A Mono- and Multi-objective Approach for Recommending Software Refactoring

Les systèmes logiciels sont devenus de plus en plus répondus et importants dans notre société. Ainsi, il y a un besoin constant de logiciels de haute qualité. Pour améliorer la qualité de logiciels, l’une des techniques les plus utilisées est le refactoring qui sert à améliorer la structure d'un programme tout en préservant son comportement externe. Le refactoring promet, s'il est appliqué convenablement, à améliorer la compréhensibilité, la maintenabilité et l'extensibilité du logiciel tout en améliorant la productivité des programmeurs. En général, le refactoring pourra s’appliquer au niveau de spécification, conception ou code. Cette thèse porte sur l'automatisation de processus de recommandation de refactoring, au niveau code, s’appliquant en deux étapes principales: 1) la détection des fragments de code qui devraient être améliorés (e.g., les défauts de conception), et 2) l'identification des solutions de refactoring à appliquer. Pour la première étape, nous traduisons des régularités qui peuvent être trouvés dans des exemples de défauts de conception. Nous utilisons un algorithme génétique pour générer automatiquement des règles de détection à partir des exemples de défauts. Pour la deuxième étape, nous introduisons une approche se basant sur une recherche heuristique. Le processus consiste à trouver la séquence optimale d'opérations de refactoring permettant d'améliorer la qualité du logiciel en minimisant le nombre de défauts tout en priorisant les instances les plus critiques. De plus, nous explorons d'autres objectifs à optimiser: le nombre de changements requis pour appliquer la solution de refactoring, la préservation de la sémantique, et la consistance avec l’historique de changements. Ainsi, réduire le nombre de changements permets de garder autant que possible avec la conception initiale. La préservation de la sémantique assure que le programme restructuré est sémantiquement cohérent. De plus, nous utilisons l'historique de changement pour suggérer de nouveaux refactorings dans des contextes similaires. En outre, nous introduisons une approche multi-objective pour améliorer les attributs de qualité du logiciel (la flexibilité, la maintenabilité, etc.), fixer les « mauvaises » pratiques de conception (défauts de conception), tout en introduisant les « bonnes » pratiques de conception (patrons de conception).

An approach to compatible new buildings in historic urban environments : case study in the Arabian Gulf region

Cette thèse contribue à l'état actuel des connaissances sur la compatibilité des nouveaux bâtiments avec les environnements urbains historiques. Elle suit un mode de présentation classique: Introduction, Revue de Littérature, Méthodologie, Résultats, Discussion et Conclusion. Le problème étudié est le manque d'orientation pour intégrer les processus de développement et de sauvegarde dans les contextes établis. La littérature récente révèle que les règles de préservation, aussi appelées normes et lignes directrices, ne peuvent pas garantir une relation compatible entre une intervention et son milieu. La pensée contemporaine dans le domaine de la conservation et de la gestion du patrimoine invite donc l’exploration d'autres moyens pour lier la nouvelle architecture à l'ancienne. Ainsi, le présent projet de recherche explore une approche alternative aux règles de préservation en vue d’atteindre le but de nouveaux bâtiments compatibles et d’améliorer la prise de décision fondée sur les valeurs. Pour produire des résultats spécifiques et convaincants, un cas a été sélectionné. Celui-ci est une ville dans la région du Golfe Arabe : la Ville de Koweït. Le résultat principal est le développement d’une approche, mise en œuvre en posant des questions approfondies sur le lieu, la conception et la construction des nouveaux bâtiments. Les questions suggérées dans la thèse mettent l’accent sur les valeurs patrimoniales et les choix de conception afin de permettre un changement réfléchi au sein des environnements urbains historiques. Elles aident aussi à évaluer les nouvelles propositions de projets au cas par cas. Pour démontrer comment cette approche pourrait être présentée et utilisée par les requérants et les évaluateurs, un modèle théorique est proposé. Ce modèle a ensuite été discuté avec des professionnels locaux et internationaux qui ont identifié ses forces et ses limites. En conclusion, l’ensemble des résultats montre que la mise à disposition de règles et / ou de questions approfondies n’est pas une solution satisfaisante puisqu’il y a d'autres enjeux importants qui devraient être abordés: comment appliquer l'orientation efficacement une fois qu’elle a été créée, comment développer la compétence liée à la prise de décision fondée sur les valeurs et comment insérer la conservation du patrimoine dans la mentalité du gouvernement local et des communautés. Lorsque ces enjeux seront traités, le patrimoine pourra devenir partie intégrante du processus de planification, ce qui est le but ultime. Enfin, cinq axes de recherche sont recommandés pour poursuivre l’exploration des idées introduites dans cette étude.

A virtual reality approach to the study of visually driven postural control in developing and aging humans

L'être humain utilise trois systèmes sensoriels distincts pour réguler le maintien de la station debout: la somesthésie, le système vestibulaire, et le système visuel. Le rôle de la vision dans la régulation posturale demeure peu connu, notamment sa variabilité en fonction de l'âge, du type développemental, et des atteintes neurologiques. Dans notre travail, la régulation posturale induite visuellement a été évaluée chez des participants au développement et vieillissement normaux âgés de 5-85 ans, chez des individus autistes (développement atypique) âgés de 12-33 ans, ainsi que chez des enfants entre 9-18 ans ayant subi un TCC léger. À cet effet, la réactivité posturale des participants en réponse à un tunnel virtuel entièrement immersif, se mouvant à trois niveaux de vélocité, a été mesurée; des conditions contrôles, où le tunnel était statique ou absent, ont été incluses. Les résultats montrent que la réactivité (i.e. instabilité) posturale induite visuellement est plus élevée chez les jeunes enfants; ensuite, elle s'atténue pour rejoindre des valeurs adultes vers 16-19 ans et augmente de façon linéaire en fonction de l'âge après 45 ans jusqu'à redevenir élevée vers 60 ans. De plus, à la plus haute vélocité du tunnel, les plus jeunes participants autistes ont manifesté significativement moins de réactivité posturale comparativement à leurs contrôles; cette différence n'était pas présente chez des participants plus âgés (16-33 ans). Enfin, les enfants ayant subi un TCC léger, et qui étaient initialement modérément symptomatiques, ont montré un niveau plus élevé d'instabilité posturale induite visuellement que les contrôles, et ce jusqu'à 12 semaines post-trauma malgré le fait que la majorité d'entre eux (89%) n'étaient plus symptomatiques à ce stade. En somme, cela suggère la présence d'une importante période de transition dans la maturation des systèmes sous-tendant l'intégration sensorimotrice impliquée dans le contrôle postural vers l'âge de 16 ans, et d'autres changements sensorimoteurs vers l'âge de 60 ans; cette sur-dépendance visuelle pour la régulation posturale chez les enfants et les aînés pourrait guider l'aménagement d'espaces et l'élaboration d'activités ajustés à l'âge des individus. De plus, le fait que l'hypo-réactivité posturale aux informations visuelles chez les autistes dépende des caractéristiques de l'environnement visuel et de l'âge chronologique, affine notre compréhension des anomalies sensorielles propres à l'autisme. Par ailleurs, le fait que les enfants ayant subi un TCC léger montrent des anomalies posturales jusqu'à 3 mois post-trauma, malgré une diminution significative des symptômes rapportés, pourrait être relié à une altération du traitement de l'information visuelle dynamique et pourrait avoir des implications quant à la gestion clinique des patients aux prises avec un TCC léger, puisque la résolution des symptômes est actuellement le principal critère utilisé pour la prise de décision quant au retour aux activités. Enfin, les résultats obtenus chez une population à développement atypique (autisme) et une population avec atteinte neurologique dite transitoire (TCC léger), contribuent non seulement à une meilleure compréhension des mécanismes d'intégration sensorimotrice sous-tendant le contrôle postural mais pourraient aussi servir comme marqueurs sensibles et spécifiques de dysfonction chez ces populations. Mots-clés : posture, équilibre, vision, développement/vieillissement sensorimoteur, autisme, TCC léger symptomatique, réalité virtuelle.

Lagrangian-informed mixed integer programming reformulations

La programmation linéaire en nombres entiers est une approche robuste qui permet de résoudre rapidement de grandes instances de problèmes d'optimisation discrète. Toutefois, les problèmes gagnent constamment en complexité et imposent parfois de fortes limites sur le temps de calcul. Il devient alors nécessaire de développer des méthodes spécialisées afin de résoudre approximativement ces problèmes, tout en calculant des bornes sur leurs valeurs optimales afin de prouver la qualité des solutions obtenues. Nous proposons d'explorer une approche de reformulation en nombres entiers guidée par la relaxation lagrangienne. Après l'identification d'une forte relaxation lagrangienne, un processus systématique permet d'obtenir une seconde formulation en nombres entiers. Cette reformulation, plus compacte que celle de Dantzig et Wolfe, comporte exactement les mêmes solutions entières que la formulation initiale, mais en améliore la borne linéaire: elle devient égale à la borne lagrangienne. L'approche de reformulation permet d'unifier et de généraliser des formulations et des méthodes de borne connues. De plus, elle offre une manière simple d'obtenir des reformulations de moins grandes tailles en contrepartie de bornes plus faibles. Ces reformulations demeurent de grandes tailles. C'est pourquoi nous décrivons aussi des méthodes spécialisées pour en résoudre les relaxations linéaires. Finalement, nous appliquons l'approche de reformulation à deux problèmes de localisation. Cela nous mène à de nouvelles formulations pour ces problèmes; certaines sont de très grandes tailles, mais nos méthodes de résolution spécialisées les rendent pratiques.

Transferring ownership of public housing to existing tenants: a mechanism design approach

This paper explores situations where tenants in public houses, in a specific neighborhood, are given the legislated right to buy the houses they live in or can choose to remain in their houses and pay the regulated rent. This type of legislation has been passed in many European countries in the last 30-35 years (the U.K. Housing Act 1980 is a leading example). The main objective with this type of legislation is to transfer the ownership of the houses from the public authority to the tenants. To achieve this goal, selling prices of the public houses are typically heavily subsidized. The legislating body then faces a trade-off between achieving the goals of the legislation and allocating the houses efficiently. This paper investigates this specific trade-off and identifies an allocation rule that is individually rational, equilibrium selecting, and group non-manipulable in a restricted preference domain that contains “almost all” preference profiles. In this restricted domain, the identified rule is the equilibrium selecting rule that transfers the maximum number of ownerships from the public authority to the tenants. This rule is preferred to the current U.K. system by both the existing tenants and the public authority. Finally, a dynamic process for finding the outcome of the identified rule, in a finite number of steps, is provided.

Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions.

Development of new scenario decomposition techniques for linear and nonlinear stochastic programming

Une approche classique pour traiter les problèmes d’optimisation avec incertitude à deux- et multi-étapes est d’utiliser l’analyse par scénario. Pour ce faire, l’incertitude de certaines données du problème est modélisée par vecteurs aléatoires avec des supports finis spécifiques aux étapes. Chacune de ces réalisations représente un scénario. En utilisant des scénarios, il est possible d’étudier des versions plus simples (sous-problèmes) du problème original. Comme technique de décomposition par scénario, l’algorithme de recouvrement progressif est une des méthodes les plus populaires pour résoudre les problèmes de programmation stochastique multi-étapes. Malgré la décomposition complète par scénario, l’efficacité de la méthode du recouvrement progressif est très sensible à certains aspects pratiques, tels que le choix du paramètre de pénalisation et la manipulation du terme quadratique dans la fonction objectif du lagrangien augmenté. Pour le choix du paramètre de pénalisation, nous examinons quelques-unes des méthodes populaires, et nous proposons une nouvelle stratégie adaptive qui vise à mieux suivre le processus de l’algorithme. Des expériences numériques sur des exemples de problèmes stochastiques linéaires multi-étapes suggèrent que la plupart des techniques existantes peuvent présenter une convergence prématurée à une solution sous-optimale ou converger vers la solution optimale, mais avec un taux très lent. En revanche, la nouvelle stratégie paraît robuste et efficace. Elle a convergé vers l’optimalité dans toutes nos expériences et a été la plus rapide dans la plupart des cas. Pour la question de la manipulation du terme quadratique, nous faisons une revue des techniques existantes et nous proposons l’idée de remplacer le terme quadratique par un terme linéaire. Bien que qu’il nous reste encore à tester notre méthode, nous avons l’intuition qu’elle réduira certaines difficultés numériques et théoriques de la méthode de recouvrement progressif.