Geodätische Messabweichungen werden oft gut durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschrieben, die steilgipfliger als die Gaußsche Normalverteilung sind. Das gilt besonders, wenn grobe Messabweichungen nicht völlig ausgeschlossen werden können. Neben einigen in der Geodäsie bisher verwendeten Verteilungen (verallgemeinerte Normalverteilung, Hubers Verteilung) diskutieren wir hier die skalenkontaminierte Normalverteilung, die für die praktische Rechnung einige Vorteile bietet. / Geodetic measurement errors are frequently well described by probability distributions, which are more peak-shaped than the Gaussian normal distribution. This is especially true when gross errors cannot be excluded. Besides some distributions used so far in geodesy (generalized normal distribution, Huber’s distribution) we discuss the scale contaminated normal distribution, which offers some advantages in practical calculations.

Stuttgart, Univ., Diss., 2006. / Druckausg. beim VDI-Verl., Düsseldorf als: Fortschrittberichte / VDI : Reihe 8 ; Nr. 1125 erschienen.

Th. doct.--Automatique--Paris 9, 1996. / LMI = Linear matrix inequalities. Textes en français ou en anglais. 1996 d'après la déclaration du dépôt légal. Bibliogr. p. 197-209. Résumé en français.

Stuttgart, Univ., Diss., 2003.

Stuttgart, Univ., Diss., 2001.

Stuttgart, Univ., Diss., 2004.

Essen, University, Diss., 2004--Duisburg.

La qualité d'un plan d'exécution engendré par un optimiseur de requêtes est fortement dépendante de la qualité des estimations produites par le modèle de coûts. Malheureusement, ces estimations sont souvent imprécises. De nombreux travaux ont été menés pour améliorer la précision des estimations. Cependant, obtenir des estimations précises reste très difficile car ceci nécessite une connaissance préalable et détaillée des propriétés des données et des caractéristiques de l'environnement d'exécution. Motivé par ce problème, deux approches principales de méthodes d'optimisation ont été proposées. Une première approche s'appuie sur des valeurs singulières d'estimations pour choisir un plan d'exécution optimal. A l'exécution, des statistiques sont collectées et comparées à celles estimées. En cas d'erreur d'estimation, une ré-optimisation est déclenchée pour le reste du plan. A chaque invocation, l'optimiseur associe des valeurs spécifiques aux paramètres nécessaires aux calculs des coûts. Cette approche peut ainsi induire plusieurs ré-optimisations d'un plan, engendrant ainsi de mauvaises performances. Dans l'objectif d'éviter cela, une approche alternative considère la possibilité d'erreurs d'estimation dès la phase d'optimisation. Ceci est modélisé par l'utilisation d'un ensemble de points d'estimations pour chaque paramètre présumé incertain. L'objectif est d'anticiper la réaction à une sous-optimalité éventuelle d'un plan d'exécution. Les méthodes dans cette approche cherchent à générer des plans robustes dans le sens où ils sont capables de fournir des performances acceptables et stables pour plusieurs conditions d'exécution. Ces méthodes supposent souvent qu'il est possible de trouver un plan robuste pour l'ensemble de points d'estimations considéré. Cette hypothèse reste injustifiée, notamment lorsque cet ensemble est important. De plus, la majorité de ces méthodes maintiennent sans modification un plan d'exécution jusqu'à la terminaison. Cela peut conduire à de mauvaises performances en cas de violation de la robustesse à l'exécution. Compte tenu de ces constatations, nous proposons dans le cadre de cette thèse une méthode d'optimisation hybride qui vise deux objectifs : la production de plans d'exécution robustes, notamment lorsque l'incertitude des estimations utilisées est importante, et la correction d'une violation de la robustesse pendant l'exécution. Notre méthode s'appuie sur des intervalles d'estimations calculés autour des paramètres incertains, pour produire des plans d'exécution robustes. Ces plans sont ensuite enrichis par des opérateurs dits de contrôle et de décision. Ces opérateurs collectent des statistiques à l'exécution et vérifient la robustesse du plan en cours. Si la robustesse est violée, ces opérateurs sont capables de prendre des décisions de corrections du reste du plan sans avoir besoin de rappeler l'optimiseur. Les résultats de l'évaluation des performances de notre méthode indiquent qu'elle fournit des améliorations significatives dans la robustesse d'évaluation de requêtes. / The quality of an execution plan generated by a query optimizer is highly dependent on the quality of the estimates produced by the cost model. Unfortunately, these estimates are often imprecise. A body of work has been done to improve estimate accuracy. However, obtaining accurate estimates remains very challenging since it requires a prior and detailed knowledge of the data properties and run-time characteristics. Motivated by this issue, two main optimization approaches have been proposed. A first approach relies on single-point estimates to choose an optimal execution plan. At run-time, statistics are collected and compared with estimates. If an estimation error is detected, a re-optimization is triggered for the rest of the plan. At each invocation, the optimizer uses specific values for parameters required for cost calculations. Thus, this approach can induce several plan re-optimizations, resulting in poor performance. In order to avoid this, a second approach considers the possibility of estimation errors at the optimization time. This is modelled by the use of multi-point estimates for each error-prone parameter. The aim is to anticipate the reaction to a possible plan sub-optimality. Methods in this approach seek to generate robust plans, which are able to provide good performance for several run-time conditions. These methods often assume that it is possible to find a robust plan for all expected run-time conditions. This assumption remains unjustified. Moreover, the majority of these methods maintain without modifications an execution plan until the termination. This can lead to poor performance in case of robustness violation at run-time. Based on these findings, we propose in this thesis a hybrid optimization method that aims at two objectives : the production of robust execution plans, particularly when the uncertainty in the used estimates is high, and the correction of a robustness violation during execution. This method makes use of intervals of estimates around error-prone parameters. It produces execution plans that are likely to perform reasonably well over different run-time conditions, so called robust plans. Robust plans are then augmented with what we call check-decide operators. These operators collect statistics at run-time and check the robustness of the current plan. If the robustness is violated, check-decide operators are able to make decisions for plan modifications to correct the robustness violation without a need to recall the optimizer. The results of performance studies of our method indicate that it provides significant improvements in the robustness of query processing.

Le procédé de fabrication de mélanges (PM) consiste à déterminer les proportions optimales à mélanger d'un ensemble de composants de façon que le produit obtenu satisfasse un ensemble de spécifications sur leurs propriétés. Deux caractéristiques importantes du problème de mélange sont les bornes dures sur les propriétés du mélange et l'incertitude répandue dans le procédé. Dans ce travail, on propose une méthode pour la production de mélanges robustes en temps réel qui minimise le coût de la recette et la sur-qualité du mélange. La méthode est basée sur les techniques de l'Optimisation Robuste et sur l'hypothèse que les lois des mélange sont linéaires. On exploite les polytopes sous-jacents pour mesurer, visualiser et caractériser l'infaisabilité du PM et on analyse la modification des bornes sur les composants pour guider le procédé vers le ``meilleur`` mélange robuste. On propose un ensemble d'indicateurs et de visualisations en vue d'offrir une aide à la décision. / The oil blending process (BP) consists in determining the optimal proportions to blend from a set of available components such that the final product fulfills a set of specifications on their properties. Two important characteristics of the blending problem are the hard bounds on the blend's properties and the uncertainty pervading the process. In this work, a real-time optimization method is proposed for producing robust blends while minimizing the blend quality giveaway and the recipe's cost. The method is based on the Robust Optimization techniques and under the assumption that the components properties blend linearly. The blending intrinsic polytopes are exploited in order to measure, visualize and characterize the infeasibility of the BP. A fine analysis of the components bounds modifications is conducted to guide the process towards the ``best`` robust blend. A set of indices and visualizations provide a helpful support for the decision maker.

L'utilisation de correcteur discret à période d'échantillonnage variable peut être intéressante dans plusieurs cas, par exemple lorsque la mesure, bien qu'envoyée de façon périodique, est reçue à intervalle variable. C'est le cas en milieu marin lorsque la mesure d'altitude est effectuée avec un capteur à ultrason (la durée du trajet du signal dans l'eau dépend de la distance par rapport au fond). Le délai variable entre deux réceptions de mesures, peut être vu comme une variation de période d'échantillonnage pour le contrôleur. La synthèse de lois de commande discrète à période d'échantillonnage variable a déjà été étudiée pour des systèmes stationnaires. On se propose ici d'étendre cette méthode pour des systèmes Linéaires à Paramètres Variants (LPV), qui permettent de conserver des paramètres importants d'un système non-linéaire en temps que paramètres d'un système linéaires. La synthèse de contrôleur repose sur le méthodologie H∞, appliquée aux systèmes LPV. En particulier, on s'intéressera à deux approches existantes dans la littérature : l'approche polytopique (où le paramètre variant évolue dans un volume convexe) et la Représentation Linéaire Fractionnelle (LFR). La méthode proposée est appliquée au contrôle d'un AUV (Autonomous Underwater Vehicle), qui est système difficile à contrôler du fait d'importantes non-linéarités. Des résultats de simulations permettront de montrer l'intérêt de la méthode pour le contrôle d'altitude d'un AUV, et notamment les améliorations apportées par l'ajout de paramètres issus du système non-linéaire au modèle utilisé pour la synthèse des régulateurs. / Discrete time controller using variable sampling can ba interesting in several cases, for axample when the measure, even if send periodically, is received with a variable interval. This is the case in submarine environement, when the altitude measurement is done using an ultrasonic sensor. Discrete control laws synthesis with variable sampling period have already been studied for LTI systems. The results are here extended to Linear Parameter Varying systems, that allow to keep some non-linearities as parameters of a linear system. In particular, two approaches are investigated : the polytopic and the LFR. The proposed method is applied for the altitude control of an autonomous underwater vehicle (AUV). Simulations results will show the interest of the method, in particular how results are improved by adding some parameters coming from the non linear model.