Considere um meio desordenado formado por $N$ pontos cujas coordenadas são geradas aleatoriamente com probabilidade uniforme ao longo das arestas unitárias de um hipercubo de $d$ dimensões. Um caminhante, partindo de um ponto qualquer desse meio, se desloca seguindo a regra determinista de dirigir-se sempre ao ponto mais próximo que não tenha sido visitado nos últimos $\\mu$ passos. Esta dinâmica de movimentação, denominada caminhada determinista do turista, leva a trajetórias formadas por uma parte inicial transiente de $t$ pontos, e uma parte final cíclica de $p$ pontos. A exploração do meio se limita aos $t+p$ pontos percorridos na trajetória. O sucesso da exploração depende do valor da memória $\\mu$ do viajante. Para valores pequenos de $\\mu$ a exploração é altamente localizada e o sistema não é satisfatoriamente explorado. Já para $\\mu$ da ordem de $N$, aparecem ciclos longos, permitindo a exploração global do meio. O objetivo deste estudo é determinar o valor de memória $\\mu_1$ para o qual ocorre uma transição abrupta no comportamento exploratório do turista em meios unidimensionais. Procuramos também entender a distribuição da posição final do turista após atingir um estado estacionário que é atingido quando o turista fica aprisionado nos ciclos. Os resultados obtidos por simulações numéricas e por um tratamento analítico mostram que $\\mu_1 = \\log_2 N$. O estudo também mostrou a existência de uma região de transição com largura $\\varepsilon = e/ \\ln 2$ constante, caracterizando uma transição aguda de fase no comportamento exploratório do turista em uma dimensão. A análise do estado estacionário da caminhada em função da memória mostrou que, para $\\mu$ distante de $\\mu_1$, a dinâmica de exploração ocorre como um processo difusivo tradicional (distribuição gaussiana). Já para $\\mu$ próximo de $\\mu_1$ (região de transição), essa dinâmica segue um processo superdifusivo não-linear, caracterizado por distribuições $q$-gaussianas e distribuições $\\alpha$-estáveis de Lévy. Neste processo, o parâmetro $q$ funciona como parâmetro de ordem da transição. / Consider a disordered medium formed by $N$ point whose coordinates are randomly generated with uniform probability along the unitary edges of a $d$-dimensional hypercube. A walker, starting to walk from any point of that medium, moves following the deterministic rule of always going to the nearest point that has not been visited in the last $\\mu$ steps. This dynamic of moving, called deterministic tourist walk, leads to trajectories formed by a initial transient part of $t$ points and a final cycle of $p$ points. The exploration of the medium is limited to the $t+p$ points covered. The success of the exploration depends on the traveler\'s memory value $\\mu$. For small values of $\\mu$, the exploration is highly localized and the whole system remains unexplored. For values of $\\mu$ of the order of $N$, however, long cycles appear, allowing global exploration of the medium. The objective of this study is to determine the memory value $\\mu_1$ for which a sharp transition in the exploratory behavior of the tourist in one-dimensional media occurs. We also want to understand the distribution of the final position of the tourist after reaches a steady state in exploring the medium. That steady state is reached when the tourist is trapped in cycles. The results achieved by numerical simulations and analytical treatment has shown that $\\mu_1 = \\log_2 N$. The study has also shown the existence of a transition region, with a constant width of $\\varepsilon = e/ \\ln 2$, characterizing a phase transition in the exploratory behavior of the tourist in one dimension. The analysis of the walk steady state as a function of the memory has shown that for $\\mu$ far from $\\mu_1$, the exploratory dynamic follows a traditional diffusion process (with gaussian distribution). In the other hand, for $\\mu$ near $\\mu_1$ (transition region), the dynamic follows a non-linear superdiffusion process, characterized by $q$-gaussian distributions and Lèvy $\\alpha$-stable distributions. In this process, the parameter $q$ plays the role of a transition order parameter.

O relacionamento de dados record linkage, originou-se na área da saúde pública e atualmente é aplicado em várias outras áreas como: epidemiologia, pesquisa médica, criação de ensaios clínicos, na área de marketing, gestão de relacionamento com o cliente, detecção de fraude, aplicação da lei e na administração do governo. A técnica consiste no processo de comparação entre dois ou mais registros em diferentes bases de dados e as principais estratégias de record linkage são: manual, deterministic record linkage (DRL) e probabilistic record linkage (PRL). Este estudoteve como objetivo aplicar o record linkage em bases de dados heterogêneas, utilizadas pela rede de atenção à saúde do município de Ribeirão Preto e identificar entre elas a melhor estratégia a ser adotada para a integração de bases de dados na área da saúde. As bases de dados da secretaria Municipal de Saúde de Ribeirão Preto (SMS-RP) e do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP/USP) foram objeto deste estudo, tendo como critério de inclusão apenas os registros de pacientes em que o município de residência informado correspondia ao município de Ribeirão Preto e o atendimento tivesse ocorrido na Unidade Básica Distrital e de Saúde (UDBS) - Centro Saúde Escola Joel Domingos Machado\" (CSE-Sumarezinho) nos anos de janeiro de 2006 a agosto de 2008 e no HCFMRP/USP. Foi selecionada uma amostra aleatória simples resultando em um conjunto de 1.100 registros de pacientes na base de dados do CSE-Sumarezinho e de 370.375 registros na base de dados do HCFMRP/USP. Foram, então, selecionadas quatro variáveis de relacionamento (nome, nome da mãe, sexo e data de nascimento). As estratégias adotadas foram: DRL exato, DRL com discordância em uma variável de relacionamento, e baseada em funções de similaridades (Dice, Levenshtein, Jaro e Jaro-Winkler) e, por fim, PRL. A estratégia DRL exato resultou em 334 registros pareados e na abordagem com discordância de uma variável foram 335, 343, 383 e 495, sendo as variáveis discordantes sexo, data de nascimento, nome e nome da mãe respectivamente. Quanto ao uso das funções de similaridades, as que mais se destacaram foram Jaro-Winkler e Jaro. Quanto à acurácia dos métodos aplicados, o PRL (sensibilidade = 97,75% (CI 95% 96,298,8) e especificidade = 98,55% (CI 95% 97,0-99,4)) obteve melhor sensibilidade e especificidade, seguido do DRL com as funções de similaridade Jaro-Winkler sensibilidade = 91,3% (CI 95% 88,793,4) e especificidade = 99% (CI 95% 97,6-99,7)) e Jaro (sensibilidade = 73,1% (CI 95% 69,476,6) e especificidade = 99,6% (CI 95% 98,5-99,9)). Quanto à avaliação da área sob a curva ROC do PRL, observou-se que há diferença estatisticamente significativa (p = 0,0001) quando comparada com os métodos DRL com discordância da variável nome da mãe, Jaro-Winkler e Jaro. Os resultados obtidos permitem concluir que o método PRL é mais preciso dentre as técnicas avaliadas. Mas as técnicas com a função de similaridade de Jaro-Winkler e Jaro também são alternativas viáveis interessantes devido à facilidade de utilização apesar de apresentarem o valor de sensibilidade ligeiramente menor que o PRL. / The record linkage originated in the area of public health and is currently applied in several other areas such as epidemiology, medical research, establishment of clinical trials, in the area of marketing, manager customer relationships, fraud detection, law enforcement and government administration. The technique consists on the comparison between two or more records in different databases and their key strategies are: manual comparison, Deterministic Record Linkage (DRL), and Probabilistic Record Linkage (PRL).This study aimed to apply the record linkage in heterogeneous databases, used by the network of health care in Ribeirão Preto and identify the best strategy to be adopted for the integration of databases in health care. The databases that were evaluated in this study were of the Municipal Health Department of Ribeirão Preto (SMS-RP) and of the Clinical Hospital of the School of Medicine of Ribeirao Preto (HCFMRP/USP) having as inclusion criterion only the records of patients in the county of residence reported corresponded to the city of Ribeirão Preto and care had taken place in the Basic District Health Unit (UDBS) - School Health Center \"Joel Domingos Machado\" (CSE-Sumarezinho) included in the years from January 2006 to August 2008 and in the HCFMRP/USP. Held to select a simple random sample resulted in a set of 1,100 patient records in the database of the CSE-Sumarezinho and 370,375 records in the database of HCFMRP/USP. Then there was the selection of four linking variables (name, mother\'s name, gender and birth date). The strategies adopted were: the exact DRL, DRL with one variable where the linking is disagreement, applied with similarity functions (Dice, Levenshtein, Jaro, and Jaro-Winkler), and, finally, PRL. The strategy of the exact DRL resulted in 334 matched records and strategy in dealing with disagreement of one variable were 335, 343, 383 and 495, to the following variables discordant gender, birth date, name and mother\'s name, respectively. Regarding the use of similarity functions which most stood out were Jaro and Jaro-Winkler. Regarding the accuracy of the methods applied, the PRL obtained better sensitivity and specificity (sensitivity = 97,75% (CI 95% 96,298,8) and specificity = 98.55% (95% CI 97.0 to 99.4)), followed by the DRL with the similarity functions Jaro-Winkler (sensitivity = 91.3% (95% CI 88.7 to 93.4) and specificity = 99% (95% CI 97.6 to 99, 7)) and then by Jaro (sensitivity = 73.1% (95% CI 69.4 to 76.6) = 99.6% and specificity (95% CI 98.5 to 99.9)). The evaluation of the area under the ROC curve in the PRL, was observed that there is statistically significant difference (p = 0.0001) if it is compared with the DRL methods when there is disagreement in the variable mother\'s name, as well as for Jaro and for Jaro-Winkler. The results indicate that the PRL method is most accurate among the techniques evaluated. Although the techniques with the similarity function of Jaro-Winkler and Jaro were also interesting viable options due to the ease of use, although having the sensitivity value slightly smaller than the PRL.

Esta dissertação tem como objetivo estudar a combinação de duas técnicas de planejamento em inteligência artificial: planejamento hierárquico e planejamento sob incerteza Knightiana. Cada uma delas possui vantagens distintas, mas que podem ser combinadas, permitindo um ganho de eficiência para o planejamento sob incerteza e maior robustez a planos gerados por planejadores hierárquicos. Primeiramente, estudamos um meio de efetuar uma transformação, de modo sistemático, que permite habilitar algoritmos de planejamento determinístico com busca progressiva no espaço de estados a tratar problemas com ações não-determinísticas, sem considerar a distribuição de probabilidades de efeitos das ações (incerteza Knightiana). Em seguida, esta transformação é aplicada a um algoritmo de planejamento hierárquico que efetua decomposição a partir das tarefas sem predecessoras, de modo progressivo. O planejador obtido é competitivo com planejadores que representam o estado-da-arte em planejamento sob incerteza, devido à informação adicional que pode ser fornecida ao planejador, na forma de métodos de decomposição de tarefas. / This dissertation\'s objective is to study the combination of two artificial intelligence planning techniques, namely: hierarchical planning and planning under Knightian uncertainty. Each one of these has distinct advantages, but they can be combined, allowing the planning under uncertainty a performance gain and giving the hierarchical planning the ability to produce more robust plans. First, we study a way of performing a transformation, in a sistematic way, that enables forward-chaining deterministic planning algorithms to deal with non-deterministic actions, that doesn\'t take into account the probability distribution of actions\' effects (Knightian uncertainty). Afterwards, this transformation is applied to a hierarchical planning algorithm that progressively performs decomposition starting from tasks without predecessors. The obtained planner is competitive with state-of-the-art non-deterministic planners, thanks to the additional information that can be given to the planner, in the form of task decomposition methods.

A caminhada do turista pode ser enunciada num meio desordenado formado por N pontos espalhados aleatoriamente num hipercubo de d dimensoes. Um caminhante, partindo de um ponto qualquer desse meio, se desloca seguindo a regra determinista de dirigir-se sempre ao ponto mais proximo que nao tenha sido visitado nos ultimos µ pas- sos. Esta dinamica de movimentacao leva a trajetorias formadas por uma parte inicial transiente de t pontos, e uma parte final c?clica de p pontos. As trajetorias obtidas sao altamente dependentes da configuracao do meio. Este cenario sugere que este modelo possa ser usado como uma ferramenta de reconhecimento de padroes em conjuntos de dados. O objetivo desta tese e mostrar que as propriedades da caminhada do turista permitem a sua utilizacao na caracterizacao e exploracao de diversos tipos de sistemas. Aplicamos o modelo descrito em dois tipos distintos de sistemas, sistemas cont´?nuos e redes regulares, estudando suas ropriedades em funcao de parametros como tamanho do sistema, valor de memoria (µ), condicoes de contorno e regras de movimentacao. Finalmente, propomos e exploramos duas novas metodologias de reconhecimento de padroes baseadas nesta caminhada. A primeira consiste de um algoritmo de an´alise de imagens para caracterizar texturas que utiliza os resultados da matriz conjunta S(t, p) que carrega as informacoes sobre todas as trajetorias obtidas, reduzindo sua dimensionalidade e permitindo a classificacao eficiente de diferentes classes de imagens por um algoritmo de analise discriminante. O diferencial desta metodologia esta em sua capacidade de extrair da imagem as informacoes presentes em diversas escalas simultaneamente. A segunda metodologia e um algoritmo de agrupamento de dados n~ao supervisionado que considera cada atrator formado num dado valor de µ como um agrupamento natural e tem como resultado final uma arvore hierarquica geral, onde os grupos se conectam conforme se aumenta o valor de µ. Os resultados desta metodologia comparam-se em eficiencia aos resultados obtidos pela metodologia adicional para os dados testados e, entre as vanta- gens obtidas, podemos citar (i) independencia de uma metrica relacionando os elementos do conjunto, ja que trabalha apenas com uma matriz de vizinhancas, (ii) respeito a estrutura natural embutida no conjunto de dados, gerando uma arvore geral ao inves de uma arvore binaria e (iii) a representacao de maneira identica de conjuntos que sofreram transformacao de escala devido a independencia de uma metrica. / The tourist walk is defined in a disordered environment characterized by N points randomly distributed in a d-dimensional hypercube. Leaving from a given point, a wal- ker moves according to the deterministic rule of going to next point not visited in the last µ time steps. This dynamics leads to trajectories consisting in a transient part of t points e a final cyclic part of p points. The obtained trajectories are strongly dependent on the configuration of points. This described scenario suggests that the model can be treated as a tool for pattern recognition. The aim of this thesis is to demonstrate that the tourist walk\'s properties allow for its use in the characterization and exploration of various kinds of systems. We have applied the model in two distinct kinds of systems - continuous systems and regular networks and studied its properties as a function of the following parameters: system size, memory (µ), boundary conditions and movimentation rule. Eventually we have proposed and explored two new pattern recognition methodolo- gies based on this deterministic walk. The first one consists of an image analysis algorithm to characterize textures that makes use of the joint matrix S(t, p) which carries the data about all trajectories obtained, reducing its dimensionality and allowing an efficient clas- sification of different classes of images by a discriminant analysis algorithm. Its distinctive feature is its ability to extract informations in all scales from an image simultaneously. The second methodology proposed is a non-supervised clustering algorithm that considers each attractor in a given µ as a natural cluster. Its final result is a general hierarchical tree where groups coalesce as µ is increased. The results obtained with this methodology are comparable in efficiency with the results obtained with the tradicional method for the datasets tested. Among the advantages presented we can cite (i) independence from a metrics relating the elements since it works only with a neighborhood ranking table, (ii) respect for the natural structure hidden in the dataset, generating a general tree instead of a binary one and (iii) the representation of two sets transformed by scale in an identic manner due to the independence from a metrics.

Orientador: Marco Aurélio Cremasco / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-23T18:40:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moura_HelderLimade_M.pdf: 13116282 bytes, checksum: b886f67e25c04de827b794c8f5a4c6ca (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Sinais caóticos são sinais cujo comportamento é aperiódico e sensível às condições iniciais ou às pequenas perturbações. Sob este aspecto, diversos campos do conhecimento, tais como engenharia, biologia e economia, podem fazer uso da análise de séries temporais para descrever situações características a seus estudos. Contudo, encontram-se dificuldades para classificar sistemas dinâmicos caóticos a partir de métodos tradicionais como, por exemplo, o espectro de potência de Fourier. Para uma nova abordagem, a reconstrução de atratores, a partir do método de Takens, vem sendo apontada como alternativa de análise para diferenciar o caos determinístico de um comportamento estocástico. A partir do caos determinístico, várias propriedades conhecidas como invariantes caóticas podem ser determinadas, como a dimensão de correlação e a entropia de Kolmogorov. No entanto, estudos recentes têm mostrado que ruídos limitam o desempenho de várias técnicas empregadas na identificação e previsão de sistemas determinísticos e, portanto, influenciando no cálculo dos invariantes caóticos. A extensão da influência do ruído na análise de dados experimentais é difícil de entender devido à falta de conhecimento sobre o nível e a natureza do ruído. Este trabalho, além de construir uma ferramenta para o cálculo dos invariantes caóticos, propõe uma abordagem sistemática para a redução de ruído em séries temporais de sinais de concentração de partículas de FCC, obtidos experimentalmente por uma sonda de fibra óptica em uma seção de riser de um leito fluidizado circulante (LFC). Para a determinação e a redução do nível de ruído foi utilizado o algoritmo de máxima verossimilhança (Schouten et al., 1994a) e o método de Schreiber (1993), respectivamente. Para tanto, adiciona-se o ruído no mapa de Hénon para, a seguir, ser aplicado sobre dados experimentais. Para avaliar a eficácia do método proposto, investiga-se a precisão da previsão para as séries caóticas a partir das redes neuronais artificiais e o valor da dimensão de correlação e entropia de Kolmogorov. Os resultados para identificação do nível de ruído e a sua redução mostram que a técnica proposta neste trabalho é promissora, pois conhecendo o nível de ruído, a redução deste é feita com maior precisão, em consequência disto, os resultados finais mantêm as características caóticas da dinâmica original. Sendo assim, é possível obter uma maior confiabilidade no grau de liberdade e previsibilidade na aplicação em sistemas experimentais / Abstract: Chaotic signals are signals whose behavior is aperiodic and sensitive to initial conditions or to small perturbations. In this regard, various fields of knowledge such as engineering, biology and economics, can make use of time series analysis to describe typical situations to its studies. However, it is difficult to classify chaotic dynamic systems from traditional methods such as Fourier power spectrum. Towards a new approach, reconstruction of attractors from the Takens's method has been suggested as an alternative analysis to differentiate the deterministic chaos of a stochastic behavior. Several properties known as chaotic invariants can be determined from the deterministic chaos such as the correlation dimension and Kolmogorov entropy. However, recent studies have shown that noise limits the performance of various techniques used in the identification and prediction of deterministic systems and influences the calculation of chaotic invariants. The extent of the noise influence in the analysis of experimental data is difficult to understand due to the lack of knowledge about the level and nature of the noise. This work elaborates a tool for the calculation of chaotic invariants and proposes a systematic approach to noise reduction in time series of particle concentration signals. The particle concentration signals were obtained experimentally by an optic fiber probe in a riser section of a circulating fluidized bed (CFB). To evaluate and reduce the noise levels the maximum likelihood algorithm (Schouten et al., 1994a) and the method of Schreiber (1993), were used, respectively. Therefore, the noise is added to the Hénon map to be applied on experimental data. To evaluate the effectiveness of the proposed method the accuracy of prediction by the artificial neural networks, the value of correlation dimension and Kolmogorov entropy from the chaotic time series are investigate. The results for the identification and reduction of noise show that the proposed technique is promising. The reduction is performed with higher accuracy knowing the noise level. Consequently, the final results maintain the original characteristics of chaotic dynamics. Therefore, it is possible to obtain a greater reliability in the degree of freedom and predictability in the application in experimental systems / Mestrado / Engenharia de Processos / Mestre em Engenharia Química

Les programmes de sélection visent à produire des reproducteurs de bonnes valeurs génétiques pour la filière. La connaissance de marqueurs moléculaires du génome des individus et de mutations d’intérêt ouvrent des perspectives en termes d’organisation de la sélection. A l’aide de simulations déterministes et stochastiques, l’intérêt technique et économique de l’utilisation d’un panel de marqueurs moléculaires très basse densité a été évalué dans les populations ovines et caprines en sélection et permis d’obtenir les résultats suivants : i) utiliser un tel panel pour accroître, quand elle est limitée, la quantité de filiations paternelles n’est pas toujours rentable, ii) la stratégie de gestion des gènes d’ovulation qui maximise la rentabilité économique du plan de sélection a été déterminée par optimisation et des stratégies simples à implémenter, qui donnent des rentabilités proches de la rentabilité maximale, ont été proposées, iii) un programme de sélection génomique basé sur un panel très basse densité, permet à coût constant une efficacité supérieure aux programmes basés actuellement sur le testage sur descendance des mâles. / Breeding programs aim to transfer high genetic value breeding stock to the industry. The knowledge of molecular markers of individual’s genome and causal mutations allow to conceive new breeding program designs. Based on deterministic and stochastic simulations, the technical and economic benefits of using a very low density molecular markers panel were assessed in sheep and goat populations. Following results were obtained: i) using such a panel to increase female paternal filiations in case of incomplete pedigree is not always profitable, ii) a method of optimization has been used to derive the maximal profits of managing ovulation genes, and practical management giving profits close to the maximal profits have been determined, iii) at similar cost, a genomic design based on a very low density panel is more efficient than the current design based on progeny testing.

Les processus markoviens déterministes par morceaux (PMDM) ont été introduits dans la littérature par M.H.A. Davis en tant que classe générale de modèles stochastiques non-diffusifs. Les PMDM sont des processus hybrides caractérisés par des trajectoires déterministes entrecoupées de sauts aléatoires. Dans cette thèse, nous développons des méthodes numériques adaptées aux PMDM en nous basant sur la quantification d'une chaîne de Markov sous-jacente au PMDM. Nous abordons successivement trois problèmes : l'approximation d'espérances de fonctionnelles d'un PMDM, l'approximation des moments et de la distribution d'un temps de sortie et le problème de l'arrêt optimal partiellement observé. Dans cette dernière partie, nous abordons également la question du filtrage d'un PMDM et établissons l'équation de programmation dynamique du problème d'arrêt optimal. Nous prouvons la convergence de toutes nos méthodes (avec le plus souvent des bornes de la vitesse de convergence) et les illustrons par des exemples numériques. / Piecewise-deterministic Markov processes (PDMP’s) have been introduced by M.H.A. Davis as a general class of non-diffusive stochastic models. PDMP’s are hybrid Markov processes involving deterministic motion punctuated by random jumps. In this thesis, we develop numerical methods that are designed to fit PDMP's structure and that are based on the quantization of an underlying Markov chain. We deal with three issues : the approximation of expectations of functional of a PDMP, the approximation of the moments and of the distribution of an exit time and the partially observed optimal stopping problem. In the latter one, we also tackle the filtering of a PDMP and we establish the dynamic programming equation of the optimal stopping problem. We prove the convergence of all our methods (most of the time, we also obtain a bound for the speed of convergence) and illustrate them with numerical examples.

L'approche de la biologie des systèmes vise à intégrer les méthodologies appliquées dans la conception et l'analyse des systèmes technologiques complexes, au sein de la biologie afin de comprendre les principes de fonctionnement globaux des systèmes biologiques. La thèse s'inscrit dans le cadre de la biologie des systèmes et en particulier dans la prolongation d'une méthode issue de ce cadre : la méthode Resource Blance Analysis (RBA). Nous visons dans cette thèse à augmenter le pouvoir prédictif de la méthode via un travail de modélisation tout en gardant un bon compromis entre représentativité des modèles issus de ce cadre et leur résolution numérique efficace. La thèse se décompose en deux grandes parties : la première vise à intégrer les aspects thermodynamiques et cinétiques inhérents aux réseaux métaboliques. La deuxième vise à comprendre l'impact de l'aspect stochastique de la production des enzymes sur le croissance de la bactérie. Des méthodes numériques ont été élaborées pour la résolution des modèles ainsi établis dans les deux cas déterministe et stochastique. / In order to understand the global functioning principals of biological systems, system bio- logy approach aims to integrate the methodologies used in the conception and the analysis of complex technological systems, within the biology. This PhD thesis fits into the system biology framework and in particular the extension of the already existing method Resource Balance Analysis (RBA). We aim in this PhD thesis to improve the predictive power of this method by introducing more complex model. However, this new model should respect a good trade-off between the representativity of the model and its efficient numerical computation. This PhD thesis is decomposed into two major parts. The first part aims the integration of the metabolic network inherent thermodynamical and kinetic aspects. The second part aims the comprehension of the impact of enzyme production stochastic aspect on the bacteria growth. Numerical methods are elaborated to solve the obtained models in both deterministic and stochastic cases.

Cette thèse relate certains aspects liés à l'analyse post-Pareto issue de Problèmes d'Optimisation Vectorielle Stochastique. Un problème d'optimisation Vectorielle Stochastique consiste à optimiser l'espérance d'une fonction vectorielle aléatoire définie sur un ensemble arbitraire et à valeurs dans un espace sectoriel ordonné. L'ensemble des solutions de ce problème (appelé ensemble de Pareto) est composé des solutions admissibles qui assurent un certain équilibre entre les objectifs : il est impossible d'améliorer la valeur d'un objectif sans détériorer celle d'un autre. D'un point de vue technique, chaque solution de Pareto est acceptable. Nous nous posons alors le problème de la sélection de l'une d'entre elles : en supposant l'existence d'un décideur qui aurait son propre critère de décision, nous considérons le problème post-Pareto Stochastique qui vise à minimiser cette fonctionnelle sur l'ensemble de Pareto associé à un Problème d'Optimisation Vectorielle Stochastique. / This thesis explore related aspects to post-Pareto analysis arising from Stochastic Vector Optimization Problem. A Stochastic Vector Optimization Problem is to optimize a random vector objective function defined on an arbitrary set, and taking values in a partially ordered set. Its solution set (called Pareto set) consists of the feasible solutions which ensure some sort of equilibrium amongst the objectives. That is to say, Pareto solutions are such that noneof the objectives values can be improved further without deterioring another. Technically speaking, each Pareto solution is acceptable. The natural question that arises is : how to choose one solution ? One possible answer is to optimize an other objective over the Pareto set. Considering the existence of a decision-maker with its own criteria, we deal with the post-Pareto Stochastic Optimization Problem of minimizing its real-valued criteria over the Pareto set.

The resource demand on embedded devices is constantly growing. This is caused by the sheer explosion of software based functions in embedded systems, that are growing far faster than the resources of the single-core and multi-core embedded processors. As one of the limitation is the computing power of the processors we need to explore ways to use this resource more efficiently. We identified that during the run-time of the embedded devices the resource demand of the software functions is permanently changing dependent on the device situation. To enable an embedded device to take advantage of this dynamic resource demand, the allocation of the software functions to the processor must be handled by a scheduler that is able to evaluate the resource demand of the software functions in relation to the device situation. This marks a change in embedded devices from static defined software systems to dynamic software systems. Above that we can increase the efficiency even further by extending the approach from a single device to a distributed or networked system (many-core system). However, existing approaches to deal with dynamic resource allocation are focused on individual devices and leave the optimization potential of manycore systems untouched. Our concept will extend the existing Hierarchical Asynchronous Multi-Core Scheduler (HAMS) concept for individual devices to many-core systems. This extension introduces a dynamic situation aware scheduler for many-core systems which take the current workload of all devices and the system-situation into account. With our approach, the resource efficiency of an embedded many-core system can be increased. The following paper will explain the architecture and the expected results of our concept.