Dans cette Thèse, nous avons introduit plusieurs procédures pour résoudre le problème d’ordonnancement du projet multi-compétences (MSPSP). L’objectif est de trouver un ordonnancement qui minimise le temps de terminaison (makespan) d’un projet, composé d’un ensemble d’activités. Les relations de précédences et les contraintes de ressource seront considérées. Dans ce problème, les ressources sont des membres du personnel qui maîtrisent plusieurs compétences. Ainsi, un certain nombre de travailleurs doit être affecté pour utiliser chaque compétence requise par une activité. Par ailleurs, nous accorderons une importance particulière aux méthodes exactes pour résoudre le MSPSP, puisqu’il y a encore un certain nombre d’instances pour lesquelles l’optimalité doit encore être prouvée. Néanmoins,pour traiter des instances plus importantes, nous implémentons une approche heuristique. / In this Phd Thesis we introduce several procedures to solve the Multi-Skill Project Scheduling Problem (MSPSP). The aim is to find a schedule that minimizes the completion time (makespan) of a project, composed of a set of activities. Precedence relations and resource constraints are considered. In this problem, resources are staff members that master several skills. Thus, a given number of workers must be assigned to perform each skill required by an activity. Furthermore, we give a particula rimportance to exact methods for solving the Multi-Skill Project Scheduling Problem (MSPSP), since there are still several instances for which optimality is still to be proven. Nevertheless, with the purpose of solving big sized instances we also developed and implemented a heuristic approach.

Le Cloud Computing est de plus en plus reconnu comme une nouvelle façon d'utiliser, à la demande, les services de calcul, de stockage et de réseau d'une manière transparente et efficace. Dans cette thèse, nous abordons le problème d'ordonnancement de workflows sur les infrastructures distribuées hétérogènes du Cloud Computing. Les approches d'ordonnancement de workflows existantes dans le Cloud se concentrent principalement sur l'optimisation biobjectif du makespan et du coût. Dans cette thèse, nous proposons des algorithmes d'ordonnancement de workflows basés sur des métaheuristiques. Nos algorithmes sont capables de gérer plus de deux métriques de QoS (Quality of Service), notamment, le makespan, le coût, la fiabilité, la disponibilité et l'énergie dans le cas de ressources physiques. En outre, ils traitent plusieurs contraintes selon les exigences spécifiées dans le SLA (Service Level Agreement). Nos algorithmes ont été évalués par simulation en utilisant (1) comme applications: des workflows synthétiques et des workflows scientifiques issues du monde réel ayant des structures différentes; (2) et comme ressources Cloud: les caractéristiques des services de Amazon EC2. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de nos algorithmes pour le traitement de plusieurs QoS. Nos algorithmes génèrent une ou plusieurs solutions dont certaines surpassent la solution de l'heuristique HEFT sur toutes les QoS considérées, y compris le makespan pour lequel HEFT est censé donner de bons résultats. / Cloud Computing is increasingly recognized as a new way to use on-demand, computing, storage and network services in a transparent and efficient way. In this thesis, we address the problem of workflows scheduling on distributed heterogeneous infrastructure of Cloud Computing. The existing workflows scheduling approaches mainly focus on the bi-objective optimization of the makespan and the cost. In this thesis, we propose news workflows scheduling algorithms based on metaheuristics. Our algorithms are able to handle more than two QoS (Quality of Service) metrics, namely, makespan, cost, reliability, availability and energy in the case of physical resources. In addition, they address several constraints according to the specified requirements in the SLA (Service Level Agreement). Our algorithms have been evaluated by simulations. We used (1) synthetic workflows and real world scientific workflows having different structures, for our applications; and (2) the features of Amazon EC2 services for our Cloud. The obtained results show the effectiveness of our algorithms when dealing multiple QoS metrics. Our algorithms produce one or more solutions which some of them outperform the solution produced by HEFT heuristic over all the QoS considered, including the makespan for which HEFT is supposed to give good results.

La conception de systèmes temps-réel embarqués se développe de plus en plus avec l’intégration croissante de fonctionnalités critiques pour les applications de surveillance, notamment dans le domaine biomédical, environnemental, domotique, etc. Le développement de ces systèmes doit relever divers défis en termes de minimisation de la consommation énergétique. Gérer de tels dispositifs embarqués, entièrement autonomes, nécessite cependant de résoudre différents problèmes liés à la quantité d’énergie disponible dans la batterie, à l’ordonnancement temps-réel des tâches qui doivent être exécutées avant leurs échéances, aux scénarios de reconfiguration, particulièrement dans le cas d’ajout de tâches, et à la contrainte de communication pour pouvoir assurer l’échange des messages entre les processeurs, de façon à assurer une autonomie durable jusqu’à la prochaine recharge et ce, tout en maintenant un niveau de qualité de service acceptable du système de traitement. Pour traiter cette problématique, nous proposons dans ces travaux une stratégie de placement et d’ordonnancement de tâches permettant d’exécuter des applications temps-réel sur une architecture contenant des cœurs hétérogènes. Dans cette thèse, nous avons choisi d’aborder cette problématique de façon incrémentale pour traiter progressivement les problèmes liés aux contraintes temps-réel, énergétique et de communications. Tout d’abord, nous nous intéressons particulièrement à l’ordonnancement des tâches sur une architecture mono-cœur. Nous proposons une stratégie d’ordonnancement basée sur le regroupement des tâches dans des packs pour pouvoir calculer facilement les nouveaux paramètres des tâches afin de réobtenir la faisabilité du système. Puis, nous l’avons étendu pour traiter le cas de l’ordonnancement sur une architecture multi-cœurs homogènes. Finalement, une extension de ce dernier sera réalisée afin d’arriver à l’objectif principal qui est l’ordonnancement des tâches pour les architectures hétérogènes. L’idée est de prendre progressivement en compte des contraintes d’exécution de plus en plus complexes. Nous formalisons tous les problèmes en utilisant la formulation ILP afin de pouvoir produire des résultats optimaux. L’idée est de pouvoir situer nos solutions proposées par rapport aux solutions optimales produites par un solveur et par rapport aux autres algorithmes de l’état de l’art. Par ailleurs, la validation par simulation des stratégies proposées montre qu’elles engendrent un gain appréciable vis-à-vis des critères considérés importants dans les systèmes embarqués, notamment le coût de la communication entre cœurs et le taux de rejet des tâches. / The design of embedded real-time systems is developing more and more with the increasing integration of critical functionalities for monitoring applications, particularly in the biomedical, environmental, home automation, etc. The developement of these systems faces various challenges particularly in terms of minimizing energy consumption. Managing such autonomous embedded devices, requires solving various problems related to the amount of energy available in the battery and the real-time scheduling of tasks that must be executed before their deadlines, to the reconfiguration scenarios, especially in the case of adding tasks, and to the communication constraint to be able to ensure messages exchange between cores, so as to ensure a lasting autonomy until the next recharge, while maintaining an acceptable level of quality of services for the processing system. To address this problem, we propose in this work a new strategy of placement and scheduling of tasks to execute real-time applications on an architecture containing heterogeneous cores. In this thesis, we have chosen to tackle this problem in an incremental manner in order to deal progressively with problems related to real-time, energy and communication constraints. First of all, we are particularly interested in the scheduling of tasks for single-core architecture. We propose a new scheduling strategy based on grouping tasks in packs to calculate the new task parameters in order to re-obtain the system feasibility. Then we have extended it to address the scheduling tasks on an homogeneous multi-core architecture. Finally, an extension of the latter will be achieved in order to realize the main objective, which is the scheduling of tasks for the heterogeneous architectures. The idea is to gradually take into account the constraints that are more and more complex. We formalize the proposed strategy as an optimization problem by using integer linear programming (ILP) and we compare the proposed solutions with the optimal results provided by the CPLEX solver. Inaddition, the validation by simulation of the proposed strategies shows that they generate a respectable gain compared with the criteria considered important in embedded systems, in particular the cost of communication between cores and the rate of new tasks rejection.

En raison de l'augmentation des coûts d'énergie et des préoccupations environnementales telles que les empreintes de carbone élevées, les systèmes de la production d'électricité centralisée se restructurent pour profiter des avantages de la production distribuée afin de répondre aux exigences énergétiques toujours croissantes. Les microgrids sont considérés comme une solution possible pour déployer une génération distribuée qui inclut des ressources énergétiques distribuées DERs (Distributed Energy Resources)(e.g, solaire, éolienne, batterie, etc). Dans cette thèse, nous traitons les défis de la gestion d'énergie dans un microgrid industriel où les charges énergétique sont constituées de processus industriels. Notre plan consiste à diviser la gestion de l'énergie du microgrid en deux parties: la production et la demande d’énergie.Du côté de la production d'énergie, les défis incluent la modélisation des générations de puissance et le lissage des fluctuations des DER. Pour modéliser les générations de puissance, nous proposons un modèle basé sur les concepts de service courbé de Network Calculus. En utilisant cet outil mathématique, nous déterminons une quantité minimale de puissance que les DERs peuvent générer; leur agrégation nous donnera une production d'énergie totale dans le microgrid. Après cela, s'il existe un déséquilibre entre la production et la demande d'énergie, nous proposons des stratégies différentes pour minimiser les coûts d'approvisionnement énergétique. Sur la base des données réelles de la consommation d'énergie d'un site industriel situé en France, des économies significatives peuvent être réalisées en adoptant ces stratégies. Dans cette thèse, nous étudions également comment atténuer les effets des fluctuations de puissance des DERs en conjonction avec des systèmes de stockage d'énergie. Pour cela, nous proposons un algorithme de lissage gaussien et nous le comparons avec des algorithmes de lissage trouvés dans l'état de l'art. Nous avons trouvé que l'algorithme proposé utilise de batterie de moins de taille à des fins de lissage par rapport à d'autres algorithmes. À cette fin, nous sommes également intéressés à étudier les effets de la gamme admissible des fluctuations sur les tailles de la batterie.Du côté de la demande, l'objectif est de réduire les coûts de l'énergie grâce aux approches de gestion de la demande DSM (Demand Side Management) telles que Demand Response (DR) et Energy Efficiency. Comme les processus industriels consomment énormément, une petite réduction de la consommation d'énergie en utilisant les approches DSM pourrait se traduire par des économies cruciales. Cette thèse se concentre sur l'approche DR qui peut profiter des prix variables de l'électricité dans le temps pour déplacer les demandes énergétiques des heures de pointe aux heures creuses. Pour atteindre cet objectif, nous comptons sur un modèle basé sur la théorie de file d'attente pour caractériser les comportements temporels (arrivée et départ des tâches) d'un système de fabrication. Après avoir défini les processus d'arrivée et de départ de tâches, une fonction d'utilisation efficace est utilisée pour prédire le comportement de la machine dans un domaine temporel et qui peut afficher son statut (allumé/éteint) à tout moment. En prenant le statut de chaque machine dans une ligne de production comme une entrée, nous proposons également un algorithme de planification DR qui adapte la consommation d'énergie d'une ligne de production aux deux contraintes de puissance disponibles et de taux de production. L'algorithme est codé à l'aide d’une machine d’état fini déterministe (Deterministic Finite State Machine) dans laquelle les transitions d'état se produisent en insérant une tâche à l'entrée du tapis roulant (on peut aussi avoir des transitions sans insertion de taches). Nous définissons des conditions pour l'existence d’un planificateur réalisable et aussi des conditions pour accepter positivement des demandes DRs / Due to increased energy costs and environmental concerns such as elevated carbon footprints, centralized power generation systems are restructuring themselves to reap benefits of distributed generation in order to meet the ever growing energy demands. Microgrids are considered as a possible solution to deploy distributed generation which includes Distributed Energy Resources (DERs) (e.g., solar, wind, battery, etc). In this thesis, we are interested in addressing energy management challenges in an industrial microgrid where energy loads consist of industrial processes. Our plan of attack is to divide the microgrid energy management into supply and demand sides.In supply side, the challenges include modeling of power generations and smoothing out fluctuations of the DERs. To model power generations, we propose amodel based on service curve concepts of Network Calculus (NC). Using this mathematical tool, we determine a minimum amount of power the DERs can generate and aggregating them will give us total power production in the microgrid. After that, if there is an imbalance between energy supply and demand, we put forward different strategies to minimize energy procurement costs. Based on real power consumption data of an industrial site located in France, significant cost savings can be made by adopting the strategies. In this thesis, we also study how to mitigate the effects of power fluctuations of DERs in conjunction with Energy Storage Systems (ESSs). For this purpose, we propose a Gaussian-based smoothing algorithm and compare it with state-of-the-art smoothing algorithms. We found out that the proposed algorithm uses less battery size for smoothing purposes when compared to other algorithms. To this end, we are also interested in investigating effects of allowable range of fluctuations on battery sizes.In demand side, the aim is to reduce energy costs through Demand Side Management (DSM) approaches such as Demand Response (DR) and Energy Efficiency (EE). As industrial processes are power-hungry consumers, a small power consumption reduction using the DSM approaches could translate into crucial savings. This thesis focuses on DR approach that can leverage time varying electricity prices to move energy demands from peak to off-peak hours. To attain this goal, we rely on a queuing theory-based model to characterize temporal behaviors (arrival and departure of jobs) of a manufacturing system. After defining job arrival and departure processes, an effective utilization function is used to predict workstation’s (or machine’s) behavior in temporal domain that can show its status (working or idle) at any time. Taking the status of every machine in a production line as an input, we also propose a DR scheduling algorithm that adapts power consumption of a production line to available power and production rate constraints. The algorithm is coded using Deterministic Finite State Machine (DFSM) in which state transitions happen by inserting a job (or not inserting) at conveyor input. We provide conditions for existence of feasible schedules and conditions to accept DR requests positively.To verify analytical computations on the queuing part, we have enhanced Objective Modular Network Testbed in C++ (OMNET++) discrete event simulator for fitting it to our needs. We modified various libraries in OMNET++ to add machine and conveyor modules. In this thesis, we also setup a testbed to experiment with a smart DR protocol called Open Automated Demand Response (OpenADR) that enables energy providers (e.g., utility grid) to ask consumers to reduce their power consumption for a given time. The objective is to explore how to implement our DR scheduling algorithm on top of OpenADR

Dans cette thèse, nous introduisons un nouvel artefact interactif pour le SERP: le "Snippet sémantique". Les snippets sémantiques s'appuient sur la coexistence des deux Webs pour faciliter le transfert des connaissances aux utilisateurs grâce a une contextualisation sémantique du besoin d'information de l'utilisateur. Ils font apparaître les relations entre le besoin d'information et les entités les plus pertinentes présentes dans la page Web. / In this thesis, we introduce a new interactive artifact for the SERP: the "Semantic Snippet". Semantic Snippets rely on the coexistence of the two webs to facilitate the transfer of knowledge to the user thanks to a semantic contextualization of the user's information need. It makes apparent the relationships between the information need and the most relevant entities present in the web page.

Dans la gestion des systèmes de production de soins, la maîtrise des flux hospitaliers et l'anticipation des tensions sont des enjeux majeurs. Les acteurs du secteur hospitalier et des filières de soins doivent maîtriser des tensions telles les pics d'activités et les engorgements de services qui sont liées aux flux des patients et aux flux des processus de soins. Ils sont toutefois démunis en méthodologies et outils d'aide à la décision et de pilotage adaptés. Cette thèse a pour but d’étudier et de développer la modélisation, l'optimisation et la mise en œuvre d'un Système d’Aide à l’amélioration de la prise en charge des patients en mode normal et en mode tension dans les Services des Urgences Pédiatriques (SUP) du CHRU de Lille. L’objectif de cette thèse est de proposer des solutions appropriées au SUP permettant d’améliorer la prise en charge des patients en termes de temps d’attente. Nous avons donc modélisé le processus de prise en charge des patients par l’approche Workflow afin d’identifier les dysfonctionnements au SUP près cette phase de modélisation, nous avons proposé une architecture de résolution à base d’agents afin d’optimiser l’ordonnancement des flux patients et diminuer considérablement leur temps d’attente en périodes des tensions. Ensuite nous avons étudié une démarche d’orchestration dynamique du Workflow par les agents afin de réduire les temps d’attentes des patients en cours d’exécution. Cette these est menée dans le cadre du projet ANR HOST avec la collaboration du SUP de CHRU de Lille. Les résultats des simulations mettent en exergue l’apport de l’alliance entre les systèmes multi-agent et l’optimisation pour l’aide à la décision. / In the healthcare production management systems, the control of the patient flows and the anticipation of the tensions are major issues. Due to the increasing the crowding situations and their consequences, there is an ever increasing emphasis on the ability of the actors in hospital and healthcare pathways to manage the patient health care process. They must be able to control the crowding (peaks of activities, congestion of services) that are related to patient and healthcare processes flows. However, decision makers do not have sufficient methodologies and decision support tools adapted for controlling the patient flows.This thesis aims to investigate and develop modeling, optimization and implementation of a Support System to improve the care of patients in normal situation and crowding situation in Services Pediatric Emergencies (SUP) of the Lille University Hospital. The objective of this thesis is to propose appropriate solutions to the SUP to improve care for patients in terms of wait times. We therefore modeled the process of care for patients by Workflow approach to identify malfunctions in the SUP near the modeling phase; we proposed a resolution of agent-based architecture to optimize scheduling patient flow and significantly decrease their waiting time during periods of tension. Then we studied a dynamic process orchestration workflow by agents to reduce the expectations of patients running time. This thesis is conducted under the ANR HOST project in collaboration with the Lille University Hospital SUP. The simulation results highlight the contribution of the alliance between the multi-agent systems and optimization for decision support

L’objectif que nous nous sommes fixés dans ce travail est la conception d’algorithmes d’ordonnancement temps réel en-ligne faisables optimisant l’utilisation de la plate-forme d’exécution et/ou des critères applicatifs de qualité de service propres à l’application. Nous avons en particulier étudié l’ordonnancement d’activités sur une ressource unique. Deux cas ont été analysés : le cas de tâches indépendantes périodiques s’exécutant sur un processeur et le cas de flux de messages indépendants périodiques sur un réseau de terrain avec accès au médium priorisé. Nos contributions reposent sur le “modèle classique” de l’ordonnancement temps réel où le système est représenté par un ensemble d’activités périodiques indépendantes et deux problématiques ont été abordées : • optimisation de l’utilisation de la plate-forme d’exécution : utiliser au mieux le potentiel de la plate-forme d’exécution tout en garantissant le respect des contraintes temporelles imposées au système ; ceci optimise le nombre de configurations faisables, • optimisation des critères applicatifs de qualité de service propres à l’application (i.e., pris en compte des performances de l’application autre que la faisabilité) : garantir les contraintes de temps tout en optimisant les performances de l’application. Nous avons donc proposé : • des méthodes de configurations permettant d’optimiser l’utilisation de la plate-forme d’exécution (i.e., maximiser faisabilité) en fixant les paramètres des politiques ou des systèmes considérés d’une manière appropriée. Deux études ont été conduites dans ce cadre : • allocation des “offsets” dans les systèmes “offset free”, • allocation de priorités, de politiques et de quantum dans les systèmes conformes au standard Posix 1003.1b, • une nouvelle classe de politiques d’ordonnancement permettant d’optimiser des critères de performances propres à l’application. De plus, une analyse d’ordonnancement générique pour cette classe a été proposée / Our goal is to come up with feasible (i.e., all required time constraints are met) on-line real-time scheduling algorithms. These algorithms have to optimise 1) the utilisation of the execution platform (i.e., meet time constraints and use platform at its fullest potential) and/or 2) optimise the application dependent performance criteria. We study two cases : the case of independent periodic tasks scheduled on a processor and the case of periodic traffic streams scheduled on a priority bus. To deal with these two problems, we propose : • Configuration methods to allow to optmlise the utilisation rate of the execution platform by setting the parameters of the policies or of the activities of the considered system. We perform two studies : the allocation of offsets in "Offset free" systems (I.E., offsets can be chosen off-line) and the priorities, policies and quantum allocations in systems compliant to the standard Posix 1003.1B, • A new class of scheduling policies to allow optimising application performance dependent criteria

Le cadre de ce travail est l’étude coordonnée de lois de contrôle et d’ordonnancement. Le premier objectif est de proposer et évaluer une approche de contrôle de la dégradation de la Qualité de Contrôle (QdC) par rejet sélectif d’instances de tâches ou de messages selon le modèle (m,k)-firm. Plus particulièrement, nous avons étudié l’impact de distribution de rejets sur la QdC d'une boucle de contrôle et, sur la base des résultats obtenus, nous avons spécifié une méthode de co-conception permettant de déterminer les paramètres (gain) optimaux de la loi de contrôle et les paramètres de la contrainte (m,k)-firm spécifiant le rejet sélectif d’instances. Cette proposition a été validée sur modèles à l’aide de techniques analytiques, par simulation ainsi que grâce à des expérimentations. Notre deuxième objectif est d'étudier le problème de l'ordonnancement d'un ensemble de tâches temps réel réalisant chacune les algorithmes de contrôle dans une application centralisée évolutive. Nous proposons un mécanisme d'ordonnancement qui ajuste en ligne les contraintes (m,k)-firm des tâches suivant la configuration courante de l'application de manière à ce qu’un critère reflétant la performance globale de l'application soit optimal à tout instant / In this thesis, we study a coordinated approach for the design of control laws and scheduling parameters. The first objective is to propose and evaluate a technique to control the degradation of the quality of control (QoC) by selectively rejecting task or message instances according to the (m,k)-firm model. More specifically, we have studied the impact of the (m,k)-firm packet dropout policy on the QoC of a control loop. Based on the obtained results, we have specified a co-design method for determining the parameters (gain) of the optimal control law and the (m,k)-firm constraint specifying the selective rejet of instances. This proposal was validated by using analytical techniques, simulation and experimentation activities. The second objective is to address the scheduling problem of a set of real-time tasks where each task implements a control law in a centralized scalable application. We proposed a scheduling mechanism which determines on line, according to the current system configuration, a (m,k)-constraint based scheduling strategy to apply to each task so that the criterion reflecting the overall performance of the application is optimal at all times

Les travaux développés dans cette thèse portent sur la "co-conception diagnostic / ordonnancement des mesures dans un système contrôlé en réseau" qui est un sujet multidisciplinaire nécessitant des compétences en théorie du contrôle et en théorie des réseaux. La thèse a pour but de développer, dans le contexte des systèmes contrôlés en réseau, une approche de co-conception qui intègre de façon coordonnée les caractéristiques qui expriment la performance du diagnostic des défauts et les paramètres de l'ordonnancement temps-réel des messages. L'intérêt de cette approche coordonnée réside essentiellement dans la minimisation des ressources nécessaires pour atteindre la performance du diagnostic requise, minimisation qui prend tout son sens dans le contexte des systèmes embarqués. Nous nous sommes intéressés plus particulièrement à l'étude des problèmes liés à l'élaboration d'algorithmes de diagnostic efficaces et adaptés aux caractéristiques de l'application de façon tout en prenant en compte différents types de contraintes liées au réseau. En conjonction avec ces algorithmes, deux ensembles de techniques d'ordonnancement des mesures ont été développés : - ordonnancement hors ligne - ordonnancement évènementiel en ligne Pour l'ordonnancement hors ligne, les séquences de communication sont conçues en amont, préalablement à la mise en oeuvre de l'algorithme de diagnostic (implémentation). D'autre part, nous proposons aussi des techniques d'ordonnancement en ligne basées sur l'échantillonnage évènementiel développé au cours de la dernière décennie. Au contraire de la plupart des recherches en automatique classique, considérant que l'échantillonnage des signaux continus est réalisé d'une manière périodique, les mesures dans cette approche sont transmises si et seulement si la condition de transmission (évènement) est vérifiée / The works developed in this thesis deal with 'fault diagnosis and sensor scheduling co-design' in networked control system. This multidisciplinary subject requires theoretical knowledge in both fault diagnosis and communication networks. Our contribution consists in developing a co-design approach that integrates in the same framework the characteristics of fault diagnosis performance and real time sensor scheduling. The main benefit of this approach is minimizing the required network resources for attending acceptable fault diagnosis performances. We are interested in the development of more efficient and more adapted for real time implementation fault diagnosis algorithms while taking into account different types of communication constraints. In conjunction with these algorithms, two sets of sensor scheduling techniques are used : - Off-line scheduling - On-line scheduling (event triggered sampling) For off-line scheduling, the communication sequences are designed before the implementation of the diagnostic algorithm. In this context, we proposed several techniques for scheduling with different spatial and temporal complexity and adapted to different operating condition for the detection and the isolation of faults based on the information provided by the selected communication sequences. Moreover, we deal also with on-line scheduling techniques based on the event triggered sampling developed during the last decade. In This approach measurement packets are transmitted if and only if the transmission condition (event) is verified. This saves resources provided by the network while maintaining acceptable performance of fault diagnosis. The objective of these algorithms is to minimize the number of transmitted information which means less energy consumption and has a major importance in wireless networked control systems

Cette thèse se focalise sur le développement des algorithmes d’ordonnancement sous contrainte (m, k)-firm, ainsi que leurs applications pour la gestion de la qualité de service (QdS) dans les réseaux et systèmes temps réel distribués. L’objectif recherché est la garantie déterministe de la QdS tout en maintenant un fort taux d’utilisation des ressources. Les contributions sont (1) l’établissement d’une condition suffisante d’ordonnançabilité d'un ensemble de tâches sous l’algorithme « distance based priority »; (2) la définition de R-(m, k)-firm, un nouveau modèle qui relâche la contrainte (m, k)-firm et qui permet de modéliser de façon plus juste des exigences du temps réel souple; (3) le développement d’un algorithme efficace de dimensionnement de ressources sous contrainte (m, k)-firm relâchée; (4) la proposition de « Double Leaks Bucket » pour la gestion active de files d'attente permettant de maintenir une QdS en cas de surcharge des réseaux / This work focuses on the scheduling algorithms under (m,k)-firm constraint, as well as the applications for QoS (quality of service) management in the networks and distributed real-time system. The research aim is to achieve the deterministic guarantee of QoS with high resource utilization. The contributions in this thesis include (1) proposing a sufficient condition for determining the schedulability of a real-time task set under Distance Base Priority scheduling algorithm; (2) defining a novel real-time constraint which relaxes the (m,k)-firm constraint and provides a more suitable modelling of soft real-time; (3) developing an effective resource provisioning algorithm under this relaxed (m,k)-firm constraint; (4) proposing an active queue management mechanism, called Double Leaks Bucket, which can guarantee the QoS with dynamic dropping of the packets during the networks overload period