Etude d'heuristiques distribuées de recherche sans contrôle global explicite

Concepts du traitement parallèle -- Parallélisation des méthodes de recherche -- Stratégies de parallélisation de la méthode tabou -- Parallélisation par recherches multiples coopérantes -- Dynamiques de réactions en chaîne -- Analyse de l'interaction entre les stratégies d'exploitation

Parallélisation d'un algorithme d'optimisation par colonies de fourmis pour la résolution d'un problème d'ordonnancement industriel

Les problèmes d'optimisation combinatoire peuvent être retrouvés, sous différentes formes, dans un grand nombre de sphères d'activité économique au sein de notre société. Ces problèmes complexes représentent encore un défi de taille pour bon nombre de chercheurs issus de domaines scientifiques variés tels les mathématiques, l'informatique et la recherche opérationnelle, pour ne citer que quelques exemples. La nécessité de résoudre ces problèmes de façon efficace et rapide a entraîné le prolifération de méthodes de résolution de toutes sortes, certaines étant plus spécifiques à un problème et d'autres étant plus génériques. Ce mémoire réunit différentes notions du parallélisme et des métaheuristiques afin d'apporter une méthode de résolution performante à un problème d'optimisation combinatoire réel. Il démontre que l'introduction de stratégies de parallélisation à un algorithme d'Optimisation par Colonies de Fourmis permet à ce dernier d'améliorer considérablement ses facultés de recherche de solutions. Le succès de cette approche dans la résolution d'un problème d'ordonnancement industriel rencontré dans une entreprise de fabrication d'aluminium montre l'intérêt pratique de ces méthodes et leurs retombées économiques potentielles. Ce travail de recherche, loin d'être une fin en soi, représente plutôt une première exploration des possibilités offertes par deux domaines fort prometteurs de l'informatique et de la recherche opérationnelle. L'union de méthodes d'apprentissage intelligentes et d'une puissance de calcul imposante pourrait fort bien se révéler un outil performant pour la résolution de problèmes d'une telle envergure

Système collaboratif d'aide à l'ordonnancement et à l'orchestration des tâches de soins à compétences muiltiples

Health care systems management and the avoidance of overcrowding phenomena are major issues. The aim of this thesis is to implement a Collaborative Support System for Scheduling and Orchestration (CSSystSO) of multi-skill health care tasks in order to avoid areas bottlenecks in the Pediatric Emergency Department (PED) and improve health care quality for patients. The CSSystSO integrates a collaborative Workflow approach to model patient journey in order to identify dysfunctions and peaks of activities of medical staff in the PED. The dynamic and uncertain aspect of the problem has led us to adopt an alliance between Multi-Agent Systems (MAS) and Evolutionary Algorithms (EA) for health care tasks treatment and scheduling taking into account the level of experience of the PED actors and their availabilities. In case of perturbations in the PED, a coalition of agents is formed to collaborate and negotiate in order to provide orchestration Workflow decisions to minimize the waiting time of patients during their treatment. The experimental results presented in this thesis justify the interest of the alliance between MAS and Metaheuristics to manage overcrowding phenomena in the PED. This work belongs to the project HOST (Hôpital: Optimisation, Simulation et évitement des tensions). (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010).Dans la gestion des systèmes de soins, la maîtrise des flux hospitaliers et l’anticipation des tensions sont des enjeux majeurs. Le but de cette thèse est de contribuer à l’étude et au développement d’un Système Collaboratif d’Aide à l’Ordonnancement et à l’Orchestration (SysCAOO) des tâches de soins à compétences multiples pour gérer les tensions dans les Services d’Urgences Pédiatriques (SUP) afin d’améliorer la qualité de prise en charge des patients. Le SysCAOO intègre une approche Workflow collaboratif pour modéliser le parcours patient afin d’identifier les dysfonctionnements et les pics d’activités du personnel médical dans le SUP. L’aspect dynamique et incertain du problème nous a conduits à adopter une alliance entre les Systèmes Multi-Agent (SMA) et les Algorithmes Evolutionnaires (AE) pour le traitement et l’ordonnancement des tâches de soins en tenant compte du niveau d’expérience des acteurs du SUP et leurs disponibilités. En cas d’aléas dans le SUP, une coalition d’agents se forme pour collaborer et négocier afin de proposer des décisions d’orchestration du Workflow et minimiser le temps d’attente des patients en cours de leur prise en charge. Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l’intérêt de l’alliance entre les SMA et les Métaheuristiques afin de gérer les tensions dans le SUP. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse s’intègrent dans le cadre du projet HOST (Hôpital : Optimisation, Simulation et évitement des tensions) (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010)

Conception d'un générateur d'intergiciels temps réel embarqués dans l'automobile.

Les applications temps réel sont des applications dont la correction ne dépend pas seulement du résultat produit, mais aussi de la date à laquelle il est produit. Par exemple, dans le domaine de l'automobile, lors d'un freinage, la force à appliquer sur les freins est évaluée par une application (ABS : AntiBlockier System, système évitant de bloquer les roues au freinage, permettant ainsi de conserver la direction du véhicule). Il existe donc des contraintes de délai de réaction entre la demande de l'utilisateur et la consigne appliquée sur les freins. Dans ce domaine, des applications de plus en plus complexes sont aujourd'hui développées. Elles sont souvent distribuées sur plusieurs calculateurs, parfois hétérogènes, et doivent coopérer avec d'autres applications, elles aussi distribuées. Afin de maîtriser cette complexité, on développe classiquement une couche logicielle appelée intergiciel (middleware). Cette couche a pour but de masquer l'hétérogénéité des supports d'exécution et la distribution des applications. Elle propose aux applications un ensemble de services standards pour communiquer et interagir avec le système d'exploitation, tout en garantissant une qualité de service temporelle. Notre objectif est de mettre en oeuvre une technique pour la génération d'intergiciels de communication embarqués pour l'automobile. Le cadre d'utilisation de nos travaux est la conception de systèmes embarqués dans les véhicules. Plus précisément, cette approche permet de concevoir un générateur d'un ensemble de tâches implémentant cette couche de communication pour un type d'application donnée. Pour cela, elle prend en compte l'ensemble des événements requis et offerts par l'application tout en assurant la qualité de service requise par cette dernière (propriétés temps réel), et en minimisant la surcharge due à l'exécution de l'intergiciel. Les travaux présentés visent la réalisation d'un générateur d'intergiciels optimisés, et abordent deux aspects : la conception générique des architectures d'implémentation du générateur et de l'intergiciel, et le déploiement de l'intergiciel généré sur une plateforme temps réel. Constituant un framework technique, l'architecture d'implémentation est optimisée dans le sens où l'intergiciel est adapté à l'environnement d'exécution (le système d'exploitation OSEK/VDX OS et le réseau CAN), et minimise son utilisation des ressources disponibles. Elle apporte une réponse, d'une part, au niveau de la spécification d'une architecture logicielle (construite à l'aide de design patterns), et, d'autre part, à la manière dont cette architecture est déployée sur une plateforme concrète (sous la forme d'un ensemble de tâches). Quant au déploiement de l'intergiciel, il est réalisé sur une architecture matérielle de microcontrôleurs (PIC)

Conception d'un modèle architectural collaboratif pour l'informatique omniprésente à la périphérie des réseaux mobiles

Le progrès des technologies de communication pair-à-pair et sans fil a de plus en plus permis l’intégration de dispositifs portables et omniprésents dans des systèmes distribués et des architectures informatiques de calcul dans le paradigme de l’internet des objets. De même, ces dispositifs font l'objet d'un développement technologique continu. Ainsi, ils ont toujours tendance à se miniaturiser, génération après génération durant lesquelles ils sont considérés comme des dispositifs de facto. Le fruit de ces progrès est l'émergence de l'informatique mobile collaborative et omniprésente, notamment intégrée dans les modèles architecturaux de l'Internet des Objets. L’avantage le plus important de cette évolution de l'informatique est la facilité de connecter un grand nombre d'appareils omniprésents et portables lorsqu'ils sont en déplacement avec différents réseaux disponibles. Malgré les progrès continuels, les systèmes intelligents mobiles et omniprésents (réseaux, dispositifs, logiciels et technologies de connexion) souffrent encore de diverses limitations à plusieurs niveaux tels que le maintien de la connectivité, la puissance de calcul, la capacité de stockage de données, le débit de communications, la durée de vie des sources d’énergie, l'efficacité du traitement de grosses tâches en termes de partitionnement, d'ordonnancement et de répartition de charge. Le développement technologique accéléré des équipements et dispositifs de ces modèles mobiles s'accompagne toujours de leur utilisation intensive. Compte tenu de cette réalité, plus d'efforts sont nécessaires à la fois dans la conception structurelle tant au matériel et logiciel que dans la manière dont il est géré. Il s'agit d'améliorer, d'une part, l'architecture de ces modèles et leurs technologies de communication et, d'autre part, les algorithmes d'ordonnancement et d'équilibrage de charges pour effectuer leurs travaux efficacement sur leurs dispositifs. Notre objectif est de rendre ces modèles omniprésents plus autonomes, intelligents et collaboratifs pour renforcer les capacités de leurs dispositifs, leurs technologies de connectivité et les applications qui effectuent leurs tâches. Ainsi, nous avons établi un modèle architectural autonome, omniprésent et collaboratif pour la périphérie des réseaux. Ce modèle s'appuie sur diverses technologies de connexion modernes telles que le sans-fil, la radiocommunication pair-à-pair, et les technologies offertes par LoPy4 de Pycom telles que LoRa, BLE, Wi-Fi, Radio Wi-Fi et Bluetooth. L'intégration de ces technologies permet de maintenir la continuité de la communication dans les divers environnements, même les plus sévères. De plus, ce modèle conçoit et évalue un algorithme d'équilibrage de charge et d'ordonnancement permettant ainsi de renforcer et améliorer son efficacité et sa qualité de service (QoS) dans différents environnements. L’évaluation de ce modèle architectural montre des avantages tels que l’amélioration de la connectivité et l’efficacité d’exécution des tâches. Advances in peer-to-peer and wireless communication technologies have increasingly enabled the integration of mobile and pervasive devices into distributed systems and computing architectures in the Internet of Things paradigm. Likewise, these devices are subject to continuous technological development. Thus, they always tend to be miniaturized, generation after generation during which they are considered as de facto devices. The success of this progress is the emergence of collaborative mobiles and pervasive computing, particularly integrated into the architectural models of the Internet of Things. The most important benefit of this form of computing is the ease of connecting a large number of pervasive and portable devices when they are on the move with different networks available. Despite the continual advancements that support this field, mobile and pervasive intelligent systems (networks, devices, software and connection technologies) still suffer from various limitations at several levels such as maintaining connectivity, computing power, ability to data storage, communication speeds, the lifetime of power sources, the efficiency of processing large tasks in terms of partitioning, scheduling and load balancing. The accelerated technological development of the equipment and devices of these mobile models is always accompanied by their intensive use. Given this reality, it requires more efforts both in their structural design and management. This involves improving on the one hand, the architecture of these models and their communication technologies, and, on the other hand, the scheduling and load balancing algorithms for the work efficiency. The goal is to make these models more autonomous, intelligent, and collaborative by strengthening the different capabilities of their devices, their connectivity technologies and the applications that perform their tasks. Thus, we have established a collaborative autonomous and pervasive architectural model deployed at the periphery of networks. This model is based on various modern connection technologies such as wireless, peer-to-peer radio communication, and technologies offered by Pycom's LoPy4 such as LoRa, BLE, Wi-Fi, Radio Wi-Fi and Bluetooth. The integration of these technologies makes it possible to maintain the continuity of communication in the various environments, even the most severe ones. Within this model, we designed and evaluated a load balancing and scheduling algorithm to strengthen and improve its efficiency and quality of service (QoS) in different environments. The evaluation of this architectural model shows payoffs such as improvement of connectivity and efficiency of task executions

13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020

Comité d’organisation: Université Internationale d’Agadir – Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande – Metz (France)Session RS-1 “Simulation et Optimisation” / “Simulation and Optimization” Session RS-2 “Planification des Besoins Matières Pilotée par la Demande” / ”Demand-Driven Material Requirements Planning” Session RS-3 “Ingénierie de Systèmes Basées sur les Modèles” / “Model-Based System Engineering” Session RS-4 “Recherche Opérationnelle en Gestion de Production” / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des Matières et des Ressources / Planification de la Production” / “Material and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 “Maintenance Industrielle” / “Industrial Maintenance” Session RS-7 "Etudes de Cas Industriels” / “Industrial Case Studies" Session RS-8 "Données de Masse / Analyse de Données” / “Big Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des Systèmes de Transport” / “Transportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / Développement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des Chaînes Logistiques” / “Supply Chain Design and Management" Session SP-1 “Intelligence Artificielle & Analyse de Données pour la Production 4.0” / “Artificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0” Session SP-2 “Gestion des Risques en Logistique” / “Risk Management in Logistics” Session SP-3 “Gestion des Risques et Evaluation de Performance” / “Risk Management and Performance Assessment” Session SP-4 "Indicateurs Clés de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de Décision” / ”4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritime” / “Marine Logistics" Session SP-6 “Territoire et Logistique : Un Système Complexe” / “Territory and Logistics: A Complex System” Session SP-7 "Nouvelles Avancées et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistique” / “Recent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 “Gestion des Soins de Santé” / ”Health Care Management” Session SP-9 “Ingénierie Organisationnelle et Gestion de la Continuité de Service des Systèmes de Santé dans l’Ere de la Transformation Numérique de la Société” / “Organizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformation” Session SP-10 “Planification et Commande de la Production pour l’Industrie 4.0” / “Production Planning and Control for Industry 4.0” Session SP-11 “Optimisation des Systèmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant l’Amélioration Continue” / “Production System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvement” Session SP-12 “Défis pour la Conception des Systèmes de Production Cyber-Physiques” / “Challenges for the Design of Cyber Physical Production Systems” Session SP-13 “Production Avisée et Développement Durable” / “Smart Manufacturing and Sustainable Development” Session SP-14 “L’Humain dans l’Usine du Futur” / “Human in the Factory of the Future” Session SP-15 “Ordonnancement et Prévision de Chaînes Logistiques Résilientes” / “Scheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains