Parallélisation de simulateur DEVS par métamodélisation et transformation de modèle

This thesis proposes an engineering approach to parallelize existing DEVS simulators without having to modify the algorithms of the initial implementation, but by injecting additional components suitable for inter-component communication protocol into force. The simulation algorithms of these new components called "Coats" are defined.An engineering approach to systematize the passage from one implementation to its counterpart parallel and distributed is then proposed. This approach is based on metamodeling and models transformation principles inspired of Model Driven Engineering (MDE). Its genericity guarantees the reusability with any sequential DEVS simulator.Cette thèse propose une approche d’ingénierie consistant à paralléliser des simulateurs DEVS existants, sans être obligé de modifier les algorithmes de l’implémentation initiale, mais en injectant des composants additionnels adaptés au protocole de communication intercomposants en vigueur. Les algorithmes de simulation de ces nouveaux composants appelés « Manteaux », sont définis. Une démarche d’ingénierie permettant de systématiser le passage d’une implémentation à sa contrepartie parallèle et distribuée est ensuite proposée. Cette démarche s’appuie sur les principes de méta modélisation et de transformation de modèles inspirés de l’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM). Sa généricité en garantit la réutilisabilité avec tout simulateur séquentiel DEVS

Développement de concepts et outils d’aide à la décision pour l’optimisation via simulation: Intégration des métaheuristiques au formalisme DEVS

In the world in which we live the efficient needs are increasing in various fields like industrymedecine and environnemtale monitoring. To meet this needs, many optimization methods nammed« metaheuristics » have been created over the last forty years. They are based on probabilistic andrandom reasoning and allow user to solve problems for which conventional methods can not be usedin acceptable computing times. Victim of their methods succes, the developers of the methods have toanswer to several questions : « How can the fitness of solutions be assessed ? », « How to use thesame method for several projects without change the code? », « What method will we choose for aspecific problem ? », « How to parametrize algorithms ? ».To deal with this problem, we have developed a set of concepts and tools. They have beendeveloped in the context of modeling and simulation of discrete event systems with DEVS formalism.The aims pursued are : allow temporized and spacialized optimization of existing DEVS models,improve the optimization process efficiency (quality of solutions, computing time). Modeling andsimulation are used to propose parameters toward the input of problem to optimize. This one generateresults used to improve the next proposed solutions. In order to combine optimization and simulation,we propose to represent the optimization method as models which can be easily interconnected andsimulated. We focus on consistency of exchanges between optimization models and problem models.Our approach allows early stopping of useless simulations and reduce the computing time as a result.Modeling optimization methods in DEVS formalism also allows to autimatically choose theoptimization algorithm and its parameters. Various algorithms and parameters can be used for thesame problem during optimization process at different steps. This changes are influenced by collectedresults of problem simulation. They lead on a self adaptation to the visible or/and hidden features ofthe studied problem.Our models architecture has been tested on three different problems : parametric optimizationof mathematical functions, spacialized optimization of a sensor network deployment, temporizedoptimization of a medical treatment. Genericity of our concepts and scalability of our modelsunderline the usabily of proposed tool. Concerning performance, simulation breaks and dynamicoptimization have obtained higher quality solutions in a short time.Nous vivons dans un monde où le besoin d’efficacité s’impose de plus en plus. Ce besoin s’exprime dans différents domaines, allant de l’industrie à la médecine en passant par la surveillance environnementale. Engendrées par cette demande, de nombreuses méthodes d’optimisation « modernes » également appelées « métaheuristiques » sont apparues ces quarante dernières années. Ces méthodes se basent sur des raisonnements probabilistes et aléatoires et permettent la résolution de problèmes pour lesquels les méthodes d’optimisation « classiques » également appelées « méthodes déterministes » ne permettent pas l’obtention de résultats dans des temps raisonnables. Victimes du succès de ces méthodes, leurs concepteurs doivent aujourd’hui plus que jamais répondre à de nombreuses problématiques qui restent en suspens : « Comment évaluer de manière fiable et rapide les solutions proposées ? », « Quelle(s) méthode(s) choisir pour le problème étudié ? », « Comment paramétrer la méthode utilisée ? », « Comment utiliser une même méthode sur différents problème sans avoir à la modifier ? ». Pour répondre à ces différentes questions, nous avons développé un ensemble de concepts et outils. Ceux-ci ont été réalisés dans le cadre de la modélisation et la simulation de systèmes à évènements discrets avec le formalisme DEVS. Ce choix a été motivé par deux objectifs : permettre l’optimisation temporelle et spatiale de modèles DEVS existants et améliorer les performances du processus d’optimisation (qualité des solutions proposées, temps de calcul). La modélisation et la simulation de l’optimisation permettent de générer directement des propositions de paramètres sur les entrées du modèle à optimiser. Ce modèle, quant à lui, génère des résultats utiles à la progression de l’optimisation. Pour réaliser ce couplage entre optimisation et simulation, nous proposons l’intégration des méthodes d’optimisation sous la forme de modèles simulables et facilement interconnectables. Notre intégration se concentre donc sur la cohérence des échanges entre les modèles dédiés à l’optimisation et les modèles dédiés à la représentation du problème. Elle permet également l’arrêt anticipé de certaines simulations inutiles afin de réduire au maximum la durée de l’optimisation. La représentation des méthodes d’optimisation sous formes de modèles simulables apporte également un élément de réponse dans le choix et le paramétrage des algorithmes. Grace à l’usage de la simulation, différents algorithmes et paramètres peuvent être utilisés pour un même processus d’optimisation. Ces changements sont également influencés par les résultats observés et permettent une adaptation automatique de l’optimisation aux spécificités connues et/ou cachées du problème étudié ainsi qu’à ses différentes étapes de résolution.L’architecture de modèle que nous proposons a été validée sur trois problèmes distincts : l’optimisation de paramètres pour des fonctions mathématiques, l’optimisation spatialisée d’un déploiement de réseau de capteurs sans fil, l’optimisation temporisée de traitements médicaux. La généricité de nos concepts et la modularité de nos modèles ont permis de mettre en avant la facilité d’utilisation de notre outil. Au niveau des performances, l’interruption de certaines simulations ainsi que dynamisme de l’optimisation ont permis l’obtention de solutions de qualité supérieure dans des temps inférieurs