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Algorithmes d'approximation pour l'ordonnancement multi-objectif. Application aux systèmes parallèles et embarqués

Saule, Erik 20 November 2008 (has links) (PDF)
L'informatique moderne n'est plus uniquement composée de machines personnelles et de super calculateurs. De nombreux supports de calcul sont maintenant disponibles et chacun pose des contraintes particulières amenant à de nombreux objectifs. Ainsi, la notion de performance d'une application est devenue multi-dimensionnelle. Par exemple, ordonnancer optimalement (en temps) une application sur une grille de calcul est inutile si elle ne fournit pas de résultat parce qu'une machine tombe en panne. Fournir une solution à ces problèmes est un défi algorithmique actuel. Dans ce manuscrit, nous étudions l'ordonnancement multi-objectif à l'aide des outils de la théorie de l'approximation. Nous traitons ainsi quatre problèmes. Les deux premiers sont inspirés des systèmes embarqués, tandis que les deux derniers sont inspirés des problématiques que l'on retrouve sur les grilles et les \textit{clusters}. Le premier problème étudié est l'optimisation des performances d'une application sur une machine disposant de peu de mémoire de stockage. Nous montrons que l'utilisation de l'optimisation multi-objectif permet de fournir une solution et des informations sur le problème que la théorie mono-objectif de l'approximation ne pouvait pas obtenir. Les deux problèmes suivants concernent l'optimisation des performances d'une application lorsque les machines ne sont pas entièrement fiables. Les différents modèles de défaillances amènent à des problèmes d'optimisation radicalement différents. C'est pourquoi le deuxième problème traite de la sûreté de fonctionnement des systèmes embarqués alors que le troisième considère la fiabilité des grilles et \textit{clusters}. Le dernier problème concerne l'utilisation simultanée d'une plate-forme de calcul parallèle par de nombreux utilisateurs. Nous montrons comment l'utilisation de l'optimisation multi-objectif peut permettre de prendre en compte les besoins utilisateurs au sein du processus d'optimisation.
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Rangement d'objets multiboîtes : modèles et algorithmes

Lemaire, Pierre 06 September 2004 (has links) (PDF)
Un objet multiboîte est composé de plusieurs parties identiques qui doivent être rangées dans des boîtes différentes. La hauteur d'une boîte est alors la somme des hauteurs des objets qu'elle contient. Ce concept généralise et englobe de nombreux problèmes de la littérature de la recherche opérationnelle.<br /><br />Une classification de ces modèles est proposée. Les bases théoriques sont posées. En particulier, la complexité pour les principaux types d'objets et objectifs est déterminée.<br /><br />Une étude détaillée est effectuée lorsque les objets ont des largeurs constantes et que l'on veut minimiser la hauteur de la boîte la plus haute. Des bornes inférieures, des heuristiques avec de très bonnes garanties de performance et un algorithme génétique sont proposés pour résoudre ce modèle. Leurs comportements théoriques et expérimentaux sont analysés.
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Energie, coopération méta-heuristiques et logique floue pour l'optimisation difficile / Energy, Cooperation Meta-heuristics and Fuzzy Logic for NP-hard Optimization

Autuori, Julien 05 December 2014 (has links)
Au cours de cette thèse, l'exploration de l'espace de solutions par des métaheuristiques est abordée. Les métaheuristiques sont des méthodes d'optimisation utilisées pour résoudre des problèmes NP-difficile. Elles explorent aléatoirement l'espace de recherche pour trouver les meilleures solutions. Dans un premier temps, l'ensemble des solutions est modélisé par un espace unidimensionnel par une Méthode de Conversion de l'Espace de recherche (MCE). Des métriques sont proposées pour évaluer l'exploration de l'espace de recherche par une métaheuristique en identifiant les zones explorées et inexplorées. Ces métriques sont utilisées pour orienter l'exploration de l'espace de recherche d'une méthode d'optimisation.La convergence est améliorée en accentuant le recherche dans les zones explorées. Pour sortir des minimums locaux, l'exploration est diversifiée en la dirigeant vers les zones inexplorées. En associant l'exploration du voisinage des solutions et ces métriques cartographiques, il est possible d'améliorer les performances des métaheuristiques. Plusieurs algorithmes mono-objectifs et multiobjectifs sont implémentés en version classique, hybridé par la recherche locale et par la MCE. Le Flexible Job Shop Problem (FJSP) est utilisé comme problème de référence. Les expérimentations avec les algorithmes hybridés montrent une amélioration des performances / In this thesis, the solution space exploration by the metaheuristic is developed. The metaheuristics optimization methods are used to solve NP-hard problems. They explore randomly the search space to look for the best solutions. In a first step, the solution set is modeled by a one-dimensional space by a Mapping Method (MaM). Metrics are proposed to evaluate the search space exploration by a metaheuristic, identifying the explored and unexplored zones. These metrics are used to guide the search space exploration of an optimization method. The convergence is improved by emphasizing the research in the zones explored. To get out local minima, the exploration is diversified by pointing it towards the unexplored zones. Combining the neighbour discovery of the solutions and these mapping metrics, it is possible to improve the performance of metaheuristics. Several single-objective and multi-objective algorithms are implemented in the classic version, hybridized with local search and MaM. The Flexible Job Shop Problem (FJSP) is used as a reference problem. The experimentations with hybridized algorithms show performance improved
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Ordonnancement pour les nouvelles plateformes de calcul avec GPUs / Scheduling for new computing platforms with GPUs

Monna, Florence 25 November 2014 (has links)
De plus en plus d'ordinateurs utilisent des architectures hybrides combinant des processeurs multi-cœurs (CPUs) et des accélérateurs matériels comme les GPUs (Graphics Processing Units). Ces plates-formes parallèles hybrides exigent de nouvelles stratégies d'ordonnancement adaptées. Cette thèse est consacrée à une caractérisation de ce nouveau type de problèmes d'ordonnancement. L'objectif le plus étudié dans ce travail est la minimisation du makespan, qui est un problème crucial pour atteindre le potentiel des nouvelles plates-formes en Calcul Haute Performance.Le problème central étudié dans ce travail est le problème d'ordonnancement efficace de n tâches séquentielles indépendantes sur une plateforme de m CPUs et k GPUs, où chaque tâche peut être exécutée soit sur un CPU ou sur un GPU, avec un makespan minimal. Ce problème est NP-difficiles, nous proposons donc des algorithmes d'approximation avec des garanties de performance allant de 2 à (2q + 1)/(2q) +1/(2qk), q> 0, et des complexités polynomiales. Il s'agit des premiers algorithmes génériques pour la planification sur des machines hybrides avec une garantie de performance et une fin pratique. Des variantes du problème central ont été étudiées : un cas particulier où toutes les tâches sont accélérées quand elles sont affectées à un GPU, avec un algorithme avec un ratio de 3/2, un cas où les préemptions sont autorisées sur CPU, mais pas sur GPU, le modèle des tâches malléables, avec un algorithme avec un ratio de 3/2. Enfin, le problème avec des tâches dépendantes a été étudié, avec un algorithme avec un ratio de 6. Certains des algorithmes ont été intégré dans l'ordonnanceur du système xKaapi. / More and more computers use hybrid architectures combining multi-core processors (CPUs) and hardware accelerators like GPUs (Graphics Processing Units). These hybrid parallel platforms require new scheduling strategies. This work is devoted to a characterization of this new type of scheduling problems. The most studied objective in this work is the minimization of the makespan, which is a crucial problem for reaching the potential of new platforms in High Performance Computing. The core problem studied in this work is scheduling efficiently n independent sequential tasks with m CPUs and k GPUs, where each task of the application can be processed either on a CPU or on a GPU, with minimum makespan. This problem is NP-hard, therefore we propose approximation algorithms with performance ratios ranging from 2 to (2q+1)/(2q)+1/(2qk), q>0, and corresponding polynomial time complexities. The proposed solving method is the first general purpose algorithm for scheduling on hybrid machines with a theoretical performance guarantee that can be used for practical purposes. Some variants of the core problem are studied: a special case where all the tasks are accelerated when assigned to a GPU, with a 3/2-approximation algorithm, a case where preemptions are allowed on CPUs, the same problem with malleable tasks, with an algorithm with a ratio of 3/2. Finally, we studied the problem with dependent tasks, providing a 6-approximation algorithm. Experiments based on realistic benchmarks have been conducted. Some algorithms have been integrated into the scheduler of the xKaapi runtime system for linear algebra kernels, and compared to the state-of-the-art algorithm HEFT.
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Mécanismes d'accès multiple dans les réseaux sans fil large bande / Multiple Access Mechanisms in Broadband Wireless Networks

Ragaleux, Alexandre 22 September 2016 (has links)
Dans cette thèse, nous étudions le problème de l'allocation de ressources dans le cadre des réseaux 4G LTE. La méthode d'accès OFDMA qui est utilisée partage les ressources radios à la fois dans le domaine fréquentiel et temporel. En raison des déficiences du canal, les utilisateurs ne bénéficient pas toujours des mêmes débits d'émission/réception sur chacune des ressources. Dans ce cadre, notre problème consiste à distribuer ces ressources radios aux mobiles afin de leur permettre de transmettre/recevoir des données. L'algorithme utilisé pour allouer les ressources a une importance fondamentale sur les performances du système. La norme LTE ajoute des contraintes supplémentaires à ce problème et rend l'exploitation de la diversité fréquentielle et de la diversité multi-utilisateurs plus difficile. En effet, sous ces contraintes, nous montrons que le problème de l'allocation de ressources fait alors partie de la classe des problèmes « difficiles ». Par conséquent, les algorithmes classiques de la littérature sont souvent inadaptés à un réseau LTE réel. Nous proposons des algorithmes d'allocation de ressources à la fois pour le sens montant et descendant de LTE. Les contraintes de la norme sont rigoureusement prises en compte afin de construire des solutions efficaces. De plus, les algorithmes proposés sont génériques et peuvent donc s'adapter à une grande variété d'objectifs. En particulier, nous nous attachons à prendre en charge les trafics multimédias dont les débits et les besoins en qualité de service sont très hétérogènes (taux d’erreurs binaires, retard, gigue, etc.). En effet, l'augmentation progressive des débits et la forte popularité des équipements mobiles intelligents amènent à une utilisation toujours plus massive des applications multimédias. Tous nos algorithmes sont validés par simulation. Par ce biais, nous montrons que la prise en compte des contraintes de LTE est essentielle à l'obtention de performances élevées. / In this thesis, we study the resource allocation problem within the framework of 4G LTE networks. The OFDMA access method divides the radio resources both in the frequency and time domains. Due to channel impairments, users do not always have the same transmit/receive rates on each resource. In this context, our problem is to share the radio resources between users and enable them to transmit/receive data. The algorithm used to allocate resources is of fundamental importance on system performance. The LTE standard adds constraints to this problem and makes harder the exploitation of the frequency and the multi-user diversity. Indeed, under these constraints, we show that the resource allocation problem becomes part of the « most difficult » problems. Therefore, the conventional algorithms are often not adapted to a real LTE network. We provide resource allocation algorithms for both the uplink and downlink of LTE. The constraints of the standard are rigorously taken into account in order to build effective solutions. In addition, the proposed algorithms are generic and can adapt to a wide variety of objectives. In particular, we focus on the support of multimedia traffic with heterogeneous quality of service requirements (bit error rate, delay, jitter, etc.). Indeed, the gradual increase of the offered throughput and the strong popularity of smart mobile devices lead to a massive use of multimedia applications. Our algorithms are validated through extensive simulation. By this means, we show that the inclusion of LTE constraints is essential to achieving high performance.
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Approximation de convexes par des polytopes et décomposition approchée de normes

Gannaz, François 12 December 2003 (has links) (PDF)
L'approximation des convexes lisses par des polytopes pour la distance de Hausdorff a connu de nombreux résultats théoriques grâce à l'apport de la géométrie riemannienne. Nous rappelons ces résultats portant principalement sur le comportement asymptotique et montrons leur utilité pour certains cas pratiques. Puis nous établissons notre résultat principal, à savoir que ce problème d'approximation d'un convexe est, en un sens bien précis, équivalent à celui de l'approximation d'une norme par une autre. Nous établissons ensuite les propriétés d'un produit d'approximations de normes, ce qui nous permet de construire par récurrence sur la dimension des polytopes approchant certains convexes lisses, ainsi que des approximations optimales des normes Lp. Enfin nous montrons à travers différentes applications à la géométrie algorithmique en quoi une approximation de norme permet de transformer un algorithme de résolution exacte en un algorithme de résolution approchée mais moins coûteux.
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Algorithmes d'approximation pour la gestion de stock

Massonnet, Guillaume 04 April 2013 (has links) (PDF)
Nous considérons des problèmes de gestion des stocks multi-échelon à temps périodique avec des demandes non stationnaires. Ces hypothèses sur la demande apparaissent notamment lorsque des prévisions sur la demande sont utilisées dynamiquement (de nouvelles prévisions sont fournies à chaque période). La structure des coûts comprend des coûts fixes et variables d'approvisionnement, des coûts de stockage et des coûts de mise en attente des demandes. Le délai d'approvisionnement est supposé constant. Le problème consistant à déterminer la politique optimale qui minimise les coûts sur un horizon fini peut être formulé grâce à un programme dynamique. Dans le cadre déterministe, les problèmes auxquels nous nous intéressons sont le plus souvent NP-difficiles, ce qui fait rapidement exploser l'espace d'état. Il devient alors nécessaire de recourir à des heuristiques. Nous nous orientons vers la recherche d'algorithmes d'approximation combinatoires pour le problème One Warehouse Multi Retailers et plus généralement pour des systèmes de distribution divergents. Nous nous intéresserons dans un premier temps à des systèmes de distribution à deux étages avec un entrepôt central et des entrepôts secondaires qui voient la demande finale. Dans un deuxième temps, des structures logistiques plus complexes pourront être considérées. L'objectif sera de proposer des heuristiques originales, basées sur des techniques de répartition des coûts, de les comparer numériquement à la politique optimale sur de petites instances et, si possible, d'établir des garanties de performance.
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Approches Combinatoires pour le Consensus d'Arbres et de Séquences

Guillemot, Sylvain 09 December 2008 (has links) (PDF)
Cette thèse étudie d'un point de vue algorithmique diverses méthodes de consensus portant sur des collections d'objets étiquetés. Les problèmes étudiés impliquent des objets étiquetés sans répétition d'étiquettes ; ces objets peuvent être des arbres enracinés ou des séquences, avec des applications à la bioinformatique. Ainsi, les problèmes sur les arbres considérés dans cette thèse peuvent trouver des applications pour l'estimation de congruence entre phylogénies, pour la construction de superarbres, et pour l'identification de transferts horizontaux de gènes. Pour leur part, les problèmes sur les séquences considérés dans cette thèse ont des applications potentielles pour le calcul de distance génomique basé sur les ordres de gènes. De manière générale, ce travail met à profit les théories de la complexité paramétrique et de l'approximabilité pour obtenir des algorithmes et des résultats de difficulté pour les problèmes étudiés.
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Etude et résolution de problèmes de planification dans des réseaux logistiques multi-échelons / Study and Solving Planning Problems in Multi-echelon Supply Networks

Kande, Sona 12 June 2015 (has links)
Les travaux de cette thèse concernent la résolution d'un problème de planification dans un réseau de distribution à deux échelons intégrant la gestion de stocks de produits périssables, le dimensionnement de lots, des alternatives d'approvisionnement. La livraison s'effectue directement entre un fournisseur et son client, sans tournée avec une flotte homogène de véhicules. Nous proposons un programme linéaire mixte, une heuristique constructive (déterministe) et une heuristique réactive randomisée. Pour certaines instances, le solveur de programme linéaire mixte ne fournit pas une bonne solution réalisable dans la limite de temps définie ou prend beaucoup de temps. Les heuristiques proposées sont rapides mais ne donnent pas de bonnes solutions pour certaines instances. Pour améliorer la qualité des solutions des heuristiques, la descente à voisinage variable (VND), la recherche locale itérative (ILS) et la recherche locale itérative à démarrages multiples (MS-ILS) sont développées.Toutes ces méthodes ont été incluses dans un APS (Advanced Planning System) et sont comparées avec CPLEX sur des instances extraites de bases de données réelles. Un générateur aléatoire d'instances est conçu pour plus de diversité pour les tests. Une relaxation lagrangienne est implémentée pour comparer les solutions des instances, pour lesquelles CPLEX ne fournit pas une bonne solution réalisable dans le temps imparti, avec les autres méthodes. Une heuristique lagrangienne, utilisant la relaxation lagrangienne et une heuristique de réparation, est également développée / This work presents a planning problem in a distribution network incorporating two levels inventory management of perishable products, lot-sizing, multi-sourcing and transport capacity with a homogeneous fleet of vehicles. A mixed integer linear programming (MILP) a greedy heuristic and a reactive randomized heuristic are developed to solve this real planning problem. There are some instances for which the solver CPLEX cannot give a good upper bound within the limited time and for other instances it takes a lot of time to solve MILP. The heuristics are alternatives to the mixed integer linear program to quickly solve some large instances taking into account original and difficult constraints. For some instances the gap between the solutions of the solver (MILP) and the heuristics becomes quite significant. The variable neighborhood descent (VND), the iterated local search (ILS) and the multi-start iterated local search (MS-ILS) are implemented. These methods are included in an APS (Advanced Planning System) and compared with a MILP solver. The instances are derived from actual data or built using a random generator of instances to have wider diversity for computational evaluation. A lagrangian relaxation is developed to compare the solutions of the instances, for which CPLEX cannot give a good upper bound within the limited time, with the other methods (greedy heuristic, VND, ILS and MS-ILS). A lagrangian heuristic is proposed; the solution of lagrangian relaxation is used to build a feasible solution with a repair heuristic
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Optimisation de déploiement et localisation de cible dans les réseaux de capteurs / Deployment optimization and target tracking in sensor networks

Le Berre, Matthieu 05 June 2014 (has links)
Au cours de cette thèse, nous avons abordé des problématiques liées à l’optimisation de déploiement et la localisation de cible dans les réseaux de capteurs. Nous avons tout d'abord proposé un premier modèle pour l’optimisation de deux objectifs contradictoires : le nombre de capteurs déployés ainsi que la précision de la localisation. Quatre algorithmes multi-objectifs classiques ont été implémentés, et des versions hybrides ont également été proposées.Une variante du précédent problème est également étudiée, dédiée aux applications de localisation indoor. Les algorithmes proposés pour le premier problème n'ont montré qu'une efficacité relative au cours des premières expérimentations. Une nouvelle heuristique est alors développée, et les résultats ont montré de très bonnes performances sur les instances de taille réduite, ainsi que de bien meilleures performances que les autres algorithmes implémentés sur des instances de grande taille.Enfin, la notion de connectivité et de couverture est également traitée et intégrée dans un modèle linéaire de déploiement. Un algorithme Branch and Bound a été développé afin de traiter ce problème, puis des tests ont été effectués afin de le comparer aux solveurs linéaires actuels / In this thesis, a joint approach for deployment optimization and target tracking in sensor networks is developed. First, we have proposed a linear model to minimize the number of deployed sensors and maximize the accuracy of the localization. We have also implemented several multi-objective methods and proposed hybridization for some of them.We have also proposed a modification of the previous model, taking into account the indoor localization constraints. Two methods of the previous problem have been used, and a specific heuristic has been developed.Finally, two linear models taking into account coverage and connectivity have been proposed. A Branch and Bound algorithm has also been developed, considering a geometric lower bound and two properties to reduce the number of fathomed nodes

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