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Modeling Metabolic Networks and their Environment Interaction / Modélisation des Réseaux Métaboliques en interaction avec l’Environnement

Budinich Abarca, Marko 28 April 2017 (has links)
Les réseaux métaboliques permettent à l’utilisateur la construction de modèles détaillés en utilisant des jeux de données dites “omiques” de haute résolution. En particulier, les modèles par contraintes (CBM, en anglais) sont utilisés pour obtenir des prédictions quantitatives à partir de modèles métaboliques. Pendent les 20 dernières années, CBMs ont été appliqués avec succès à un large éventail de problèmes dans plusieurs aspects de la physiologie microbienne. L’objectif principal de la présente thèse est d’utiliser les CBM comme une technique de modélisation dans le contexte de l’écologie microbienne. En particulier, les effets du réseau métabolique sur l’environnement et les effets des variables environnementales sur la physiologie sont explorés à l’aide de mesures de confiance. La première section est dédiée à l’application des CBM à des réseaux métaboliques isolées. D’abord, une nouvelle application de CBM est utilisée pour étudier l’insertion de gènes tels qu’ils sont optimales pour maximiser le taux de croissance. Ensuite, les effets des conditions environnementales dans une chemostat chez le réseau métabolique, sont évalués par des approches CBM classiques et contrastés avec des observations expérimentales. Enfin, un nouveau CBM est développé pour déterminer les conditions environnementales telles qu’elles favorisent le la perte des gènes. La deuxième section comporte sur les interactions entre plusieurs réseaux métaboliques différents. L’utilisation de compartiments pour représenter différents microorganismes est d’abord justifiée. Ensuite, une révision des approches existantes dans la littérature est réalisée. Après cette révision, un nouveau CBM basé dans l’optimisation MultiObjective pour l’écosystème microbien est développé. On s’attend à que l’ensemble des travaux développés dans la thèse pourrait servir à rapprocher les champs de l’écologie microbienne et la modélisation par contraintes. / Metabolic networks allows to the user the construction of detailed models using high resolution ‘omics datasets. In particular, Constrained Based Models (CBMs) are used to obtain quantitative predictions from metabolic models. CBMs have been successfully applied to a wide range of problems for the last 20 years to several aspects of microbial physiology. Main objective of present thesis is to use CBMs as a modeling technique in Microbial Ecology context. In particular, both metabolic network effects over the environment and effects of environmental variables over physiology are explored using CBMs. In the first section, applications of CBMs to single metabolic networks are explored. First a novel application of CBMs is used to study gene insertion such they are optimal to maximize the growth rate. Next, effects of environmental conditions in a chemostat culture in metabolic network are assed by classical CBMs approaches and contrasted with experimental observations. Finally, a new CBMs is developed to determinate environmental conditions such as they favor gene loose. Second section deals with interactions between multiple metabolic networks. The use of compartments to represent different microorganisms is first justified. Next, a revision of existent approaches in the literature is carried. After this revision, a new CBM based in MultiObjective Optimization for microbial ecosystem is developed. Set of works developed in present thesis is expected to help filling the gap between Microbial Ecology and Constraint Based Modeling.
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Langages et transformation de modèles en programmation par contraintes

Soto, Ricardo 25 June 2009 (has links) (PDF)
La programmation par contraintes est une technologie pour l'optimisation qui associe des langages de modélisation riches avec des moteurs de résolution efficaces. Elle combine des techniques de plusieurs domaines tels que l'intelligence artificielle, la programmation mathématique et la théorie des graphes. Un défi majeur dans ce domaine concerne la définition de langages de haut-niveau pour faciliter la phase de modélisation des problèmes. Un autre aspect important est de concevoir des architectures robustes pour transformer des modèles de haut-niveau et obtenir des modèles exécutables efficaces, tout en visant plusieurs moteurs de résolution. Répondre à ces deux préoccupations est très difficile, car de nombreux aspects doivent être pris en compte, comme par exemple, l'expressivité et le niveau d'abstraction du langage ainsi que les techniques utilisées pour traduire le modèle de haut-niveau dans chacun des langages de résolution. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle perspective pour faire face à ces défis. Nous introduisons une nouvelle architecture pour la programmation par contraintes dans laquelle le problème est défini comme un ensemble d'objets contraints dans un nouveau langage de modélisation haut-niveau. La transformation des modèles est réalisée à l'aide de l'ingénierie des modèles. Les éléments des langages sont alors considérés comme des concepts définis dans un modèle de modèles appelé métamodèle. Cette nouvelle architecture permet d'aborder les phases de modélisation et de transformation de modèles en raisonnant à un niveau d'abstraction supérieur et, par conséquent, de réduire la complexité inhérente à ces deux phases.
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Constraint modelling and solving of some verification problems / Modélisation et résolution par contraintes de problèmes de vérification

Bart, Anicet 17 October 2017 (has links)
La programmation par contraintes offre des langages et des outils permettant de résoudre des problèmes à forte combinatoire et à la complexité élevée tels que ceux qui existent en vérification de programmes. Dans cette thèse nous résolvons deux familles de problèmes de la vérification de programmes. Dans chaque cas de figure nous commençons par une étude formelle du problème avant de proposer des modèles en contraintes puis de réaliser des expérimentations. La première contribution concerne un langage réactif synchrone représentable par une algèbre de diagramme de blocs. Les programmes utilisent des flux infinis et modélisent des systèmes temps réel. Nous proposons un modèle en contraintes muni d’une nouvelle contrainte globale ainsi que ses algorithmes de filtrage inspirés de l’interprétation abstraite. Cette contrainte permet de calculer des sur-approximations des valeurs des flux des diagrammes de blocs. Nous évaluons notre processus de vérification sur le langage FAUST, qui est un langage dédié à la génération de flux audio. La seconde contribution concerne les systèmes probabilistes représentés par des chaînes de Markov à intervalles paramétrés, un formalisme de spécification qui étend les chaînes de Markov. Nous proposons des modèles en contraintes pour vérifier des propriétés qualitatives et quantitatives. Nos modèles dans le cas qualitatif améliorent l’état de l’art tandis que ceux dans le cas quantitatif sont les premiers proposés à ce jour. Nous avons implémenté nos modèles en contraintes en problèmes de programmation linéaire en nombres entiers et en problèmes de satisfaction modulo des théories. Les expériences sont réalisées à partir d’un jeu d’essais de la bibliothèque PRISM. / Constraint programming offers efficient languages andtools for solving combinatorial and computationally hard problems such as the ones proposed in program verification. In this thesis, we tackle two families of program verification problems using constraint programming.In both contexts, we first propose a formal evaluation of our contributions before realizing some experiments.The first contribution is about a synchronous reactive language, represented by a block-diagram algebra. Such programs operate on infinite streams and model real-time processes. We propose a constraint model together with a new global constraint. Our new filtering algorithm is inspired from Abstract Interpretation. It computes over-approximations of the infinite stream values computed by the block-diagrams. We evaluated our verification process on the FAUST language (a language for processing real-time audio streams) and we tested it on examples from the FAUST standard library. The second contribution considers probabilistic processes represented by Parametric Interval Markov Chains, a specification formalism that extends Markov Chains. We propose constraint models for checking qualitative and quantitative reachability properties. Our models for the qualitative case improve the state of the art models, while for the quantitative case our models are the first ones. We implemented and evaluated our verification constraint models as mixed integer linear programs and satisfiability modulo theory programs. Experiments have been realized on a PRISM based benchmark.

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