[ca] Aquest Treball Final de Màster té el seu origen en la tesis doctoral recentment presentada del doctor Víctor Hugo Cantú Medrano, en la qual s'aboren problemes d'optimització multiobjectiu en enginyeria de processos, experimentant amb diversos mètodes de resolució alternatius fent ús de la Computació Evolutiva. En la seva tesis, el doctor Cantú presenta un nou algorisme per a trobar el disseny òptim de la Hydrogen Supply Chain minimitzant els costos econòmics i l'impacte ambiental. Per a la seva resolució, l'algoritme divideix el problema en dos subproblemes o nivells. Un primer nivell aborda el disseny de l'estructura.de la HSC (dimensionament i ubicació de les instal·lacions). Un segon nivell resol el subproblema corresponent a l'operació de la cadena de subministrament (producció i transport). La tècnica empleada per a la seva resolució és una hibridació del MOEA SMS-EMOA, per al primer nivell amb un solver de programació lineal que utilitza una funció d'escalarització per a tractar els dos objectius considerats en el segon nivell. En aquesta línia, aquest treball consisteix a desenvolupar una extensió d'aquest mateix algorisme amb l'objectiu d'aprofitar tota la informació que es genera en el segon nivell per a augmentar la seva eficiència. Per a aconseguir-ho s'executa diverses vegades el segon nivell per cada execució del primer nivell, utilitzant cada vegada un vector de pesos diferent en la funció d'escalarització. Però aquesta nova lògica implica la readaptació de tot l'algorisme. En primer lloc, es presenta el problema de la Hydrogen Supply Chain i es discuteix la tècnica de resolució de l'algorisme original. Posteriorment es presenten les modificacions necessàries en el MOEA per a poder aplicar el nou enfocament a l'algorisme. Ja amb el nou algorisme implementat es realitza un estudi per a la definició dels vectors de pes i s'estudien diferents funcions d'escalarització per a tractar d'augmentar la seva eficiència. Ja amb el nou algorisme implementat es realitza un estudi per a la definició dels vectors de pes i s'estudien diferents funcions d'escalarització per a tractar d'augmentar la seva eficiència. Finalment, es comparen els resultats obtinguts amb el nou algorisme i els de l'original per tal de determinar si es possible obtenir els mateixos resultats fent us d'un menor número de recursos computacionals

[fr] Cette thèse de master est basée sur la thèse de doctorat récemment soutenue par Dr Víctor Hugo Cantú Medrano, dans laquelle il expérimente plusieurs méthodes de résolution alternatives à l'aide méthodes évolutionnaires pour résoudre les problèmes d'optimisation multiobjectifs dans le domaine du génie des procédés. Dans sa thèse, le Dr Cantú présente un nouvel algorithme permettant de trouver la conception optimale de la chaîne d'approvisionnement en hydrogène tout en minimisant les coûts économiques et l'impact environnemental. Pour sa résolution, l'algorithme divise le problème en deux sous-problèmes ou niveaux. Le premier niveau traite de la conception de la structure de la chaîne logistique hydrogène (dimensionnement et emplacement des installations). Un second niveau résout le sous-problème correspondant à l'exploitation de la chaîne logistique (production et transport). La technique utilisée pour sa résolution est une hybridation du MOEA SMS-EMOA, pour le premier niveau, avec un solveur de programmation linéaire qui utilise une fonction de scalarisation pour traiter les deux objectifs considérés dans le second niveau. Dans cette lignée, ce mémoire de master consiste à développer une extension de ce même algorithme avec l'objectif de tirer profit de toute l'information générée dans le deuxième niveau pour augmenter son efficacité. Pour ce faire, le second niveau est exécuté plusieurs fois pour chaque exécution du premier niveau, en utilisant à chaque fois un vecteur de poids différent dans la fonction de scalarisation. Mais cette nouvelle logique implique la réadaptation de l'ensemble de l'algorithme. Tout d'abord, le problème de la chaîne logistique hydrogène est présenté et la technique de résolution de l'algorithme original est discutée. Ensuite, les modifications nécessaires au MEOA sont présentées afin de pouvoir appliquer la nouvelle approche à l'algorithme. Avec le nouvel algorithme implémenté, une étude est réalisée pour la définition des vecteurs de poids et différentes fonctions de scalarisation sont étudiées pour essayer d'augmenter son efficacité. Enfin, les résultats obtenus avec le nouvel algorithme et ceux de l'algorithme original sont comparés pour déterminer si la nouvelle version est capable de résoudre les mêmes problèmes en utilisant moins de ressources informatiques