La conception d'architectures de systèmes est une tâche complexe qui implique des enjeux majeurs. Au cours de cette activité, les concepteurs du système doivent créer des alternatives de conception et doivent les comparer entre elles afin de sélectionner l'architecture la plus appropriée suivant un ensemble de critères. Dans le but d'étudier différentes alternatives, les concepteurs doivent généralement limiter leur étude comparative à une petite partie de l'espace de conception qui peut être composé d'un nombre immense de solutions. Traditionnellement, le processus de conception d'architecture est principalement dirigé par le jugement et l'expérience des concepteurs, et les alternatives sélectionnées sont des versions adaptées de solutions connues. Le risque est donc de sélectionner une solution pertinente mais sous-optimale. Pour gagner en confiance sur l'optimalité de la solution retenue, la couverture de l'espace de conception doit être augmentée. L'utilisation de méthodes de synthèse calculatoire d'architecture a prouvé qu'elle était un moyen efficace pour supporter les concepteurs dans la conception d'artefacts d'ingénierie (structures, circuits électriques...). Pour assister les concepteurs de systèmes durant le processus de conception d'architecture, une méthode calculatoire pour les systèmes complexes est définie. Cette méthode emploie une approche évolutionnaire (algorithmes génétiques) pour guider le processus d'exploration de l'espace de conception vers les zones optimales. La population initiale de l'algorithme génétique est créée grâce à une technique de synthèse calculatoire d'architecture qui permet de créer différentes architectures physiques et tables d'allocations pour une architecture fonctionnelle donnée. La méthode permet d'obtenir les solutions optimales du problème de conception posé. Ces solutions peuvent être ensuite utilisées par les concepteurs pour des études comparatives plus détaillées ou pour des négociations avec les fournisseurs de systèmes / The design of system architectures is a complex task which involves major stakes. During this activity, system designers must create design alternatives and compare them in order to select the most relevant system architecture given a set of criteria. In order to investigate different alternatives, designers must generally limit their trade studies to a small portion of the design-space which can be composed of a huge amount of solutions. Traditionally, the architecture design process is mainly driven by engineering judgment and designers' experiences and the selected alternatives are often adapted versions of known solutions. The risk is then to select a pertinent but yet under optimal solution. In order to increase the confidence in the optimality of the selected solution, the coverage of the design-space must be increased. The use of computational design synthesis methods proved to be an efficient way to support designers in the design of engineering artifacts (structures, electrical circuits...). In order to assist system designers during the architecture design process, a computational method for complex systems is defined. This method uses an evolutionary approach (genetic algorithms) to guide the design-space exploration process toward optimal zones. The initial population of the genetic algorithm is created thanks to a computational design synthesis technique which permits to create different physical architectures and allocation mappings for a given functional architecture. The method permits to obtain the optimal solutions of the stated design problem. These solutions can be then used by designers for more detailed trade studies or for technical negotiations with system suppliers.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012ECAP0052 |
| Date | 17 December 2012 |
| Creators | Albarello, Nicolas |
| Contributors | Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris, Bocquet, Jean-Claude |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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