Dans la première partie de cette thèse, nous étudions quelques méthodes d'optimisation globale multidimensionnelles sans contraintes en utilisant la technique Branch-and-Bound. Cette étude permet d'améliorer l'efficacité et la fiabilité de ces méthodes et de déterminer les classes de problèmes pour lesquelles elles seraient efficaces. La deuxième partie à pour but de présenter et d'appliquer une nouvelle approche d'optimisation globale basée sur la réduction de la dimension. Il s'agit de la méthode de la transformation réductrice Alienor qui utilise les courbes -denses. Le domaine faisable dans cette partie est défini à partir des contraintes non linéaires.
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