Répartition automatique des tâches parallèles : application dans la simulation de réseaux électriques en temps réel

Répartition automatique des tâches parallèles pour la simulation en temps réel -- Modélisation et analyse du problème de la répartition des tâches -- Méthode heuristique de répartition des tâches temps réel -- Heuristiques de répartition et performances de la méthode

Allocation optimale multicontraintes des workflows aux ressources d’un environnement Cloud Computing

Cloud Computing is increasingly recognized as a new way to use on-demand, computing, storage and network services in a transparent and efficient way. In this thesis, we address the problem of workflows scheduling on distributed heterogeneous infrastructure of Cloud Computing. The existing workflows scheduling approaches mainly focus on the bi-objective optimization of the makespan and the cost. In this thesis, we propose news workflows scheduling algorithms based on metaheuristics. Our algorithms are able to handle more than two QoS (Quality of Service) metrics, namely, makespan, cost, reliability, availability and energy in the case of physical resources. In addition, they address several constraints according to the specified requirements in the SLA (Service Level Agreement). Our algorithms have been evaluated by simulations. We used (1) synthetic workflows and real world scientific workflows having different structures, for our applications; and (2) the features of Amazon EC2 services for our Cloud. The obtained results show the effectiveness of our algorithms when dealing multiple QoS metrics. Our algorithms produce one or more solutions which some of them outperform the solution produced by HEFT heuristic over all the QoS considered, including the makespan for which HEFT is supposed to give good results.Le Cloud Computing est de plus en plus reconnu comme une nouvelle façon d'utiliser, à la demande, les services de calcul, de stockage et de réseau d'une manière transparente et efficace. Dans cette thèse, nous abordons le problème d'ordonnancement de workflows sur les infrastructures distribuées hétérogènes du Cloud Computing. Les approches d'ordonnancement de workflows existantes dans le Cloud se concentrent principalement sur l'optimisation biobjectif du makespan et du coût. Dans cette thèse, nous proposons des algorithmes d'ordonnancement de workflows basés sur des métaheuristiques. Nos algorithmes sont capables de gérer plus de deux métriques de QoS (Quality of Service), notamment, le makespan, le coût, la fiabilité, la disponibilité et l'énergie dans le cas de ressources physiques. En outre, ils traitent plusieurs contraintes selon les exigences spécifiées dans le SLA (Service Level Agreement). Nos algorithmes ont été évalués par simulation en utilisant (1) comme applications: des workflows synthétiques et des workflows scientifiques issues du monde réel ayant des structures différentes; (2) et comme ressources Cloud: les caractéristiques des services de Amazon EC2. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de nos algorithmes pour le traitement de plusieurs QoS. Nos algorithmes génèrent une ou plusieurs solutions dont certaines surpassent la solution de l'heuristique HEFT sur toutes les QoS considérées, y compris le makespan pour lequel HEFT est censé donner de bons résultats

Parallélisation d'un algorithme génétique pour le problème d'ordonnancement sur machine unique avec temps de réglages dépendants de la séquence

Les problèmes d'ordonnancement peuvent être rencontrés dans plusieurs situations de la vie courante. Organiser des activités quotidiennes, planifier un itinéraire de voyage sont autant d'exemples de petits problèmes d'optimisation que nous tentons de résoudre tous les jours sans nous en rendre compte. Mais quand ces problèmes prennent des proportions plus grandes, il devient difficile au cerveau humain de gérer tous ces paramètres et le recours à une solution informatique s'impose. Les problèmes d'ordonnancement en contexte industriel sont nombreux et celui qui retient particulièrement notre attention dans le cadre de ce mémoire est le problème d'ordonnancement de commandes sur machine unique avec temps de réglages dépendant de la séquence. Ce problème fait partie de la classe de problèmes NP-Difficiles. Etant donnée sa complexité, ce problème ne peut être résolu par une méthode exacte. Les métaheuristiques représentent ainsi une bonne alternative pour obtenir des solutions de bonne qualité dans des délais très courts. Les algorithmes génétiques, qui font partie des algorithmes évolutionnaires, sont utilisés dans ce travail pour résoudre ce problème d'ordonnancement. La prolifération des architectures parallèles a ouvert la voie à un nouvel éventail d'approches pour optimiser les algorithmes et plus spécialement les métaheuristiques. Ce mémoire propose une stratégie de parallélisation de l'algorithme génétique pour en étudier les bénéfices. Le premier algorithme génétique proposé est implémenté sur le modèle d'un algorithme de la littérature. Cet algorithme ne s'est pas avéré performant pour toute la série de problèmes test et, pour cette raison, des modifications de paramètres ont été rendues nécessaires. Ces modifications ont donné naissance à une deuxième version séquentielle dont les résultats se sont avérés satisfaisants. Une troisième version a ensuite été implémentée avec une optique d'exécution parallèle selon un modèle en îlot et une topologie en anneau unidirectionnel. Un plan d'expérience a ensuite été mis au point selon plusieurs variables et vise à identifier les meilleures configurations de l'algorithme tant sur le plan de la qualité des résultats que sur le plan de l'accélération. Les résultats obtenus dans ce mémoire montrent que l'introduction de la parallélisation dans un algorithme génétique est bénéfique à ce dernier tant sur le plan qualité des résultats que sur le plan accélération. Dans un premier temps, la version sans communications n'a pas amélioré une grande partie des problèmes mais a pu atteindre des accélérations linéaires. Par la suite, l'introduction des échanges a nettement influé sur la qualité des résultats. En effet, en adoptant une stratégie de division de la taille de la population par le nombre de processeurs, l'algorithme génétique parallèle parvient à donner des résultats équivalents voire meilleurs que la version séquentielle, et ceci pour plusieurs fréquences d'échanges entre les populations

Une méthode tabou pour l'ordonnancement multiprocesseur avec délais de communication

This paper deals with the problem of scheduling n tasks on m identical processors in the presence of communication delays. A new approach of modelisation by a decision graph and a resolution by a tabu search method is proposed. Initial solutions are constructed by list algorithms, and then improved by a tabu algorithm operating in two phases. The experiments carried on arbitrary graphs show the efficiency of our method and that it outperformed the principle existent heuristics