Métaheuristiques hybrides pour les problèmes de recouvrement et recouvrement partiel d'ensembles appliqués au problème de positionnement des trous de forage dans les mines

La première étape du cycle minier est l'exploration minérale. Dans cette étape, des longs trous de forage sont forés dans les zones de minéralisation pour extraire des échantillons. Les échantillons sont ensuite analysés et un modèle 3D de la distribution des minéraux dans la mine est construit. Puisque le forage coûte très cher, les géologues et ingénieurs miniers tentent de positionner leurs trous d'une façon qui minimise le coût de forage. Par contre, les techniques courantes utilisées pour minimiser le coût de forage sont peu sophistiquées et ne trouvent généralement pas la solution optimale. Dans cette thèse, nous utilisons des techniques de recherche opérationnelle pour résoudre le problème de positionnement des trous de forage dans les mines. Nous modélisons le problème sous forme d'une variante du problème de recouvrement d'ensembles, qui est un problème très populaire en recherche opérationnelle, et résolvons ce problème à l'aide d'algorithmes métaheuristiques, notamment l'algorithme génétique, la recherche locale itérée et la recherche taboue. Pour évaluer l'efficacité de notre approche, nous comparons les solutions trouvées par notre approche aux solutions trouvées par les approches industrielles sur des problèmes réels. Les résultats obtenus montrent que notre approche permet une réduction des coûts de forage allant jusqu'à 35%. Un autre aspect très important de cette thèse est la résolution du problème de recouvrement d'ensembles (SCP) à l'aide de métaheuristiques. Nous proposons une nouvelle formulation du SCP et un nouvel algorithme pour le résoudre. La nouvelle formulation élimine les problèmes de faisabilité et redondances du SCP. Nos expérimentations ont montré que l'algorithme proposé trouve des meilleurs résultats que la majorit (si pas tous) les algorithmes métaheuristiques existants pour le SCP.