Le processus d'approvisionnement d'une machine virtuelle (VM) ou d'un conteneur est une succession de trois étapes complexes : (i) la phase d’ordonnancement qui consiste à affecter la VM / le conteneur sur un nœud de calcul ; (ii) le transfert de l'image disque associée vers ce nœud de calcul ; (iii) et l'exécution du processus de démarrage (généralement connu sous le terme « boot »). En fonction des besoins de l’application virtualisée et de l’état de la plate-forme, chacune de ces trois phases peut avoir une durée plus ou moins importante. Si de nombreux travaux se sont concentrés sur l’optimisation des deux premières étapes, la littérature couvre que partiellement les défis liés à la dernière. Cela est surprenant car des études ont montré que le temps de démarrage peut atteindre l’ordre de la minute dans certaines conditions. Durée que nous avons confirmée grâce à une étude préliminaire visant à quantifier le temps de démarrage, notamment dans des scénarios où le ratio de consolidation est élevé. Pour comprendre les principales raisons de ces durées, nous avons effectué en jusqu'à 15000 expériences au dessus de l’infrastructure Grid5000. Chacune de ces expériences a eu pour but d’étudier le processus de démarrage selon différentes conditions environnementales. Les résultats ont montré que les opérations d'entrée/sorties liées au processus de démarrage étaient les plus coûteuses. Afin d’y remédier, nous défendons dans cette thèse la conception d'un mécanisme dédié permettant de limiter le nombre d’entrées/sorties générées lors du processus de démarrage. Nous démontrons la pertinence de notre proposition en évaluant le prototype YOLO (You Only LoadOnce). Grâce à YOLO, la durée de démarrage peut être accélérée de 2 à 13 fois pour les VM et jusqu’à 2 fois pour les conteneurs. Au delà de l’aspect performance, il convient de noter que la façon dont YOLO a été conçu permet de l’appliquer à d’autres types de technologies devirtualisation / conteneurisation. / The provisioning process of a VirtualMachine (VM) or a container is a succession of three complex stages : (i) scheduling theVM / Container to an appropriate compute node ;(ii) transferring the VM / Container image to that compute node from a repository ; (iii) and finally performing the VM / Container boot process. Depending on the properties of the client’s request and the status of the platform, each of these three phases can impact the total duration of the provisioning operation. While many works focused on optimizing the two first stages, only few works investigated the impact of the boot duration. This comes to us as a surprise as a preliminary study we conducted showed the boot time of a VM / Container can last up to a few minutes in high consolidated scenarios. To understand the major reasons for such overheads, we performed on top of Grid'5000 up to 15k experiments, booting VM / Containerunder different environmental conditions. The results showed that the most influential factor is the I/O operations. To accelerate the boot process, we defend in this thesis, the design of a dedicated mechanism to mitigate the number of generated I/O operations. We demonstrated the relevance of this proposal by discussing a first prototype entitled YOLO (You Only LoadOnce). Thanks to YOLO, the boot duration can be faster 2-13 times for VMs and 2 times for containers. Finally, it is noteworthy to mention that the way YOLO has been designed enables it to be easily applied to other types of virtualization (e.g., Xen) and containerization technologies.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Cette thèse s’intéresse au cas d’un port maritime dans lequel des terminaux à conteneurs coopèrent afin de fournir un meilleur service global. Pour coordonner les opérations entre les terminaux, un modèle et plusieurs méthodes de résolution sont proposés. L’objectif est de minimiser les temps de rotation des navires aux longs cours, des navires caboteurs, des barges fluviales et des trains. Une solution au modèle fournit une affectation des véhicules de transport de conteneurs aux terminaux, ce qui inclue les camions, ainsi qu’une allocation de ressources et des intervalles temporels pour leurs prises en charge et pour celles de leurs conteneurs. Pour obtenir des solutions au modèle, une formulation du problème comme un programme linéaire en variables mixtes est proposée, ainsi que plusieurs heuristiques basées sur la programmation mathématique. Une méthode de planification en horizon glissant est introduite pour la gestion dynamique avec prise en compte des incertitudes. Des expériences numériques sont conduites avec des milliers d’instances réalistes variées, dont les résultats indiquent la viabilité de notre approche. Des résultats démontrent qu’autoriser la coopération entre terminaux augmente significativement la performance du système. / This thesis deals with the case of a maritime port in which container terminals are cooperating to provide better global service. In order to coordinate operations between the terminals, a model and several solving methods are proposed. The objective is to minimize turnaround times of mother and feeder vessels, barges and trains. A solution to the model provides an assignment of container-transport vehicles to the terminals, including trucks, as well as an allocation of resources and time intervals to handle them and their containers. To obtain solutions to the model, a mixed-integer programming formulation is provided, as well as several mathematical programming based heuristics. A rolling horizon framework is introduced for dynamic management under uncertainty. Numerical experiments are conducted on thousands of various realistic instances. Results indicate the viability of our approach and demonstrate that allowing cooperation between terminals significantly increases the performance of the system.

Dans ce mémoire, nous nous intéressons à l’optimisation des mouvements improductifs de chargement/déchargement, appelés shiftings, dans les problèmes de transport. Dans le premier contexte,nous introduisons le problème de shifting dans le cas du voyageur de commerce. Notre objectif est de chercher un circuit hamiltonien qui optimise à la fois le coût distance et le coût shifting. Nous proposons une modélisation mathématique du problème, puis, nous adaptons la métaheuristique d’optimisation par colonies de fourmis sous sa forme séquentielle et parallèle pour le résoudre. Dans le deuxième contexte, nous abordons le problème d’optimisation des plans de chargement et d’arrimage des conteneurs dans des barges. Ce problème consiste à chercher l’emplacement le plus convenable de chaque conteneur dans les barges de façon à faciliter son déchargement dans la chronologie des ports à visiter. D'abord, nous introduisons une modélisation mathématique du problème dans le cas d’une seule barge ou différents ports du trajet ont des coûts shiftings non-uniformes. L’objectif est d’optimiser le coût total de shiftings, la stabilitélongitudinale de la barge et celle transversale. Ensuite, nous généralisons le problème au cas d’un système de convoi de barges. Nous proposons, d’abord, un modèle mathématique en nombres entiers, dans lequel, nous considérons l’aspect multi-objectif en optimisant le nombre de shiftings, la stabilité du convoi et le nombre de barges utilisées dans le convoi. Puis, nous adaptons la méthode nsga-II en se basant sur les heuristiques du problème de bin-packing.L'ensemble des résultats obtenus est évalué en utilisant des mesures de performances adaptées au problème. / This work outlines the optimization of unproductive loading/unloading movements, called shiftings, in transport problems. in the first context, we introduce the shifting in the case of the traveling salesman problem. our goal is to find a hamiltonian circuit that optimizes both distance and shifting costs. we propose a mathematical modeling of the problem, and then we adapt the ant colony optimization metaheuristic in its sequential and parallel form to solve it. in the second context, we address the 3d container stowage planning problem of barges. this problem consists in finding the most suitable location of each container in the barge in order to facilitate its retrieval in the chronology of ports to be visited. firstly, we introduce a mathematical modeling of the problem in the case of a single barge where different ports are of non-uniform operational costs. the main objective is to optimize the total shiftings fees, the longitudinal stability of the barge and the transverse one. then, we generalize our problem to the case of barge convoy systems. we first propose a suitable mathematical modeling, in which, we consider the multi-objective aspect by optimizing the total number of shiftings, the convoy stability and the number of the real-used barges in the convoy. in order to solve this new variant, we propose a novel adaptation of the multi-objective evolutionary algorithm nsga-ii (non-dominated sorting genetic algorithm-ii) based on a set of heuristics introduced by the bin-packing problem resolution methods. the numerical results are evaluated using performance measures adapted to theproblem.

Les terminaux à conteneurs utilisent les nouvelles technologies (EDI, RFID et GPS) pour échanger des données avec leurs partenaires, pour localiser les conteneurs et leurs équipements dans le terminal, et pour automatiser des tâches. Dans cette thèse, nous montrons comment ces informations peuvent être utilisées dans la gestion des opérations.La première partie utilise les informations sur les volumes annoncés pour affecter des ressources internes dans le but de minimiser le retard global au terminal. Nous représentons cette problématique à l'aide d'un problème de flot que nous implémentons comme programme linéaire mixte. Une étude de cas est réalisée pour un terminal du Grand Port Maritime de Marseille. En outre, nous combinons le problème d'affectation de ressources avec le dimensionnement d'un système de rendez-vous. Ceci permet de minimiser le retard global.La deuxième partie utilise les informations sur les conteneurs à retirer et leurs emplacements pour optimiser le déstockage. Le but est de retirer tous les conteneurs d'une rangée en minimisant le nombre de repositionnements parasites. Nous améliorons un modèle binaire, proposons une approche exacte de type branch and price - avec un sous-problème binaire et deux variantes d'un sous-problème énumératif - et en dérivons une approche heuristique - avec un sous-problème heuristique. L'approche exacte ne résout que les petites instances ; l'approche heuristique obtient des résultats satisfaisants mais devra être améliorée. Nous nous intéressons aussi à la version dynamique du problème où les informations sur les conteneurs à retirer arrivent petit à petit et comparons différentes stratégies de repositionnement. / Container terminals use intelligent freight technologies (e.g., EDI, RFID and GPS) to exchange data with their partners, to locate containers and equipment within the terminal, and to automate tasks. This thesis illustrated, via two examples, how this data may be used to optimize operations at the terminal.The first part uses information on announced volumes to allocate internal handling equipment. The objective is to minimize overall delays at the terminal. The problem is represented as a network flow problem and implemented as a linear mixed integer programming model. A case study for a terminal at the Grand Port Maritime de Marseille is carried out. We also showed that combining the allocation problem with the dimensioning of a truck appointment system may reduce overall delays at the terminal. The second part uses information on announced container retrievals and container positions to improve retrieval operations. The objective is to retrieve containers from a bay in a given sequence with a minimum number of parasite relocations. We improve an existing binary programming model and introduce an exact branch and price approach - with a binary subproblem and two variants of an enumerative subproblem - and a heuristic branch and price approach - with a heuristic subproblem. The exact approach solves only small instances; the heuristic approach performs well on several instances, but should be improved further. We also deal with a dynamic version of the problem where the retrieval order becomes revealed over time and evaluate different relocation strategies for this case.

Le but de ce travail est l'étude du problème de gestion de flot de conteneurs et de véhicules dans un réseau multimodal. Nous proposons une formulation du problème sous forme d'un modèle mathématique réaliste qui prend en considération les différents aspects liés au transport et au stockage des conteneurs et dont l'objectif est de minimiser le coût global de transport. Pour la résolution des grandes instances une approche de résolution bi-niveaux est proposée. Dans un premier niveau nous construisons un modèle agrégé plus facile à résoudre pour en extraire les décisions liées aux déplacements des trains et des barges ainsi qu'une borne duale de notre problème de base. Ces informations sont utilisées dans un deuxième niveau pour avoir des solutions de bonne qualité de notre problème par rapport aux solutions données par CPLEX en résolvant directement le modèle de base. Des résultats numériques sur des instances générées aléatoirement sont présentés et ils prouvent l'intérêt de l'approche de résolution proposée dans cette thèse. / The aim of this work is the study of the problem of managing the flow of containers and vehicles in a multimodal network. We propose a formulation of the problem under the form of a realistic mathematical model that takes into account the different aspects related to container transport and storage and whose objective is to minimize the overall cost of transport. For large-scale resolution, a two-level resolution approach is proposed. In a first level we build an aggregated model easier to solve to extract the decisions related to the movements of trains and barges as well as a dual terminal of our basic problem. This information is used in a second level to have good quality solutions of our problem compared to the solutions given by CPLEX by directly solving the basic model. Numerical results on randomly generated instances are presented and prove the value of the proposed resolution approach.

Les terminaux à conteneurs constituent des interfaces inter-modales essentielles pour le réseau de transport mondial. Une manutention efficace des conteneurs dans des terminaux est d'une importance cruciale pour la réduction des coûts de transport et la détermination des plans d'embarquement. Dans ce rapport de thèse, nous proposons principalement une approche de résolution distribuée à travers la description d'un modèle d'optimisation heuristique distribuée baptisé COSAH COntainer Stacking via multi-Agent approach and Heuristic methodqui permet de simuler, résoudre et optimiser l'espace de stockage disponible pour manier les départs et les arrivées des conteneurs dans un port fluvial ou maritime. Autrement dit, COSAH permet de minimiser le nombre total de mouvements parasites tout en respectant des contraintes dynamiques d'espace et de temps. Les performances de COSAH sont ensuite évaluées sur des instances générées aléatoirement, ainsi que des instances extraites de la réalité d'un port maritime tunisien : le port de Radès. En effet, nous avons procédé à une étude expérimentale implémentant et comparant COSAH à la version centralisée associée, toutes deux basées sur un algorithme de recherche non informée et un algorithme de recherche informée. Les résultats obtenus, présentés et illustrés, montrent l'efficacité de COSAH en particulier, et d'une méthode d'optimisation heuristique distribuée alliant les deux concepts : Agent et Heuristique, en général.

Le chargement/déchargement des conteneurs et leurs stockages provisoires dans le port est la plus importante et complexe tâche dans les terminaux portuaires. Elle est fortement liée au routage des grues de quai et son coût augmente considérablement surtout en absence d’une gestion efficace du terminal. Dans ce travail, nous étudions le problème de stockage des conteneurs (PSC). Il appartient à la catégorie des problèmes NP-difficiles et NP-complets. PSC consiste à déterminer un plan d’arrangement des conteneurs destinés à l’import et à l’export dans le port qui minimise les remaniements ultérieurs lors de leur transfert vers le bateau, camion ou train. En effet, le temps d'attente des camions des clients, le temps de transfert des grues de quai et le temps nécessaire au chargement/déchargement du navire sont avantageusement réduits. PSC est généralement étudié en considérant un seul type de conteneur. Cependant, plusieurs types de conteneurs sont utilisés dans les ports maritimes (dry, réfrigérés, toit ouvert,...). En outre, le problème de stockage de conteneurs peut être traité de façon statique ou dynamique (date d’arrivée et de départ des conteneurs incertains).L’objectif de cette thèse est de résoudre le PSC statique et le PSC dynamique pour un seul et plusieurs types de conteneurs en utilisant deux métaheuristiques : l’algorithme génétique, la recherche harmoniquePour vérifier la performance de chacune des approches proposées, une étude comparative des résultats générés par chaque méthode ainsi que celle de l’algorithme LIFO est établie / The loading and unloading of containers and their temporary storage in the container terminal are the most important and complex operation in seaport terminals. It is highly inter-related with the routing of yard crane and truck and their costs increased significantly especially without an efficient terminal management. To improve this process, an efficiency decision for the container storage space allocation must be taken.In this thesis, we studied the container storage problem (CSP). It falls into the category of NP hard and NP complete problems. CSP consists on finding the most suitable storage location for incoming containers that minimizes rehandling operations of containers during their transfer to the ship, truck or train. In fact, the wait time of customer trucks, the transfer time of yard crane and the Ship turnaround time are advantageously reduced.Generally, this problem is studied considering a single container type. However, this does not stand the problem under its real-life statement as there are multiple container types that should be considered, (refrigerated, open side, empty, dry, open top and tank). Often, containers arrive at the port dynamically over time and have an uncertain departure date (ship delayed, a ship down, delayed arrival of customer trucks…). Indeed, CSP must be studied in dynamic aspectThe objective of this thesis is to study Static CSP for a single and various container type and dynamic CSP for ONE and several container types and to propose solutions for each of them. Genetic algorithm and Harmony Search algorithm are used to solve these problems and we compare the results of each approach with the LIFO algorithm

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Les trains qui transportent des conteneurs empilés (en deux niveaux) sont un élément important du reseau de transport nord-americain. Le probleme de chargement des wagons correspond un probleme operationnel d'utilisation rencontre dans les terminaux ferroviaires. Elle consiste optimiser l’affectation des conteneurs des emplacements spécifiques sur les wagons. Ce mémoire est centré sur un article scientifique traitant le chargement optimal publié dans le Journal Européen de Recherche Opérationnelle (Volume 267, Numéro 1, Pages 107-119, 2018). Nous avons formule un modele lineaire en nombres entiers (ILP) et apporte un certain nombre de contributions. Premierement, nous avons proposé une méthodologie générale qui peut traiter des wagons double ou simple empilement avec des «patrons» de chargement arbitraires. Les les patrons tiennent un compte des dépendances de chargement entre les plateformes sur un wagon donne. Deuxiemement, nous avons modéliser les restrictions du centre de gravité (COG), les regles d’empilement et un nombre de restrictions techniques de chargement associees certains types de conteneurs et / ou de marchandises. Les resultats montrent que nous pouvons resoudre des instances de taille realiste dans un d´elai raisonnable en utilisant un solveur ILP commercial et nous illustrons que le fait de ne pas tenir compte de la correspondance conteneurs-wagons ainsi que des restrictions COG peut conduire une surestimation de la capacité disponible. / Double-stack trains are an important component of the railroad transport network for containerized cargo in specific markets such as North America. The load planning problem embodies an operational problem commonly faced in rail terminals by operators. It consists in optimizing the assignment of containers to specific locations on the train. The work in this thesis is centered around a scientific paper on the optimization on load planning problem for double stack-trains, published in the European Journal of Operation Research (Volume 267, Issue 1, Pages 1-398) on 16 May 2018. In the paper, we formulated an ILP model and made a number of contributions. First, we proposed a general methodology that can deal with double- or single-stack railcars with arbitrary loading patterns. The patterns account for loading dependencies between the platforms on a given railcar. Second, we modeled Center of gravity (COG) restrictions, stacking rules and a number of technical loading restrictions associated with certain types of containers and/or goods. Results show that we can solve realistic size instances in reasonable time using a commercial ILP solver and we illustrate that failing to account for containers-to-cars matching as well as COG restrictions may lead to an overestimation of the available train capacity.