Ce travail de thèse sur les problèmes de ré-ordonnancement dans un système de transport de bus concerne la mise en oeuvre d'un système d'aide (SAD) pour les régulateurs des exploitants dans leurs tâches de prise de décision lorsque se produisent des perturbations dans le fonctionnement du réseau de transport. Dans ce contexte, nous avons développé un SAD qui repose sur un module de dimensionnement et un module des stratégies de régulation pour aider les régulateurs dans le processus de planification en temps réel et pour diminuer les influences des perturbations. Les approches par l'algorithme génétique et l'algorithme du recuit simulé sont utilisées pour la régulation en tenant compte des diverses contraintes imposées au système et en particulier des contraintes de capacité des autobus. Un nouveau codage et de nouveaux opérateurs de croisement et de mutation ont été proposés pour permettre de respecter les contraintes du problème. Ainsi, nous avons construit une application en Visual C Sharp du SAD proposé afin de prouver son efficacité en cas de perturbation sur le réseau de transport public d'autobus.

Cette thèse se divise en trois parties. La première est consacrée à la conception d'une chaîne d'approvisionnement au niveau stratégique. Une approche systématique est proposée; elle est construite à partir de cinq macro-activités. Un logiciel a été développé à partir de cette approche. Il est présenté en détail.<br /><br />Dans la seconde partie de la thèse, des problèmes de recherche opérationnelle liés aux chaînes d'approvisionnement vues au niveau stratégique sont exposés. Il s'agit en particulier de problèmes relatifs à la sélection des partenaires d'une chaîne d'approvisionnement.<br /><br />Enfin, la dernière partie de la thèse est dédiée à des problèmes sensibles au niveau tactique dans l'environnement des chaînes d'approvisionnement. Il s'agit d'ordonnancement en temps réel d'assemblage lorsque les composants sont sous-traités et de la conception d'un processus de partage des bénéfices et des pertes entre partenaires.

Le pilotage optimal de production à moyen et à court terme représente de plus en plus une décision importante pour la gestion efficace d'une chaîne logistique. <br /><br />Dans la première partie de ce travail, nous nous intéressons au pilotage optimal de production à moyen terme d'une chaîne logistique à deux étages. Notre objectif est de savoir quel est le bénéfice d'une optimisation globale par rapport à l'optimisation locale. Nous étudions le comportement du système pour deux types de demande (déterministe/stochastique) et par rapport aux deux types d'optimisation. La modélisation est faite à l'aide des outils de la programmation mathématique et de la théorie des files d'attente. Plusieurs analyses ont été réalisées pour pouvoir définir le comportement de chaque modèle afin de pouvoir les<br />comparer. <br /><br />Dans la deuxième partie, nous considérons le problème d'optimisation de la production à court terme appliqué à une raffinerie pétrolière. Nous nous intéressons à l'ordonnancement des activités de chargement/déchargement du pétrole brut dans les réservoirs de stockage en ayant comme objectif la minimisation du coût de reconfiguration. Nous présentons une modélisation générique qui tient compte de tous les modes de préparation de mélanges et des différentes options de distillation. Nous donnons les différentes méthodes développées pour améliorer l'efficacité de la résolution ainsi qu'une nouvelle extension sur la méthode de décomposition de Benders. Nous terminons en comparant les différentes méthodes en terme de critères de qualité de la solution obtenue et du temps de résolution.

Les applications de gestion de flux sont responsables de la majorité des calculs des systèmes embarqués (vidéo conférence, vision par ordinateur). Leurs exigences de haute performance rendent leur mise en œuvre parallèle nécessaire. Par conséquent, il est de plus en plus courant que les systèmes embarqués modernes incluent des processeurs multi-cœurs qui permettent un parallélisme massif. La mise en œuvre des applications de gestion de flux sur des multi-cœurs est difficile à cause de leur complexité, qui tend à augmenter, et de leurs exigences strictes à la fois qualitatives (robustesse, fiabilité) et quantitatives (débit, consommation d'énergie). Ceci est observé dans l'évolution de codecs vidéo qui ne cessent d'augmenter en complexité, tandis que leurs exigences de performance demeurent les mêmes. Les modèles de calcul (MdC) flot de données ont été développés pour faciliter la conception de ces applications qui sont typiquement composées de filtres qui échangent des flux de données via des liens de communication. Ces modèles fournissent une représentation intuitive des applications de gestion de flux, tout en exposant le parallélisme de tâches de l'application. En outre, ils fournissent des analyses statiques pour la vivacité et l'exécution en mémoire bornée. Cependant, les applications de gestion de flux modernes comportent des filtres qui échangent des quantités de données variables, et des liens de communication qui peuvent être activés / désactivés. Dans cette thèse, nous présentons un nouveau MdC flot de données, le Boolean Parametric Data Flow (BPDF), qui permet le paramétrage de la quantité de données échangées entre les filtres en utilisant des paramètres entiers et l'activation et la désactivation de liens de communication en utilisant des paramètres booléens. De cette manière, BPDF est capable de exprimer des applications plus complexes, comme les décodeurs vidéo modernes. Malgré l'augmentation de l'expressivité, les applications BPDF restent statiquement analysables pour la vivacité et l'exécution en mémoire bornée. Cependant, l'expressivité accrue complique grandement la mise en œuvre. Les paramètres entiers entraînent des dépendances de données de type paramétrique et les paramètres booléens peuvent désactiver des liens de communication et ainsi éliminer des dépendances de données. Pour cette raison, nous proposons un cadre d'ordonnancement qui produit des ordonnancements de type ``aussi tôt que possible'' (ASAP) pour un placement statique donné. Il utilise des contraintes d'ordonnancement, soit issues de l'application (dépendance de données) ou de l'utilisateur (optimisations d'ordonnancement). Les contraintes sont analysées pour la vivacité et, si possible, simplifiées. De cette façon, notre cadre permet une grande variété de politiques d'ordonnancement, tout en garantissant la vivacité de l'application. Enfin, le calcul du débit d'une application est important tant avant que pendant l'exécution. Il permet de vérifier que l'application satisfait ses exigences de performance et il permet de prendre des décisions d'ordonnancement à l'exécution qui peuvent améliorer la performance ou la consommation d'énergie. Nous traitons ce problème en trouvant des expressions paramétriques pour le débit maximum d'un sous-ensemble de BPDF. Enfin, nous proposons un algorithme qui calcule une taille des buffers suffisante pour que l'application BPDF ait un débit maximum. / Streaming applications are responsible for the majority of the computation load in many embedded systems (video conferencing, computer vision etc). Their high performance requirements make parallel implementations a necessity. Hence, more and more modern embedded systems include many-core processors that allow massive parallelism. Parallel implementation of streaming applications on many-core platforms is challenging because of their complexity, which tends to increase, and their strict requirements both qualitative (e.g., robustness, reliability) and quantitative (e.g., throughput, power consumption). This is observed in the evolution of video codecs that keep increasing in complexity, while their performance requirements remain the same or even increase. Data flow models of computation (MoCs) have been developed to facilitate the design process of such applications, which are typically composed of filters exchanging streams of data via communication links. Data flow MoCs provide an intuitive representation of streaming applications, while exposing the available parallelism of the application. Moreover, they provide static analyses for liveness and boundedness. However, modern streaming applications feature filters that exchange variable amounts of data, and communication links that are not always active. In this thesis, we present a new data flow MoC, the Boolean Parametric Data Flow (BPDF), that allows parametrization of the amount of data exchanged between the filters using integer parameters and the enabling and disabling of communication links using boolean parameters. In this way, BPDF is able to capture more complex streaming applications, like video decoders. Despite the increase in expressiveness, BPDF applications remain statically analyzable for liveness and boundedness. However, increased expressiveness greatly complicates implementation. Integer parameters result in parametric data dependencies and the boolean parameters disable communication links, effectively removing data dependencies. We propose a scheduling framework that facilitates the scheduling of BPDF applications. Our scheduling framework produces as soon as possible schedules for a given static mapping. It takes us input scheduling constraints that derive either from the application (data dependencies) or from the user (schedule optimizations). The constraints are analyzed for liveness and, if possible, simplified. In this way, our framework provides flexibility, while guaranteeing the liveness of the application. Finally, calculation of the throughput of an application is important both at compile-time and at run-time. It allows to verify at compile-time that the application meets its performance requirements and it allows to take scheduling decisions at run-time that can improve performance or power consumption. We approach this problem by finding parametric throughput expressions for the maximum throughput of a subset of BPDF graphs. Finally, we provide an algorithm that calculates sufficient buffer sizes for the BPDF graph to operate at maximum throughput.

Dans cette thèse, nous nous intéressons principalement à l'étude du fonctionnement cyclique mono-produit des ateliers de traitement de surface. Notre contribution porte sur le problème d'ordonnancement associé connu dans la littérature sous le nom Cyclic Hoist Scheduling Problem (CHSP). L'objet de cette thèse est de proposer des méthodes efficaces pour la résolution des problèmes de traitement de surface dans le cas où les produits à traiter sont du même type. Nous traitons en particulier le cas où le nombre des robots présents sur la ligne est égal à deux, ce qui augmente le nombre des contraintes du problème, sachant que dans le cas mono robot, ce problème a été prouvé NP-Complet. Pour cela, nous proposons une méthode qui combine deux heuristiques et un programme linéaire mixte. Cette méthode permet notamment d'affecter les mouvements de transport à l'un des deux robots tout en gérant les risques de collision entre eux, lorsque la gamme opératoire des produits à traiter suit l'implantation des cuves.Par la suite, nous proposons une extension du modèle au cas de lignes complexes. Enfin, nous étudions le cas d'un fonctionnement mixte, pour lequel il est nécessaire de traiter dans une même installation des produits différents et des rafales de produits identiques. Dans ces conditions, la solution la plus intéressante pour les industriels est de pouvoir alterner des modes de production dynamiques et cycliques. Pour cela, nous proposons une méthode efficace permettant de résoudre le problème d'ordonnancement associé à la phase transitoire relative à ce type de fonctionnement. Elle consiste en particulier à chercher les dates d'entrée au plus tôt des produits. La principale difficulté identifiée consiste ici à passer du mode dynamique au mode cyclique, c'est-à-dire à rejoindre un cycle à partir d'une solution courante donnée, en supposant que ce cycle est connu à priori. Les méthodes élaborées dans les divers cas traités sont validées par des tests sur des benchmarks de la littérature.

L'augmentation de la densité des transistors dans les circuits électroniques conduit à une augmentation de la consommation d'énergie induisant des phénomènes thermiques plus complexes à maitriser. Dans le cas de systèmes embarqués en environnement où la température ambiante varie dans des proportions importantes (automobile par exemple), ces phénomènes peuvent conduire à des problèmes de fiabilité. Parmi les mécanismes de défaillance observés, on peut citer les cycles thermiques (CT) qui induisent des déformations dans les couches métalliques de la puce pouvant conduire à des fissurations. L'objectif de la thèse est de proposer pour des architectures de type multiprocesseur sur puce une technique de réduction des CT subis par les processeurs, et ce en respectant les contraintes temps réel des applications. L'exemple du circuit MPC5517 de Freescale a été considéré. Dans un premier temps un modèle thermique de ce circuit a été élaboré à partir de mesures par une caméra thermique sur ce circuit décapsulé. Un environnement de simulation a été mis en oeuvre pour permettre d'effectuer simultanément des analyses thermiques et d'ordonnancement de tâches et mettre en évidence l'influence de la température sur la puissance dissipée. Une heuristique globale pour réduire à la fois les CT et la température maximale des processeurs a été étudiée. Elle tient compte des variations de la température ambiante et se base sur les techniques DVFS et DPM. Les résultats de simulation avec les algorithmes d'ordonnancement globaux RM, EDF et EDZL et avec différentes charges processeur (sur un circuit type MPC5517 et un UltraSparc T1) illustrent l'efficacité de la technique proposée.

Cette thèse s'intéresse au fonctionnement cyclique multi-produits des ateliers de traitement de surface, et au problème d'ordonnancement associé (HSP), caractérisé par des contraintes fortes et atypiques, dont certaines sont liées aux ressources de transport. Dans le cas de productions en grandes séries, une commande cyclique de ces systèmes est particulièrement adaptée, permettant notamment de réduire la combinatoire de résolution, et sous réserve que les ratios de produits soient connus à l'avance. Notre objectif est de trouver le meilleur ordonnancement des tâches de traitement et de transport en un temps raisonnable. Pour cela, nous proposons une première approche, basée sur un modèle linéaire et une méthode de résolution arborescente de type séparation et évaluation. Nous présentons des modélisations pour différentes extensions du problème dit de base et nous fournissons des exemples illustratifs et des résultats sur des benchmarks. Par la suite et compte tenu de l'analyse de la littérature relative aux ordonnancements cycliques mono-produit et multi-produits, nous proposons tout d'abord une heuristique dédiée au cas multi-produits étudié, et basée sur un algorithme de liste. Avec ce dernier, nous obtenons un ordonnancement cyclique dont le degré du cycle n'est pas fixé au préalable. Enfin, nous présentons une deuxième modélisation approchée sous la forme d'un algorithme génétique pour résoudre un HSP 2-cyclique. Ces différents modèles sont validés par des tests sur des benchmarks de la littérature pour lesquels nous avons obtenus des résultats prometteurs. Nous terminons par une analyse critique des avantages et inconvénients des modèles élaborés et par quelques propositions de perspectives pour ce travail.

Nos travaux concernent l'étude d'une extension d'un problème d'ordonnancement bien connu sous l'appellation job shop. Nous appelons cette extension le General Flexible Job Shop Scheduling Problem (GFJSSP). Celui-ci se rencontre dans différents types d'ateliers ayant comme caractéristique commune d'être soumis à des contraintes dues à des ressources de transport. Le GFJSSP se caractérise par l'intégration de machines et robots flexibles. Le terme General induit par ailleurs la présence de robots dont la capacité est supposée unitaire dans notre étude, des temps opératoires bornés, et la possibilité de prise en compte d'emplacements de stockage spécifiques. Après avoir défini l'atelier et le problème correspondant à cette extension, nous avons proposé deux modélisations du GFJSSP ainsi défini : une première modélisation mathématique linéaire, et une modélisation graphique, qui correspond à une généralisation du graphe disjonctif couramment utilisé pour les problèmes de job shop. Nous avons ensuite abordé la résolution suivant deux étapes : tout d'abord en nous focalisant sur l'aspect séquencement des tâches de traitement et de transport, pour lequel nous avons élaboré deux méthodes heuristiques (de type Tabou et basée sur une procédure de shifting bottleneck améliorée) ; puis en intégrant dans un deuxième temps la problématique de l'affectation induite par la flexibilité de certaines ressources. Pour cette dernière étape, nous avons combiné les méthodes précédentes avec un algorithme génétique. L'algorithme hybride obtenu nous permet de résoudre des instances de la littérature correspondant à divers cas spécifiques, avec des résultats assez proches des meilleures méthodes dédiées. A termes, il pourrait être intégré dans un système d'aide à la décision général qui s'affranchirait de la phase d'identification préalable du type de job shop considéré, et serait adapté à la résolution de nombreux cas (avec ou sans problème d'affectation, temps de traitement fixes ou bornés, avec ou sans stockage, etc..).

La programmation par contraintes est une approche régulièrement utilisée pour résoudre des problèmes combinatoires d'origines diverses. Dans cette thèse nous nous focalisons sur les problèmes d'ordonnancement cumulatif. Un problème d'ordonnancement consiste à déterminer les dates de débuts et de fins d'un ensemble de tâches, tout en respectant certaines contraintes de capacité et de précédence. Les contraintes de capacité concernent aussi bien des contraintes cumulatives classiques où l'on restreint la somme des hauteurs des tâches intersectant un instant donné, que des contraintes cumulatives colorées où l'on restreint le nombre maximum de couleurs distinctes prises par les tâches. Un des objectifs récemment identifiés pour la programmation par contraintes est de traiter des problèmes de grandes tailles, habituellement résolus à l'aide d'algorithmes dédiés et de métaheuristiques. Par exemple, l'utilisation croissante de centres de données virtualisés laisse apparaitre des problèmes d'ordonnancement et de placement multi-dimensionnels de plusieurs milliers de tâches. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons l'idée de balayage synchronisé considérant simultanément une conjonction de contraintes cumulative et des précédences, ce qui nous permet d'accélérer la convergence au point fixe. De plus, de ces algorithmes de filtrage nous dérivons des procédures gloutonnes qui peuvent être appelées à chaque nœud de l'arbre de recherche pour tenter de trouver plus rapidement une solution au problème. Cette approche permet de traiter des problèmes impliquant plus d'un million de tâches et 64 ressources cumulatives. Ces algorithmes ont été implémentés dans les solveurs de contraintes Choco et SICStus, et évalués sur divers problèmes déplacement et d'ordonnancement.Mots-clés : Programmation par contraintes, ordonnancement, cumulatif, passage à l'échelle, point fixe, contraintes de ressources multidimensionelles, balayage synchronisé.

Ordonnancement d’E/S Transversal pour les Systèmes de Fichiers Parallèles : desApplications aux DispositifsCette thèse porte sur l’utilisation de l’ordonnancement d’Entrées/Sorties (E/S) pour atténuer leseffets d’interférence et améliorer la performance d’E/S des systèmes de fichiers parallèles. Ilest commun pour les plates-formes de calcul haute performance (HPC) de fournir une infrastructurede stockage partagée pour les applications qui y sont hébergées. Dans cette situation,où plusieurs applications accèdent simultanément au système de fichiers parallèle partagé, leursaccès vont souffrir de l’interférence, ce qui compromet l’efficacité des stratégies d’optimisationd’E/S.Nous avons évalué la performance de cinq algorithmes d’ordonnancement dans les serveurs dedonnées d’un système de fichiers parallèle. Ces tests ont été exécutés sur différentes platesformeset sous différents modèles d’accès. Les résultats indiquent que la performance des ordonnanceursest affectée par les modèles d’accès des applications, car il est important pouraméliorer la performance obtenue grâce à un algorithme d’ordonnancement de surpasser sessurcoûts. En même temps, les résultats des ordonnanceurs sont affectés par les caractéristiquesdu système d’E/S sous-jacent - en particulier par des dispositifs de stockage. Différents dispositifsprésentent des niveaux de sensibilité à la séquentialité et la taille des accès distincts, ce quipeut influencer sur le niveau d’amélioration de obtenue grâce à l’ordonnancement d’E/S.Pour ces raisons, l’objectif principal de cette thèse est de proposer un modèle d’ordonnancementd’E/S avec une double adaptabilité : aux applications et aux dispositifs. Nous avons extraitdes informations sur les modèles d’accès des applications en utilisant des fichiers de trace,obtenus à partir de leurs exécutions précédentes. Ensuite, nous avons utilisé de l’apprentissageautomatique pour construire un classificateur capable d’identifier la spatialité et la taille desaccès à partir du flux de demandes antérieures. En outre, nous avons proposé une approche pourobtenir efficacement le ratio de débit séquentiel et aléatoire pour les dispositifs de stockage enexécutant des benchmarks pour un sous-ensemble des paramètres et en estimant les restantsavec des régressions linéaires.Nous avons utilisé les informations sur les caractéristiques des applications et des dispositifsde stockage pour décider automatiquement l’algorithme d’ordonnancement le plus appropriéen utilisant des arbres de décision. Notre approche améliore les performances jusqu’à 75% parrapport à une approche qui utilise le même algorithme d’ordonnancement dans toutes les situations,sans capacité d’adaptation. De plus, notre approche améliore la performance dans 64%de scénarios en plus, et diminue les performances dans 89% moins de situations. Nos résultatsmontrent que les deux aspects - des applications et des dispositifs - sont essentiels pour faire desbons choix d’ordonnancement. En outre, malgré le fait qu’il n’y a pas d’algorithme d’ordonnancementqui fournit des gains de performance pour toutes les situations, nous montrons queavec la double adaptabilité il est possible d’appliquer des techniques d’ordonnancement d’E/Spour améliorer la performance, tout en évitant les situations où cela conduirait à une diminutionde performance. / This thesis focuses on I/O scheduling as a tool to improve I/O performance on parallel file systemsby alleviating interference effects. It is usual for High Performance Computing (HPC)systems to provide a shared storage infrastructure for applications. In this situation, when multipleapplications are concurrently accessing the shared parallel file system, their accesses willaffect each other, compromising I/O optimization techniques’ efficacy.We have conducted an extensive performance evaluation of five scheduling algorithms at aparallel file system’s data servers. Experiments were executed on different platforms and underdifferent access patterns. Results indicate that schedulers’ results are affected by applications’access patterns, since it is important for the performance improvement obtained througha scheduling algorithm to surpass its overhead. At the same time, schedulers’ results are affectedby the underlying I/O system characteristics - especially by storage devices. Differentdevices present different levels of sensitivity to accesses’ sequentiality and size, impacting onhow much performance is improved through I/O scheduling.For these reasons, this thesis main objective is to provide I/O scheduling with double adaptivity:to applications and devices. We obtain information about applications’ access patternsthrough trace files, obtained from previous executions. We have applied machine learning tobuild a classifier capable of identifying access patterns’ spatiality and requests size aspects fromstreams of previous requests. Furthermore, we proposed an approach to efficiently obtain thesequential to random throughput ratio metric for storage devices by running benchmarks for asubset of the parameters and estimating the remaining through linear regressions.We use this information on applications’ and storage devices’ characteristics to decide the bestfit in scheduling algorithm though a decision tree. Our approach improves performance byup to 75% over an approach that uses the same scheduling algorithm to all situations, withoutadaptability. Moreover, our approach improves performance for up to 64% more situations, anddecreases performance for up to 89% less situations. Our results evidence that both aspects- applications and storage devices - are essential for making good scheduling choices. Moreover,despite the fact that there is no scheduling algorithm able to provide performance gainsfor all situations, we show that through double adaptivity it is possible to apply I/O schedulingtechniques to improve performance, avoiding situations where it would lead to performanceimpairment. / Esta tese se concentra no escalonamento de operações de entrada e saída (E/S) como uma soluçãopara melhorar o desempenho de sistemas de arquivos paralelos, aleviando os efeitos dainterferência. É usual que sistemas de computação de alto desempenho (HPC) ofereçam umainfraestrutura compartilhada de armazenamento para as aplicações. Nessa situação, em quemúltiplas aplicações acessam o sistema de arquivos compartilhado de forma concorrente, osacessos das aplicações causarão interferência uns nos outros, comprometendo a eficácia de técnicaspara otimização de E/S.Uma avaliação extensiva de desempenho foi conduzida, abordando cinco algoritmos de escalonamentotrabalhando nos servidores de dados de um sistema de arquivos paralelo. Foramexecutados experimentos em diferentes plataformas e sob diferentes padrões de acesso. Osresultados indicam que os resultados obtidos pelos escalonadores são afetados pelo padrão deacesso das aplicações, já que é importante que o ganho de desempenho provido por um algoritmode escalonamento ultrapasse o seu sobrecusto. Ao mesmo tempo, os resultados doescalonamento são afetados pelas características do subsistema local de E/S - especialmentepelos dispositivos de armazenamento. Dispositivos diferentes apresentam variados níveis desensibilidade à sequencialidade dos acessos e ao seu tamanho, afetando o quanto técnicas deescalonamento de E/S são capazes de aumentar o desempenho.Por esses motivos, o principal objetivo desta tese é prover escalonamento de E/S com duplaadaptabilidade: às aplicações e aos dispositivos. Informações sobre o padrão de acesso dasaplicações são obtidas através de arquivos de rastro, vindos de execuções anteriores. Aprendizadode máquina foi aplicado para construir um classificador capaz de identificar os aspectosespacialidade e tamanho de requisição dos padrões de acesso através de fluxos de requisiçõesanteriores. Além disso, foi proposta uma técnica para obter eficientemente a razão entre acessossequenciais e aleatórios para dispositivos de armazenamento, executando testes para apenas umsubconjunto dos parâmetros e estimando os demais através de regressões lineares.Essas informações sobre características de aplicações e dispositivos de armazenamento são usadaspara decidir a melhor escolha em algoritmo de escalonamento através de uma árvore dedecisão. A abordagem proposta aumenta o desempenho em até 75% sobre uma abordagem queusa o mesmo algoritmo para todas as situações, sem adaptabilidade. Além disso, essa técnicamelhora o desempenho para até 64% mais situações, e causa perdas de desempenho em até 89%menos situações. Os resultados obtidos evidenciam que ambos aspectos - aplicações e dispositivosde armazenamento - são essenciais para boas decisões de escalonamento. Adicionalmente,apesar do fato de não haver algoritmo de escalonamento capaz de prover ganhos de desempenhopara todas as situações, esse trabalho mostra que através da dupla adaptabilidade é possívelaplicar técnicas de escalonamento de E/S para melhorar o desempenho, evitando situações emque essas técnicas prejudicariam o desempenho.