Les graphes sont des structures mathématiques capable de modéliser certains systèmes complexes.Une des nombreuses problématiques liée aux graphes concerne la détection de communautés qui vise à trouver une partition en sommet d'un graphe en vue d'en comprendre la structure. A titre d'exemple, en représentant des contratsd'assurances par des noeuds et leurs degrés de similarité par une arête,détecter des groupes de noeuds fortement connectésconduit à détecter des profils similaires, et donc a voir des profils à risques.De nombreux algorithmes ont essayé de répondreà ce problème.Une des méthodes est la propagation de labels qui consiste à ce quechaque noeud puisse recevoir un label par un vote majoritaire de ses voisins.Bien que cette méthode soit simple à mettre en oeuvre,elle présente une grande instabilité due au non déterminisme del'algorithme et peut dans certains cas ne pas détecter de structures communautaires.La première contribution  de cette thèse sera de i) proposerune méthode de stabilisation de la propagation de labelstout en appliquant des barrages artificiels pour limiter les possibles mauvaises propagations.Les réseaux complexes ont également comme caractéristique que certains noeuds puissent appartenir à plusieurs communautés, on parle alors de recouvrements.  C'est en ce sens que la secondecontribution de cette thèse portera sur ii) la créationd'un algorithme auquel seront adjointes des fonctions d'appartenancespour détecter de possibles recouvrements via des noeuds candidats au chevauchement.La taille des graphes est également une notion à considérer dans  la mesure où certains réseaux peuvent contenir plusieursmillions de noeuds et d'arêtes.Nous proposons iii) une version parallèleet distribuée de la détection de communautés en utilisant la propagation de labels par coeur.Une étude comparative sera effectuée pour observerla qualité de partitionnement et de recouvrement desalgorithmes proposés. / Graphs are mathematical structures amounting to a set of nodes (objects or persons) in which some pairs are in linked with edges. Graphs can be  used to model complex systems.One of the main problems in graph theory is the community detection problemwhich aims to find a partition of nodes in the graph to understand its structure.For instance, by representing insurance contracts by nodes and their relationship by edges,detecting groups of nodes highly connected leads to detect similar profiles and to evaluate risk profiles. Several algorithms are used as aresponse to this currently open research field.One of the fastest method is the label propagation.It's a local method, in which each node changes its own label according toits neighbourhood.Unfortunately, this method has two major drawbacks. The first is the instability of the method. Each trialgives rarely the same result.The second is a bad propagation which can lead to huge communities without sense (giant communities problem).The first contribution of the thesis is i)  proposing a stabilisation methodfor the label propagation with artificial dams on edges of some networks in order to limit bad label propagations. Complex networks are also characterized by some nodes which may belong to several communities,we call this a cover.For example, in Protein–protein interaction networks, some proteins may have several functions.Detecting these functions according to their communities could help to cure cancers. The second contribution of this thesis deals with the ii)implementation of an algorithmwith functions to detect potential overlapping nodes .The size of the graphs is also to be considered because some networks  contain several millions of nodes and edges like the Amazon product co-purchasing network.We propose iii) a parallel and a distributed version of the community detection using core label propagation.A study and a comparative analysis of the proposed algorithms will be done based on the quality of the resulted partitions and covers.

Les microrobots MEMS sont des éléments miniaturisés qui peuvent capter et agir sur l'environnement. Leur taille est de l'ordre du millimètre et ils ont une faible capacité de mémoire et une capacité énergétique limitée. Les microrobots MEMS continuent d'accroître leur présence dans notre vie quotidienne. En effet, ils peuvent effectuer plusieurs missions et tâches dans une large gamme d'applications telles que la localisation d'odeur, la lutte contre les incendies, le service médical, la surveillance, le sauvetage et la sécurité. Pour faire ces taches et missions, ils doivent appliquer des protocoles de redéploiement afin de s'adapter aux conditions du travail. Ces algorithmes doivent être efficaces, évolutifs, robustes et ils doivent utiliser de préférence des informations locales. Le redéploiement pour les microrobots MEMS mobiles nécessite actuellement un système de positionnement et une carte (positions prédéfinies) de la forme cible. La solution traditionnelle de positionnement comme l'utilisation d'un GPS consommerait trop d'énergie. De plus, l'utilisation de solutions de positionnement algorithmique avec les techniques de multilatération pose toujours des problèmes à cause des erreurs dans les coordonnées obtenues.Dans la littérature, si nous voulons une auto-reconfiguration de microrobots vers une forme cible constituée de P positions, chaque microrobot doit avoir une capacité mémoire de P positions pour les sauvegarder. Par conséquent, si P est de l'ordre de milliers ou de millions, chaque noeud devra avoir une capacité de mémoire de positions en milliers ou millions. Parconséquent, ces algorithmes ne sont pas extensibles ou évolutifs. Dans cette thèse, on propose des protocoles de reconfiguration où les noeuds ne sont pas conscients de leurs positions dans le plan et n'enregistrent aucune position de la forme cible. En d'autres termes, les noeuds ne stockent pas au départ les coordonnées qui construisent la forme cible. Par conséquent, l'utilisation de mémoire pour chaque noeud est réduite à une complexité constante. L'objectif desalgorithmes distribués proposés est d'optimiser la topologie logique du réseau des microrobots afin de chercher une meilleure complexité pour l'échange de message et une communication peu coûteuse. Ces solutions sont complètement distribués. On montre pour la reconfiguration d'une chaîne à un carré comment gérer la dynamicité du réseau pour sauvegarder l'énergie, on étudie comment utiliser le parallélisme de mouvements pour optimiser le temps d'exécution et lenombre de mouvements. Ainsi, on propose une autre solution où la topologie physique initiale peut être n'importe quelle configuration initiale. Avec ces solutions, les noeuds peuvent exécuter l'algorithme indépendamment du lieu où ils sont déployés, parce que l'algorithme est indépendant de la carte de la forme cible. En outre, ces solutions cherchent à atteindre la forme de la cible avec une quantité minimale de mouvement. / MEMS microrobots are miniaturized elements that can capture and act on the environment. They have a small size, low memory capacity and limited energy capacity. These inexpensive devices can perform several missions and tasks in a wide range of applications such as locating odor, fighting against fires, medical service, surveillance, search, rescue and safety. To do these tasks and missions, they have to carry out protocols of redeployment to adapt to the working conditions. These algorithms should be efficient, scalable, robust and should only use local information. Redeployment for mobile MEMS microrobots currently requires a positioning system and a map (predefined positions) of the target shape. Traditional positioning solutions such as using GPS consumes a lot of energy and it is no applicable in the micro scale. Also, the use of an algorithmic solution positioning with multilateration techniques causes problems due to errors in the coordinates obtained. In the literature works, if we want a microrobots self-reconfiguring to a target shape consisting of P positions, each microrobot must have a storage capacity of at least P positions to save them. Therefore, if P equals to thousands or millions, every node must have a storage capacity of thousands or millions of positions. However, these algorithms are notscalable. In this thesis, we propose protocols of self-reconfiguration where nodes are not aware of their position in the plane and do not record the positions of the target shape. Therefore, the memory space required for each node is significantly reduced at a constant complexity. The purpose of these distributed algorithms is to optimize the logical topology of the network of mobile MEMS microrobots to seek a better complexity for message exchange and inexpensive communication.In this work, we show for the reconfiguration of a chain into a square, how to handle the dynamicity of the network to save energy, and we study how to use parallelism in motion to optimize the execution time and the number of movements. Furthermore, another solution is proposed where the initial physical topology may be any connected configuration. With thesesolutions the nodes can execute the algorithm regardless of where they are deployed, because the algorithm is independent of the map of the target shape. Furthermore, these solutions seek to achieve the shape of the target with a minimum amount of movement.

Notre travail s'inscrit dans le cadre de la parallélisation d’algorithmes de calcul de la Ligne de Partage des Eaux (LPE) en particulier la LPE d’arêtes qui est une notion de la LPE introduite dans le cadre des Graphes à Arêtes Valuées. Nous avons élaboré un état d'art sur les algorithmes séquentiels de calcul de la LPE afin de motiver le choix de l'algorithme qui fait l'objet de notre étude qui est l'algorithme de calcul de noyau par M-bord. L'objectif majeur de cette thèse est de paralléliser cet algorithme afin de réduire son temps de calcul. En premier lieu, nous avons présenté les travaux qui se sont intéressés à la parallélisation des différentes variantes de la LPE et ce afin de dégager les problématiques que soulèvent cette tâche et les solutions adéquates à notre contexte. Dans un second lieu, nous avons montré que malgré la localité de l'opération de base de cet algorithme qui est l’abaissement de la valeur de certaines arêtes nommées arêtes M-bord, son exécution parallèle se trouve pénaliser par un problème de dépendance de données, en particulier au niveau des arêtes M-bord qui ont un sommet non minimum commun. Dans ce contexte, nous avons proposé trois stratégies de parallélisation de cet algorithme visant à résoudre ce problème de dépendance de données. La première stratégie consiste à diviser le graphe de départ en des bandes appelées partitions, et les traiter en parallèle sur P processeurs. La deuxième stratégie consiste à diviser les arêtes du graphe de départ en alternance en des sous-ensembles d’arêtes indépendantes. La troisième stratégie consiste à examiner les sommets au lieu des arêtes du graphe initial tout en préservant le paradigme d’amincissement sur lequel est basé l’algorithme séquentiel initial. Par conséquent, l’ensemble des sommets non-minima adjacents aux sommets minima sont traités en parallèle. En dernier lieu, nous avons étudié la parallélisation d'une technique de segmentation basée sur l'algorithme de calcul de noyau par M-bord. Cette technique comprend les étapes suivantes : la recherche des minima régionaux, la pondération des sommets et le calcul des sommets minima et enfin calcul du noyau par M-bord. A cet égard, nous avons commencé par faire une étude relative à la dépendance des données des différentes étapes qui la constituent et nous avons proposé des algorithmes parallèles pour chacune d'entre elles. Afin d'évaluer nos contributions, nous avons implémenté les différents algorithmes parallèles proposés dans le cadre de cette thèse sur une architecture multi-cœurs à mémoire partagée. Les résultats obtenus ont montré des gains en termes de temps d’exécution. Ce gain est traduit par des facteurs d’accélération qui augmentent avec le nombre de processeurs et ce quel que soit la taille des images à segmenter / Our work is a contribution of the parallelization of the Watershed Transform in particular the Watershed cuts which are a notion of watershed introduced in the framework of Edge Weighted Graphs. We have developed a state of art on the sequential watershed algorithms in order to motivate the choice of the algorithm that is the subject of our study, which is the M-border Kernel algorithm. The main objective of this thesis is to parallelize this algorithm in order to reduce its running time. First, we presented a review on the works that have treated the parallelization of the different types of Watershed in order to identify the issues raised by this task and the appropriate solutions to our context. In a second place, we have shown that despite the locality of the basic operation of this algorithm which is the lowering of some edges named the M-border edges; its parallel execution raises a data dependency problem, especially at the M-border edges which have a common non-minimum vertex. In this context, we have proposed three strategies of parallelization of this algorithm that solve this problematic: the first strategy consists of dividing the initial graph into bands called partitions processed in parallel by P processors. The second strategy is to divide the edges of the initial graph alternately into subsets of independent edges. The third strategy consists in examining the vertices instead of the edges of the initial graph while preserving the thinning paradigm on which the sequential algorithm is based. Therefore, the set of non-minima vertices adjacent to the minima ones are processed in parallel. Finally, we studied the parallelization of a segmentation technique based on the M-border kernel algorithm. This technique consists of three main steps which are: regional minima detection, vertices valuation and M-border kernel computation. For this purpose, we began by studying the data dependency of the different stages of this technique and we proposed parallel algorithms for each one of them. In order to evaluate our contributions, we implemented the parallel algorithms proposed in this thesis, on a shared memory multi-core architecture. The results obtained showed a notable gain in terms of execution time. This gain is translated by speedup factors that increase with the number of processors whatever is the resolution of the input images

La quête de performance a été une constante à travers l’histoire des systèmes informatiques. Il y a plus d’une décennie maintenant, le modèle de traitement séquentiel montrait ses premiers signes d’épuisement pour satisfaire les exigences de performance. Les barrières du calcul séquentiel ont poussé à un changement de paradigme et ont établi le traitement parallèle comme standard dans les systèmes informatiques modernes. Avec l’adoption généralisée d’ordinateurs parallèles, de nombreux algorithmes et applications ont été développés pour s’adapter à ces nouvelles architectures. Cependant, dans des applications non conventionnelles, avec des exigences d’interactivité et de temps réel, la parallélisation efficace est encore un défi majeur. L’exigence de performance en temps réel apparaît, par exemple, dans les simulations interactives où le système doit prendre en compte l’entrée de l’utilisateur dans une itération de calcul de la boucle de simulation. Le même type de contrainte apparaît dans les applications d’analyse de données en continu. Par exemple, lorsque des donnes issues de capteurs de trafic ou de messages de réseaux sociaux sont produites en flux continu, le système d’analyse doit être capable de traiter ces données à la volée rapidement sur ce flux tout en conservant un budget de mémoire contrôlé La caractéristique dynamique des données soulève plusieurs problèmes de performance tel que la décomposition du problème pour le traitement en parallèle et la maintenance de la localité mémoire pour une utilisation efficace du cache. Les optimisations classiques qui reposent sur des modèles pré-calculés ou sur l’indexation statique des données ne conduisent pas aux performances souhaitées. Dans cette thèse, nous abordons les problèmes dépendants de données sur deux applications différentes : la première dans le domaine de la simulation physique interactive et la seconde sur l’analyse des données en continu. Pour le problème de simulation, nous présentons un algorithme GPU parallèle pour calculer les multiples plus courts chemins et des diagrammes de Voronoi sur un graphe en forme de grille. Pour le problème d’analyse de données en continu, nous présentons une structure de données parallélisable, basée sur des Packed Memory Arrays, pour indexer des données dynamiques géo-référencées tout en conservant une bonne localité de mémoire. / A busca por desempenho tem sido uma constante na história dos sistemas computacionais. Ha mais de uma década, o modelo de processamento sequencial já mostrava seus primeiro sinais de exaustão pare suprir a crescente exigência por performance. Houveram "barreiras"para a computação sequencial que levaram a uma mudança de paradigma e estabeleceram o processamento paralelo como padrão nos sistemas computacionais modernos. Com a adoção generalizada de computadores paralelos, novos algoritmos foram desenvolvidos e aplicações reprojetadas para se adequar às características dessas novas arquiteturas. No entanto, em aplicações menos convencionais, com características de interatividade e tempo real, alcançar paralelizações eficientes ainda representa um grande desafio. O requisito por desempenho de tempo real apresenta-se, por exemplo, em simulações interativas onde o sistema deve ser capaz de reagir às entradas do usuário dentro do tempo de uma iteração da simulação. O mesmo tipo de exigência aparece em aplicações de monitoramento de fluxos contínuos de dados (streams). Por exemplo, quando dados provenientes de sensores de tráfego ou postagens em redes sociais são produzidos em fluxo contínuo, o sistema de análise on-line deve ser capaz de processar essas informações em tempo real e ao mesmo tempo manter um consumo de memória controlada A natureza dinâmica desses dados traz diversos problemas de performance, tais como a decomposição do problema para processamento em paralelo e a manutenção da localidade de dados para uma utilização eficiente da memória cache. As estratégias de otimização tradicionais, que dependem de modelos pré-computados ou de índices estáticos sobre os dados, não atendem às exigências de performance necessárias nesses cenários. Nesta tese, abordamos os problemas dependentes de dados em dois contextos diferentes: um na área de simulações baseada em física e outro em análise de dados em fluxo contínuo. Para o problema de simulação, apresentamos um algoritmo paralelo, em GPU, para computar múltiplos caminhos mínimos e diagramas de Voronoi em um grafo com topologia de grade. Para o problema de análise de fluxos de dados, apresentamos uma estrutura de dados paralelizável, baseada em Packed Memory Arrays, para indexar dados dinâmicos geo-localizados ao passo que mantém uma boa localidade de memória. / The quest for performance has been a constant through the history of computing systems. It has been more than a decade now since the sequential processing model had shown its first signs of exhaustion to keep performance improvements. Walls to the sequential computation pushed a paradigm shift and established the parallel processing as the standard in modern computing systems. With the widespread adoption of parallel computers, many algorithms and applications have been ported to fit these new architectures. However, in unconventional applications, with interactivity and real-time requirements, achieving efficient parallelizations is still a major challenge. Real-time performance requirement shows up, for instance, in user-interactive simulations where the system must be able to react to the user’s input within a computation time-step of the simulation loop. The same kind of constraint appears in streaming data monitoring applications. For instance, when an external source of data, such as traffic sensors or social media posts, provides a continuous flow of information to be consumed by an online analysis system. The consumer system has to keep a controlled memory budget and deliver a fast processed information about the stream Common optimizations relying on pre-computed models or static index of data are not possible in these highly dynamic scenarios. The dynamic nature of the data brings up several performance issues originated from the problem decomposition for parallel processing and from the data locality maintenance for efficient cache utilization. In this thesis we address data-dependent problems on two different applications: one on physically based simulations and another on streaming data analysis. To deal with the simulation problem, we present a parallel GPU algorithm for computing multiple shortest paths and Voronoi diagrams on a grid-like graph. Our contribution to the streaming data analysis problem is a parallelizable data structure, based on packed memory arrays, for indexing dynamic geo-located data while keeping good memory locality.

De nombreux problèmes d'optimisation propres à différents secteurs industriels et académiques (énergie, chimie, transport, etc.) nécessitent de concevoir des méthodes de plus en plus efficaces pour les résoudre. Afin de répondre à ces besoins, l'objectif de cette thèse est de développer une bibliothèque composée de plusieurs métaheuristiques hybrides distribuées et massivement parallèles. Dans un premier temps, nous avons étudié le problème du voyageur de commerce et sa résolution par la méthode colonie de fourmis afin de mettre en place les techniques d'hybridation et de parallélisation. Ensuite, deux autres problèmes d'optimisation ont été traités, à savoir, le problème d'affectation quadratique (QAP) et le problème de la résolution structurale des zéolithes (ZSP). Pour le QAP, plusieurs variantes basées sur une recherche taboue itérative avec des diversifications adaptatives ont été proposées. Le but de ces propositions est d'étudier l'impact de : l'échange des données, des stratégies de diversification et des méthodes de coopération. Notre meilleure variante est comparée à six des meilleurs travaux de la littérature. En ce qui concerne le ZSP, deux nouvelles formulations de la fonction objective sont proposées pour évaluer le potentiel des structures zéolitiques trouvées. Ces formulations sont basées sur le principe de pénalisation et de récompense. Deux algorithmes génétiques hybrides et parallèles sont proposés pour générer des structures zéolitiques stables. Nos algorithmes ont généré actuellement six topologies stables, parmi lesquelles trois ne sont pas répertoriées sur le site Web du SC-IZA ou dans l'Atlas of Prospective Zeolite Structures. / Many optimization problems specific to different industrial and academic sectors (energy, chemicals, transportation, etc.) require the development of more effective methods in resolving. To meet these needs, the aim of this thesis is to develop a library of several hybrid metaheuristics distributed and massively parallel. First, we studied the traveling salesman problem and its resolution by the ant colony method to establish hybridization and parallelization techniques. Two other optimization problems have been dealt, which are, the quadratic assignment problem (QAP) and the zeolite structure problem (ZSP). For the QAP, several variants based on an iterative tabu search with adaptive diversification have been proposed. The aim of these proposals is to study the impact of: the data exchange, the diversification strategies and the methods of cooperation. Our best variant is compared with six from the leading works of the literature. For the ZSP two new formulations of the objective function are proposed to evaluate the potential of the zeolites structures founded. These formulations are based on reward and penalty evaluation. Two hybrid and parallel genetic algorithms are proposed to generate stable zeolites structures. Our algorithms have now generated six stable topologies, three of them are not listed in the SC-JZA website or in the Atlas of Prospective Zeolite Structures.

La quête de performance a été une constante à travers l’histoire des systèmes informatiques. Il y a plus d’une décennie maintenant, le modèle de traitement séquentiel montrait ses premiers signes d’épuisement pour satisfaire les exigences de performance. Les barrières du calcul séquentiel ont poussé à un changement de paradigme et ont établi le traitement parallèle comme standard dans les systèmes informatiques modernes. Avec l’adoption généralisée d’ordinateurs parallèles, de nombreux algorithmes et applications ont été développés pour s’adapter à ces nouvelles architectures. Cependant, dans des applications non conventionnelles, avec des exigences d’interactivité et de temps réel, la parallélisation efficace est encore un défi majeur. L’exigence de performance en temps réel apparaît, par exemple, dans les simulations interactives où le système doit prendre en compte l’entrée de l’utilisateur dans une itération de calcul de la boucle de simulation. Le même type de contrainte apparaît dans les applications d’analyse de données en continu. Par exemple, lorsque des donnes issues de capteurs de trafic ou de messages de réseaux sociaux sont produites en flux continu, le système d’analyse doit être capable de traiter ces données à la volée rapidement sur ce flux tout en conservant un budget de mémoire contrôlé La caractéristique dynamique des données soulève plusieurs problèmes de performance tel que la décomposition du problème pour le traitement en parallèle et la maintenance de la localité mémoire pour une utilisation efficace du cache. Les optimisations classiques qui reposent sur des modèles pré-calculés ou sur l’indexation statique des données ne conduisent pas aux performances souhaitées. Dans cette thèse, nous abordons les problèmes dépendants de données sur deux applications différentes : la première dans le domaine de la simulation physique interactive et la seconde sur l’analyse des données en continu. Pour le problème de simulation, nous présentons un algorithme GPU parallèle pour calculer les multiples plus courts chemins et des diagrammes de Voronoi sur un graphe en forme de grille. Pour le problème d’analyse de données en continu, nous présentons une structure de données parallélisable, basée sur des Packed Memory Arrays, pour indexer des données dynamiques géo-référencées tout en conservant une bonne localité de mémoire. / A busca por desempenho tem sido uma constante na história dos sistemas computacionais. Ha mais de uma década, o modelo de processamento sequencial já mostrava seus primeiro sinais de exaustão pare suprir a crescente exigência por performance. Houveram "barreiras"para a computação sequencial que levaram a uma mudança de paradigma e estabeleceram o processamento paralelo como padrão nos sistemas computacionais modernos. Com a adoção generalizada de computadores paralelos, novos algoritmos foram desenvolvidos e aplicações reprojetadas para se adequar às características dessas novas arquiteturas. No entanto, em aplicações menos convencionais, com características de interatividade e tempo real, alcançar paralelizações eficientes ainda representa um grande desafio. O requisito por desempenho de tempo real apresenta-se, por exemplo, em simulações interativas onde o sistema deve ser capaz de reagir às entradas do usuário dentro do tempo de uma iteração da simulação. O mesmo tipo de exigência aparece em aplicações de monitoramento de fluxos contínuos de dados (streams). Por exemplo, quando dados provenientes de sensores de tráfego ou postagens em redes sociais são produzidos em fluxo contínuo, o sistema de análise on-line deve ser capaz de processar essas informações em tempo real e ao mesmo tempo manter um consumo de memória controlada A natureza dinâmica desses dados traz diversos problemas de performance, tais como a decomposição do problema para processamento em paralelo e a manutenção da localidade de dados para uma utilização eficiente da memória cache. As estratégias de otimização tradicionais, que dependem de modelos pré-computados ou de índices estáticos sobre os dados, não atendem às exigências de performance necessárias nesses cenários. Nesta tese, abordamos os problemas dependentes de dados em dois contextos diferentes: um na área de simulações baseada em física e outro em análise de dados em fluxo contínuo. Para o problema de simulação, apresentamos um algoritmo paralelo, em GPU, para computar múltiplos caminhos mínimos e diagramas de Voronoi em um grafo com topologia de grade. Para o problema de análise de fluxos de dados, apresentamos uma estrutura de dados paralelizável, baseada em Packed Memory Arrays, para indexar dados dinâmicos geo-localizados ao passo que mantém uma boa localidade de memória. / The quest for performance has been a constant through the history of computing systems. It has been more than a decade now since the sequential processing model had shown its first signs of exhaustion to keep performance improvements. Walls to the sequential computation pushed a paradigm shift and established the parallel processing as the standard in modern computing systems. With the widespread adoption of parallel computers, many algorithms and applications have been ported to fit these new architectures. However, in unconventional applications, with interactivity and real-time requirements, achieving efficient parallelizations is still a major challenge. Real-time performance requirement shows up, for instance, in user-interactive simulations where the system must be able to react to the user’s input within a computation time-step of the simulation loop. The same kind of constraint appears in streaming data monitoring applications. For instance, when an external source of data, such as traffic sensors or social media posts, provides a continuous flow of information to be consumed by an online analysis system. The consumer system has to keep a controlled memory budget and deliver a fast processed information about the stream Common optimizations relying on pre-computed models or static index of data are not possible in these highly dynamic scenarios. The dynamic nature of the data brings up several performance issues originated from the problem decomposition for parallel processing and from the data locality maintenance for efficient cache utilization. In this thesis we address data-dependent problems on two different applications: one on physically based simulations and another on streaming data analysis. To deal with the simulation problem, we present a parallel GPU algorithm for computing multiple shortest paths and Voronoi diagrams on a grid-like graph. Our contribution to the streaming data analysis problem is a parallelizable data structure, based on packed memory arrays, for indexing dynamic geo-located data while keeping good memory locality.

La quête de performance a été une constante à travers l'histoire des systèmes informatiques.Il y a plus d'une décennie maintenant, le modèle de traitement séquentiel montrait ses premiers signes d'épuisement pour satisfaire les exigences de performance.Les barrières du calcul séquentiel ont poussé à un changement de paradigme et ont établi le traitement parallèle comme standard dans les systèmes informatiques modernes.Avec l'adoption généralisée d'ordinateurs parallèles, de nombreux algorithmes et applications ont été développés pour s'adapter à ces nouvelles architectures.Cependant, dans des applications non conventionnelles, avec des exigences d'interactivité et de temps réel, la parallélisation efficace est encore un défi majeur.L'exigence de performance en temps réel apparaît, par exemple, dans les simulations interactives où le système doit prendre en compte l'entrée de l'utilisateur dans une itération de calcul de la boucle de simulation.Le même type de contrainte apparaît dans les applications d'analyse de données en continu.Par exemple, lorsque des donnes issues de capteurs de trafic ou de messages de réseaux sociaux sont produites en flux continu, le système d'analyse doit être capable de traiter ces données à la volée rapidement sur ce flux tout en conservant un budget de mémoire contrôlé.La caractéristique dynamique des données soulève plusieurs problèmes de performance tel que la décomposition du problème pour le traitement en parallèle et la maintenance de la localité mémoire pour une utilisation efficace du cache.Les optimisations classiques qui reposent sur des modèles pré-calculés ou sur l'indexation statique des données ne conduisent pas aux performances souhaitées.Dans cette thèse, nous abordons les problèmes dépendants de données sur deux applications différentes: la première dans le domaine de la simulation physique interactive et la seconde sur l'analyse des données en continu.Pour le problème de simulation, nous présentons un algorithme GPU parallèle pour calculer les multiples plus courts chemins et des diagrammes de Voronoi sur un graphe en forme de grille.Pour le problème d'analyse de données en continu, nous présentons une structure de données parallélisable, basée sur des Packed Memory Arrays, pour indexer des données dynamiques géo-référencées tout en conservant une bonne localité de mémoire. / The quest for performance has been a constant through the history of computing systems. It has been more than a decade now since the sequential processing model had shown its first signs of exhaustion to keep performance improvements.Walls to the sequential computation pushed a paradigm shift and established the parallel processing as the standard in modern computing systems. With the widespread adoption of parallel computers, many algorithms and applications have been ported to fit these new architectures. However, in unconventional applications, with interactivity and real-time requirements, achieving efficient parallelizations is still a major challenge.Real-time performance requirement shows-up, for instance, in user-interactive simulations where the system must be able to react to the user's input within a computation time-step of the simulation loop. The same kind of constraint appears in streaming data monitoring applications. For instance, when an external source of data, such as traffic sensors or social media posts, provides a continuous flow of information to be consumed by an on-line analysis system. The consumer system has to keep a controlled memory budget and delivery fast processed information about the stream.Common optimizations relying on pre-computed models or static index of data are not possible in these highly dynamic scenarios. The dynamic nature of the data brings up several performance issues originated from the problem decomposition for parallel processing and from the data locality maintenance for efficient cache utilization.In this thesis we address data-dependent problems on two different application: one in physics-based simulation and other on streaming data analysis. To the simulation problem, we present a parallel GPU algorithm for computing multiple shortest paths and Voronoi diagrams on a grid-like graph. To the streaming data analysis problem we present a parallelizable data structure, based on packed memory arrays, for indexing dynamic geo-located data while keeping good memory locality.

Cette thèse aborde la résolution des problèmes d'interaction fluide-structure par un algorithme consistant en un couplage entre deux solveurs : un pour le fluide et un pour la structure. Pour assurer la cohérence entre les maillages fluide et structure, on considère également une discrétisation de chaque domaine par volumes finis. En raison des difficultés de décomposition du domaine en sous-domaines, nous considérons pour chaque environnement un algorithme parallèle de multi-splitting (ou multi-décomposition) qui correspond à une présentation unifiée des méthodes de sous-domaines avec ou sans recouvrement. Cette méthode combine plusieurs applications de points fixes contractantes et nous montrons que, sous des hypothèses appropriées, chaque application de points fixes est contractante dans des espaces de dimensions finies normés par des normes hilbertiennes et non-hilbertiennes. De plus, nous montrons qu'une telle étude est valable pour les résolutions parallèles synchrones et plus généralement asynchrones de grands systèmes linéaires apparaissant lors de la discrétisation des problèmes d'interaction fluide-structure et peut être étendue au cas où le déplacement de la structure est soumis à des contraintes. Par ailleurs, nous pouvons également considérer l’analyse de la convergence de ces méthodes de multi-splitting parallèles asynchrones par des techniques d’ordre partiel, lié au principe du maximum discret, aussi bien dans le cadre linéaire que dans celui obtenu lorsque les déplacements de la structure sont soumis à des contraintes. Nous réalisons des simulations parallèles pour divers cas test fluide-structure sur différents clusters, en considérant des communications bloquantes et non bloquantes. Dans ce dernier cas nous avons eu à résoudre une difficulté d'implémentation dans la mesure où une erreur irrécupérable survenait lors de l'exécution ; cette difficulté a été levée par introduction d’une méthode assurant la terminaison de toutes les communications non bloquantes avant la mise à jour du maillage. Les performances des simulations parallèles sont présentées et analysées. Enfin, nous appliquons la méthodologie présentée précédemment à divers contextes d'interaction fluide-structure de type industriel sur des maillages non structurés, ce qui constitue une difficulté supplémentaire. / This thesis deals with the solution of fluid-structure interaction problems by an algorithm consisting in the coupling between two solvers: one for the fluid and one for the structure. In order to ensure the consistency between fluid and structure meshes, we also consider a discretization of each domain by finite volumes. Due to the difficulties of decomposing the domain into sub-domains, we consider a parallel multi-splitting algorithm for each environment which represents a unified presentation of sub-domain methods with or without overlapping. This method combines several contracting fixed point mappings and we show that, under appropriate assumptions, each fixed point mapping is contracting in finite dimensional spaces normalized by Hilbertian and non-Hilbertian norms. In addition, we show that such a study is valid for synchronous parallel solutions and more generally asynchronous of large linear systems arising from the discretization of fluidstructure interaction problems and can be extended to cases where the displacement of the structure is subject to constraints. Moreover, we can also consider the analysis of the convergence of these asynchronous parallel multi-splitting methods by partial ordering techniques, linked to the discrete maximum principle, both in the linear frame and in the one obtained when the structure's displacements are subjected to constraints. We carry out parallel simulations for various fluidstructure test cases on different clusters considering blocking and non-blocking communications. In the latter case, we had to solve an implementation problem due to the fact that an unrecoverable error occurred during execution; this issue has been overcome by introducing a method to ensure the termination of all non-blocking communications prior to the mesh update. Performances of parallel simulations are presented ans analyzed. Finally, we apply the methodology presented above to various fluid-structure interaction cases on unstructured meshes, which represents an additional difficulty.

La quête de performance a été une constante à travers l’histoire des systèmes informatiques. Il y a plus d’une décennie maintenant, le modèle de traitement séquentiel montrait ses premiers signes d’épuisement pour satisfaire les exigences de performance. Les barrières du calcul séquentiel ont poussé à un changement de paradigme et ont établi le traitement parallèle comme standard dans les systèmes informatiques modernes. Avec l’adoption généralisée d’ordinateurs parallèles, de nombreux algorithmes et applications ont été développés pour s’adapter à ces nouvelles architectures. Cependant, dans des applications non conventionnelles, avec des exigences d’interactivité et de temps réel, la parallélisation efficace est encore un défi majeur. L’exigence de performance en temps réel apparaît, par exemple, dans les simulations interactives où le système doit prendre en compte l’entrée de l’utilisateur dans une itération de calcul de la boucle de simulation. Le même type de contrainte apparaît dans les applications d’analyse de données en continu. Par exemple, lorsque des donnes issues de capteurs de trafic ou de messages de réseaux sociaux sont produites en flux continu, le système d’analyse doit être capable de traiter ces données à la volée rapidement sur ce flux tout en conservant un budget de mémoire contrôlé La caractéristique dynamique des données soulève plusieurs problèmes de performance tel que la décomposition du problème pour le traitement en parallèle et la maintenance de la localité mémoire pour une utilisation efficace du cache. Les optimisations classiques qui reposent sur des modèles pré-calculés ou sur l’indexation statique des données ne conduisent pas aux performances souhaitées. Dans cette thèse, nous abordons les problèmes dépendants de données sur deux applications différentes : la première dans le domaine de la simulation physique interactive et la seconde sur l’analyse des données en continu. Pour le problème de simulation, nous présentons un algorithme GPU parallèle pour calculer les multiples plus courts chemins et des diagrammes de Voronoi sur un graphe en forme de grille. Pour le problème d’analyse de données en continu, nous présentons une structure de données parallélisable, basée sur des Packed Memory Arrays, pour indexer des données dynamiques géo-référencées tout en conservant une bonne localité de mémoire. / A busca por desempenho tem sido uma constante na história dos sistemas computacionais. Ha mais de uma década, o modelo de processamento sequencial já mostrava seus primeiro sinais de exaustão pare suprir a crescente exigência por performance. Houveram "barreiras"para a computação sequencial que levaram a uma mudança de paradigma e estabeleceram o processamento paralelo como padrão nos sistemas computacionais modernos. Com a adoção generalizada de computadores paralelos, novos algoritmos foram desenvolvidos e aplicações reprojetadas para se adequar às características dessas novas arquiteturas. No entanto, em aplicações menos convencionais, com características de interatividade e tempo real, alcançar paralelizações eficientes ainda representa um grande desafio. O requisito por desempenho de tempo real apresenta-se, por exemplo, em simulações interativas onde o sistema deve ser capaz de reagir às entradas do usuário dentro do tempo de uma iteração da simulação. O mesmo tipo de exigência aparece em aplicações de monitoramento de fluxos contínuos de dados (streams). Por exemplo, quando dados provenientes de sensores de tráfego ou postagens em redes sociais são produzidos em fluxo contínuo, o sistema de análise on-line deve ser capaz de processar essas informações em tempo real e ao mesmo tempo manter um consumo de memória controlada A natureza dinâmica desses dados traz diversos problemas de performance, tais como a decomposição do problema para processamento em paralelo e a manutenção da localidade de dados para uma utilização eficiente da memória cache. As estratégias de otimização tradicionais, que dependem de modelos pré-computados ou de índices estáticos sobre os dados, não atendem às exigências de performance necessárias nesses cenários. Nesta tese, abordamos os problemas dependentes de dados em dois contextos diferentes: um na área de simulações baseada em física e outro em análise de dados em fluxo contínuo. Para o problema de simulação, apresentamos um algoritmo paralelo, em GPU, para computar múltiplos caminhos mínimos e diagramas de Voronoi em um grafo com topologia de grade. Para o problema de análise de fluxos de dados, apresentamos uma estrutura de dados paralelizável, baseada em Packed Memory Arrays, para indexar dados dinâmicos geo-localizados ao passo que mantém uma boa localidade de memória. / The quest for performance has been a constant through the history of computing systems. It has been more than a decade now since the sequential processing model had shown its first signs of exhaustion to keep performance improvements. Walls to the sequential computation pushed a paradigm shift and established the parallel processing as the standard in modern computing systems. With the widespread adoption of parallel computers, many algorithms and applications have been ported to fit these new architectures. However, in unconventional applications, with interactivity and real-time requirements, achieving efficient parallelizations is still a major challenge. Real-time performance requirement shows up, for instance, in user-interactive simulations where the system must be able to react to the user’s input within a computation time-step of the simulation loop. The same kind of constraint appears in streaming data monitoring applications. For instance, when an external source of data, such as traffic sensors or social media posts, provides a continuous flow of information to be consumed by an online analysis system. The consumer system has to keep a controlled memory budget and deliver a fast processed information about the stream Common optimizations relying on pre-computed models or static index of data are not possible in these highly dynamic scenarios. The dynamic nature of the data brings up several performance issues originated from the problem decomposition for parallel processing and from the data locality maintenance for efficient cache utilization. In this thesis we address data-dependent problems on two different applications: one on physically based simulations and another on streaming data analysis. To deal with the simulation problem, we present a parallel GPU algorithm for computing multiple shortest paths and Voronoi diagrams on a grid-like graph. Our contribution to the streaming data analysis problem is a parallelizable data structure, based on packed memory arrays, for indexing dynamic geo-located data while keeping good memory locality.

Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de Troyes / Le problème de tournées de véhicules (VRP) implique de planifier les itinéraires d'une flotte de véhicules afin de desservir un ensemble de clients à moindre coût. Ce problème d'optimisation combinatoire NP-difficile apparait dans de nombreux domaines d'application, notamment en logistique, télécommunications, robotique ou gestion de crise dans des contextes militaires et humanitaires. Ces applications amènent différents contraintes, objectifs et décisions supplémentaires ; des "attributs" qui viennent compléter les formulations classiques du problème. Les nombreux VRP Multi-Attributs (MAVRP) qui s'ensuivent sont le support d'une littérature considérable, mais qui manque de méthodes généralistes capables de traiter efficacement un éventail significatif de variantes. Par ailleurs, la résolution de problèmes "riches", combinant de nombreux attributs, pose d'importantes difficultés méthodologiques. Cette thèse contribue à relever ces défis par le biais d'analyses structurelles des problèmes, de développements de stratégies métaheuristiques, et de méthodes unifiées. Nous présentons tout d'abord une étude transversale des concepts à succès de 64 méta-heuristiques pour 15 MAVRP afin d'en cerner les "stratégies gagnantes". Puis, nous analysons les problèmes et algorithmes d'ajustement d'horaires en présence d'une séquence de tâches fixée, appelés problèmes de "timing". Ces méthodes, développées indépendamment dans différents domaines de recherche liés au transport, ordonnancement, allocation de ressource et même régression isotonique, sont unifiés dans une revue multidisciplinaire. Un algorithme génétique hybride efficace est ensuite proposé, combinant l'exploration large des méthodes évolutionnaires, les capacités d'amélioration agressive des métaheuristiques à voisinage, et une évaluation bi-critère des solutions considérant coût et contribution à la diversité de la population. Les meilleures solutions connues de la littérature sont retrouvées ou améliorées pour le VRP classique ainsi que des variantes avec multiples dépôts et périodes. La méthode est étendue aux VRP avec contraintes de fenêtres de temps, durée de route, et horaires de conducteurs. Ces applications mettent en jeu de nouvelles méthodes d'évaluation efficaces de contraintes temporelles relaxées, des phases de décomposition, et des recherches arborescentes pour l'insertion des pauses des conducteurs. Un algorithme de gestion implicite du placement des dépôts au cours de recherches locales, par programmation dynamique, est aussi proposé. Des études expérimentales approfondies démontrent la contribution notable des nouvelles stratégies au sein de plusieurs cadres méta-heuristiques. Afin de traiter la variété des attributs, un cadre de résolution heuristique modulaire est présenté ainsi qu'un algorithme génétique hybride unifié (UHGS). Les attributs sont gérés par des composants élémentaires adaptatifs. Des expérimentations sur 26 variantes du VRP et 39 groupes d'instances démontrent la performance remarquable de UHGS qui, avec une unique implémentation et paramétrage, égalise ou surpasse les nombreux algorithmes dédiés, issus de plus de 180 articles, révélant ainsi que la généralité ne s'obtient pas forcément aux dépends de l'efficacité pour cette classe de problèmes. Enfin, pour traiter les problèmes riches, UHGS est étendu au sein d'un cadre de résolution parallèle coopératif à base de décomposition, d'intégration de solutions partielles, et de recherche guidée. L'ensemble de ces travaux permet de jeter un nouveau regard sur les MAVRP et les problèmes de timing, leur résolution par des méthodes méta-heuristiques, ainsi que les méthodes généralistes pour l'optimisation combinatoire. / The Vehicle Routing Problem (VRP) involves designing least cost delivery routes to service a geographically-dispersed set of customers while taking into account vehicle-capacity constraints. This NP-hard combinatorial optimization problem is linked with multiple applications in logistics, telecommunications, robotics, crisis management in military and humanitarian frameworks, among others. Practical routing applications are usually quite distinct from the academic cases, encompassing additional sets of specific constraints, objectives and decisions which breed further new problem variants. The resulting "Multi-Attribute" Vehicle Routing Problems (MAVRP) are the support of a vast literature which, however, lacks unified methods capable of addressing multiple MAVRP. In addition, some "rich" VRPs, i.e. those that involve several attributes, may be difficult to address because of the wide array of combined and possibly antagonistic decisions they require. This thesis contributes to address these challenges by means of problem structure analysis, new metaheuristics and unified method developments. The "winning strategies" of 64 state-of-the-art algorithms for 15 different MAVRP are scrutinized in a unifying review. Another analysis is targeted on "timing" problems and algorithms for adjusting the execution dates of a given sequence of tasks. Such methods, independently studied in different research domains related to routing, scheduling, resource allocation, and even isotonic regression are here surveyed in a multidisciplinary review. A Hybrid Genetic Search with Advanced Diversity Control (HGSADC) is then introduced, which combines the exploration breadth of population-based evolutionary search, the aggressive-improvement capabilities of neighborhood-based metaheuristics, and a bi-criteria evaluation of solutions based on cost and diversity measures. Results of remarkable quality are achieved on classic benchmark instances of the capacitated VRP, the multi-depot VRP, and the periodic VRP. Further extensions of the method to VRP variants with constraints on time windows, limited route duration, and truck drivers' statutory pauses are also proposed. New route and neighborhood evaluation procedures are introduced to manage penalized infeasible solutions w.r.t. to time-window and duration constraints. Tree-search procedures are used for drivers' rest scheduling, as well as advanced search limitation strategies, memories and decomposition phases. A dynamic programming-based neighborhood search is introduced to optimally select the depot, vehicle type, and first customer visited in the route during local searches. The notable contribution of these new methodological elements is assessed within two different metaheuristic frameworks. To further advance general-purpose MAVRP methods, we introduce a new component-based heuristic resolution framework and a Unified Hybrid Genetic Search (UHGS), which relies on modular self-adaptive components for addressing problem specifics. Computational experiments demonstrate the groundbreaking performance of UHGS. With a single implementation, unique parameter setting and termination criterion, this algorithm matches or outperforms all current problem-tailored methods from more than 180 articles, on 26 vehicle routing variants and 39 benchmark sets. To address rich problems, UHGS was included in a new parallel cooperative solution framework called "Integrative Cooperative Search (ICS)", based on problem decompositions, partial solutions integration, and global search guidance. This compendium of results provides a novel view on a wide range of MAVRP and timing problems, on efficient heuristic searches, and on general-purpose solution methods for combinatorial optimization problems.