Cette thèse se situe dans le contexte des réseaux de communication temps-réel et son objectif est de proposer une architecture de communication pour la sous-couche MAC, qui définit des mécanismes pour assurer les contraintes temporelles du trafic temps-réel. Tout d'abord, une classification des protocoles MAC temps-réel existants, en mettant en exergue l'aspect ordonnancement de flux de messages ou ordonnancement de stations, est effectuée. En particulier, le protocole "jeton temporisé" et des mécanismes de la norme "ISA SP-50 / IEC-65C" sont détaillés. Ensuite, des contributions sur les mécanismes d'ordonnancement et les mécanismes protocolaires sont développées, à la fois en termes conceptuels et en termes de réflexions sur les normes existantes: proposition d'un algorithme non-préemptif ED avec, en particulier, une extension des conditions classiques d'ordonnançabilité; définition d'un algorithme de changement de mode de fonctionnement pour un système ordonnancé par l'algorithme RM; définition d'un protocole appelé "jeton temporisé régulier" qui améliore les performances temps-réel du protocole "jeton temporisé"; définition des conditions d'ordonnançabilité du trafic apériodique urgent dans le réseau FIP et proposition de deux profils de fonctionnement temps-réel pour le réseau Profibus. Enfin, nous proposons, modélisons avec le modèle "Réseaux de Petri Temporisés Stochastiques" et évaluons une architecture de communication pour la sous-couche MAC de réseaux locaux temps-réel. Cette architecture met en ¿uvre, de manière centralisée, un ordonnancement conjoint des trafics périodique et apériodique temps-réel, sur la base d'un algorithme non-préemptif pour le trafic périodique et d'une technique de jeton temporisé pour le trafic apériodique temps-réel. L'analyse permet, d'une part, d'évaluer l'ordonnancement en termes de taux d'utilisation permis et des limites de l'ordonnançabilité et, d'autre part, de montrer tout l'intérêt des modèles "Réseaux de Petri Temporisés Stochastiques" pour représenter et évaluer automatiquement l'ordonnançabilité d'un ensemble de configurations de flux de messages.

Cette thèse traite des lignes de traitement de surface qui sont des lignes dans lesquelles les pièces sont immergées dans une succession de cuves. Chaque cuve contient des bains qui affectent les propriétés mécaniques ou électriques des pièces. Ce type de ligne est utilisé, par exemple, pour la galvanoplastie. Les pièces sont montées sur des porteurs et transportées d'une cuve à l'autre par un robot. Le temps opératoire (ou temps pendant lequel la pièce reste dans la cuve) est borné. La borne inférieure est le temps minimum qui permet le traitement et la borne supérieure dépend du type de traitement (attaque acide, rinçage...).<br />Un objectif classique est de trouver les mouvements du robot qui maximisent la productivité, ce problème est communément appelé “hoist scheduling problem” (HSP). Lors de ce travail nous nous sommes attachés à une production cyclique. Nous avons proposé dans le cas d'une ligne à deux cuves une méthode permettant d'obtenir les cycles optimaux. Nous avons démontré, pour le cas d'une ligne équilibrée à trois cuves pour une production mono-produit, les caractéristiques des cycles optimaux ainsi qu'une méthode pour les obtenir. Ensuite, nous avons étudié le problème sur quatre machines dans le cas où les temps de trempe sont égaux et sans attente. Nous avons proposé les cycles optimaux dans le cas d'une production mono-produit. Enfin nous avons proposé une conjecture sur les cycles optimaux et en avons démontré certaines parties, dans le cas d'une ligne équilibrée avec un nombre de cuves quelconque et où les marges sur les temps de process sont nulles.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Université de Nice-Sophia Antipolis : 1996. / Résumés en français et en anglais. En annexe articles en anglais. L'Impr. INRIA a attribué un n° de coll, TU 386 associé à un code-barres en 4e de couv. Bibliogr. p. 79-82.

Thèse doctorat : Traitement du signal et télécommunications : Rennes 1 : 2007. / Bibliogr. p. 129-134.

Reproduction de : Thèse de doctorat : informatique : Grenoble, INPG : 1988. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 171-175.

Thèse de doctorat : Informatique : Tours : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Lille 1 : 2005. / N° d'ordre (Lille 1) : 3633. Résumé en français et en anglais. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. [185]-199.

La sélection d'un modèle approprié est l'une des tâches essentielles de l'apprentissage statistique. En général, pour une tâche d'apprentissage donnée, on considère plusieurs classes de modèles ordonnées selon un certain ordre de " complexité". Dans ce cadre, le processus de sélection de modèle revient 'a trouver la " complexité " optimale, permettant d'estimer un modèle assurant une bonne généralisation. Ce problème de sélection de modèle se résume à l'estimation d'un ou plusieurs hyper-paramètres définissant la complexité du modèle, par opposition aux paramètres qui permettent de spécifier le modèle dans la classe de complexité choisie. L'approche habituelle pour déterminer ces hyper-paramètres consiste à utiliser une " grille ". On se donne un ensemble de valeurs possibles et on estime, pour chacune de ces valeurs, l'erreur de généralisation du meilleur modèle. On s'intéresse, dans cette thèse, à une approche alternative consistant à calculer l'ensemble des solutions possibles pour toutes les valeurs des hyper-paramètres. C'est ce qu'on appelle le chemin de régularisation. Il se trouve que pour les problèmes d'apprentissage qui nous intéressent, des programmes quadratiques paramétriques, on montre que le chemin de régularisation associé à certains hyper-paramètres est linéaire par morceaux et que son calcul a une complexité numérique de l'ordre d'un multiple entier de la complexité de calcul d'un modèle avec un seul jeu hyper-paramètres. La thèse est organisée en trois parties. La première donne le cadre général des problèmes d'apprentissage de type SVM (Séparateurs à Vaste Marge ou Support Vector Machines) ainsi que les outils théoriques et algorithmiques permettant d'appréhender ce problème. La deuxième partie traite du problème d'apprentissage supervisé pour la classification et l'ordonnancement dans le cadre des SVM. On montre que le chemin de régularisation de ces problèmes est linéaire par morceaux. Ce résultat nous permet de développer des algorithmes originaux de discrimination et d'ordonnancement. La troisième partie aborde successivement les problèmes d'apprentissage semi supervisé et non supervisé. Pour l'apprentissage semi supervisé, nous introduisons un critère de parcimonie et proposons l'algorithme de chemin de régularisation associé. En ce qui concerne l'apprentissage non supervisé nous utilisons une approche de type " réduction de dimension ". Contrairement aux méthodes à base de graphes de similarité qui utilisent un nombre fixe de voisins, nous introduisons une nouvelle méthode permettant un choix adaptatif et approprié du nombre de voisins.

Résoudre un problème d'ordonnancement consiste à organiser un ensemble de tâches, c'est-à-dire déterminer leurs dates de début et de fin et leur attribuer des ressources en respectant certaines contraintes. Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles approches exactes basées sur la programmation par contraintes pour deux classes de problèmes d'ordonnancement NP-difficiles validées expérimentalement par l'implémentation d'un ensemble de nouvelles fonctionnalités dans le solveur de contraintes choco. Dans un problème d'atelier, n lots sont constitués chacun de m tâches à exécuter sur m machines distinctes. Chaque machine ne peut exécuter qu'une tâche à la fois. La nature des contraintes liant les tâches d'un même lot peut varier (séquencement global ou par lot, pas de séquencement). Le critère d'optimalité étudié est la minimisation du délai total. Nous proposons d'abord une étude et une classification des différents modèles et algorithmes de résolution. Ensuite, nous introduisons une nouvelle approche flexible pour ces problèmes classiques. Une machine à traitement par fournées peut traiter plusieurs tâches en une seule opération, une fournée. Les dates de début et de fin des tâches d'une même fournée sont identiques. Le problème étudié consiste à minimiser le retard algébrique maximal de n tâches de différentes tailles sur une machine de capacité b. Conjointement, la somme des tailles des tâches d'une fournée ne doit pas excéder la capacité b. Nous proposons, dans ce contexte, un modèle basé sur une décomposition du problème. Nous définissons ensuite une nouvelle contrainte pour l'optimisation basée sur une relaxation du problème qui améliore sa résolution.

La programmation par contraintes est une approche intéressante pour traiter des problèmes d'ordonnancement. En ordonnancement cumulatif, les activités sont définies par leur date de début, leur durée et la quantité de ressource nécessaire à leur exécution. La ressource totale disponible (la capacité) en chaque instant est fixe. La contrainte globale Cumulative modélise ce problème en programmation par contraintes. Dans de nombreux cas pratiques, la date limite de fin d'un projet est fixée et ne peut être retardée. Dans ce cas, il n'est pas toujours possible de trouver un ordonnancement des activités qui n'engendre aucun dépassement de la capacité en ressource. On peut alors tolérer de relâcher la contrainte de capacité, dans une limite raisonnable, pour obtenir une solution. Nous proposons une nouvelle contrainte globale : la contrainte SoftCumulative qui étend la contrainte Cumulative pour prendre en compte ces dépassements de capacité. Nous illustrons son pouvoir de modélisation sur plusieurs problèmes pratiques, et présentons différents algorithmes de filtrage. Nous adaptons notamment les algorithmes de balayage et d'Edge-Finding à la contrainte SoftCumulative. Nous montrons également que certains problèmes pratiques nécessitent d'imposer des violations de capacité pour satisfaire des règles métiers, modélisées par des contraintes additionnelles. Nous présentons une procédure de filtrage originale pour traiter ces dépassements imposés. Nous complétons notre étude par une approche par décomposition. Enfin, nous testons et validons nos différentes techniques de résolution par une série d'expériences.