La plupart des méthodes d'ordonnancement considèrent un environnement déterministe où les données du problème sont connues. Néanmoins, en réalité, plusieurs sortes d'aléas peuvent être rencontrées et l'ordonnancement robuste permet en tenir compte. Dans cette thèse, notre intuition initiale est que, d'une part, un ordonnancement non robuste deviendra rapidement inefficace avec les incertitudes qu'un ordonnancement robuste, et d'autre part, un ordonnancement robuste sera moins efficace qu'un ordonnancement non robuste en l'absence d'incertitudes. Dans ce cadre, nous avons proposé un algorithme génétique pour l'ordonnancement robuste. Un nouveau mécanisme de résolution et un nouveau critère de robustesse permettant de trouver une solution de bonne performance et peu sensible aux incertitudes ont été développés. Une phase expérimentale a été menée, d'une part, pour vérifier l'efficacité de l'algorithme génétique pour l'ordonnancement déterministe, sans tenir compte des incertitudes, et d'autre part, pour valider l'algorithme génétique pour l'ordonnancement robuste par la simulation afin de juger la qualité de la robustesse face aux incertitudes. Nous avons intégré cette approche de robustesse dans une démarche méthodologique générique intégrant des techniques d'optimisation et de simulation pour l'aide au dimensionnement des systèmes de production basé sur des ordonnancements robustes. Les différents modules de la démarche ont été développés sous forme d'un outil d'aide au dimensionnement, dans le cadre d'un cas applicatif réel, celui du bloc opératoire dans le secteur hospitalier.

Mit steigender Komplexität heterogener, verteilter Systeme nehmen auch die Anforderungen an deren Validierung zu. In dieser Arbeit wird ein Konzept vorgestellt, mit dem eine bestimmte Klasse komplexer Systeme, so genannte Dienstbereitstellende Systeme, durch automatisiertes Testen validiert werden kann. Mit Hilfe heterogener Klienten, bspw. eingebetteter Systeme, wird die Systemfunktionalität getestet. Hierzu wird das zu testende System auf die nach außen zur Verfügung gestellten Dienste reduziert und die Nutzung dieser Dienste durch Klienten mit einer Last quantifiziert. Eine Validierung wird durch die Vorgabe zeitlich veränderlicher Lasten für jeden Dienst definiert. Diese Lasten werden zielgerichtet den verfügbaren Klienten zugeteilt und durch diese im zu testenden System erzeugt. Zur praktikablen Anwendung dieses Konzeptes ist eine Automatisierung des Validierungsprozesses notwendig. In der Arbeit wird die Architektur einer Testbench vorgestellt, die zum einen die Heterogenität der Klienten berücksichtigt und zum anderen Einflüsse durch die Dynamik der Klienten während der Laufzeit der Validierung ausgleicht. Das hierbei zu lösende algorithmische Problem der Dynamischen Testpartitionierung wird ebenso definiert, wie ein Modell zur Beschreibung aller notwendigen Parameter. Die Testpartitionierung kann mittels einer eigens entwickelten Heuristik in Polynomialzeit gelöst werden. Zur Bestimmung der Leistungsfähigkeit des entwickelten Verfahrens wird die Heuristik aufwendigen Untersuchungen unterzogen. Am Beispiel eines zu testenden Mobilfunknetzwerkes wird die beschriebene Testbench umgesetzt und Kernparameter mittels Simulation ermittelt. Das Ergebnis dieser Arbeit ist ein Konzept zur Systemvalidierung, das generisch auf jede Art von dienstbereitstellenden Systemen angewandt werden kann und damit zur Verbesserung des Entwicklungsprozesses von komplexen verteilten Systemen beiträgt.

Ce manuscrit présente des travaux visant à intégrer un module d'ordonnancement (ProSched) à l'environnement de modélisation et simulation dynamique hybride PrODHyS dans le but d'automatiser la génération de scénarii de simulation de procédés discontinus sur la base d'une recette et d'une liste d'ordres de fabrication (OF). La méthodologie développée repose sur une approche mixte optimisation/simulation. Dans ce cadre, trois points essentiels ont été développés dans ces travaux : - tout d'abord, concevoir et développer des composants réutilisables (classes de recette) permettant de modéliser de manière hiérarchisée et systématique le déroulement des opérations unitaires. Pour cela, les notions de jeton Task et de macro-place paramétrable ont été introduites dans les RdPDO et permettent de décrire les recettes à réaliser par assemblage de ces composants prédéfinis. - ensuite, définir un modèle mathématique générique d'ordonnancement basé sur un formalisme de représentation bien établi (le R.T.N.) qui permet de modéliser les principales caractéristiques d'un procédé discontinu et de fournir l'ensemble des données d'entrée nécessaires au modèle de simulation. Pour cela, un modèle PLNE basé sur la formulation Unit Specific Event a été mis en œuvre. - enfin, définir l'interface existant entre le modèle d'optimisation et le modèle de simulation, à travers la notion de place de pilotage et de centre de décision au niveau du simulateur. Dans ce cadre, différentes stratégies de couplage sont proposées. Les potentialités de cette approche sont illustrées par la simulation d'un procédé complet. / This thesis presents works which aim to incorporate a scheduling module (ProSched) to an environment for modeling and dynamic hybrid simulation PrODHyS in order to automate the generation of scenarios for simulation of batch processes based on a recipe and a list of production orders (OF). The methodology developed is based on a mixed optimization / simulation approach. In this context, three key points have been developed in this work: - First, design and develop reusable components (recipe classes) for the hierarchical and systematic modeling of the sequencing of unit operations. For this, the notions of Task token and macro-place have been introduced in the RdPDO formalism and allow the modeling of recipes by assembling these predefined components. - Secondly, define a generic mathematical model of scheduling based on a well defined graphical formalism (RTN) that models the main characteristics of batch processes and provide all input data necessary to the simulation model. For this, a MILP model based on the Unit Specific Event formulation has been implemented. - Finally, define the interface between the optimization model and the simulation model through the concept of control place and decision-making center at the simulator level. In this context, various strategies of mixing optimization and simulation are proposed. The potential of this approach is illustrated by the simulation of a complete manufacturing process