Abstract FR:

Cette these s'attaque a la resolution de problemes complexes d'optimisation combinatoire, a partir de methodes declaratives basees sur les langages de programmation logique avec contraintes (clp). La these porte sur l'exploitation de differentes vues des problemes a travers le concept de representations multiples. La demarche suivie preserve le cote declaratif de la clp et s'appuie sur les mecanismes de communication des langages clp et cc qui permettent la synchronisation de plusieurs programmes correspondant a des visions differentes du probleme. Le concept de modelisation multiple est tout d'abord applique a des modeles multiples redondants. Sur le probleme des n reines on montre les avantages qu'une representation duale procure en terme de stabilite et de robustesse par rapport a une solution classique clp. Sur un probleme d'ordonnancement, le sequencement des vols a l'arrivee, on montre l'importance des representations multiples pour concevoir declarativement une solution robuste a differents criteres d'optimisation. Ensuite, la demarche multi-modeles est appliquee a des modeles multiples cooperants. Ces derniers permettent de s'attaquer a une nouvelle classe de problemes, l'optimisation globale de systemes heterogenes, pour lesquels aucune solution satisfaisante n'existe a l'heure actuelle. L'application de ces principes a la resolution du probleme de placement d'applications de traitement du signal sur machines paralleles a permis une optimisation globale du systeme qui depasse deja l'etat de l'art du domaine. Cette these montre l'adequation du cadre theorique et pratique des langages de clp et cc pour l'execution des modeles multiples, en soulignant le role des proprietes mathematiques de compositionlite de ces langages, et en jetant les bases d'une methodologie de programmation par modelisation destinee a la resolution de problemes reels