| Titre : | Gestion des allocation des ressources dans les systèmes temps réel |
| Auteurs : | Bakhta Ghomid, Auteur ; Imen Zeggay, Auteur ; khadidja Yahaoui, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2019 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE00751T |
| Format : | 72 P. / couv. ill. en coul / 29 cm. |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Nous avons étudié au cours de cette thèse la résolution de problèmes de gestion des ressources dans les systèmes temps réel qui est considéré comme un problème d’optimisation combinatoire du au nombre important des contraintes imposés. Une bonne gestion de ces systèmes réside dans la réalisation des objectifs optimaux tels que : Minimisation des préemptions, Minimisation des changements de contexte, Minimisation du nombre de tâches, Minimisation du nombre de ressources partagées et la maximisation du laxisme des tâches. Face à ce problème d’optimisation multi-objectif, nous sommes intéressés à une bonne gestion des ressources des systèmes temps réel en focalisant notre objectif sue la maximisation de la laxiété du système et par suite l’optimisation du temps de réponse de l’application temps réel. Pour résoudre cette problématique, nous avons opté pour les algorithmes évolutionnaires parallèles comme méthode de résolution des problèmes d’optimisation. Ces méthodes sont sollicitées pour automatiser la recherche de bonnes solutions et pour trouver des solutions proches des optima globaux pour des problèmes complexes dans un temps beaucoup plus court que ce qui serait requis par l’évaluation de toutes les solutions possibles. Par ailleurs, des versions parallèles d’algorithmes évolutionnaires ont été proposées dans la littérature. Par miles types les plus connus des algorithmes génétiques parallèles, nous pouvons citer des procédures d’optimisation qui sont basées sur la division d’une même population en plusieurs sous-populations, et d’autres qui adoptent des stratégies d’échanges d’individus entre les différents processus (la migration).L’utilisation de plusieurs paramètres peut être un très bon moyen d’apprentissage les résultats sont encourageants et la confirmation sur d’autres problèmes de test est souhaitable. Comme nous pouvons conclure que ces résultats de simulations trouvés motivent pour passer d’une problématique d’optimisation mono-objectif à une problématique multi-objectif comme un travail de perspective. |
Exemplaires (2)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE00751T | INF257 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
| SE00924T | INF257 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
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