corresponding items are ordered. Many researchers considered the case where the joint ordering cost is constant. In this research we deal with the case where this cost is a step function of the ordered quantity. We present six heuristic methods designed to handle this cost function and provide an assessment of their performance.

The pooling problem, which is fundamental to the petroleum industry, describes a situation where products possessing different attribute qualities are mixed in a series of pools in such a way that the attribute qualities of the blended products of the end pools must satisfy given requirements. It is well known that the pooling problem can be modeled through bilinear and nonconvex quadratic programming. In this presentation, we investigate how best to apply a new branch-and-cut quadratic programming algorithm to solve the pooling problem. To this effect, we consider two standard models: one is based primarily on flow variables, and the other relies on the proportion of flows entering pools. A hybrid of these two models is proposed for general pooling problems. Comparison of the computational properties of flow and proportion models is made on several problem instances taken from the literature. Moreover, a simple alternating procedure and a variable neighborhood search heuristic are developed to solve large instances, and compared with the well-known method of successive linear programming. Solution of difficult test problems from the literature is substantially accelerated, and larger ones are solved exactly or approximately.