Méthodes et algorithmes pour l'évaluation des performances des systèmes informatiques à grand espace d'états

par Anne Benoit

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Brigitte Plateau.

Soutenue en 2003

à Grenoble, INPG .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Les chaînes de Markov facilitent l'analyse des performances des systèmes dynamiques dans de nombreux domaines d'application. Cette thèse présente le formalisme des réseaux d'automates stochastiques pour représenter des systèmes markoviens. Le principal objectif des travaux consiste à améliorer les méthodes existantes pour evaluer les performances de systèmes informatiques à grand espace d'états. Pour cela, nous introduisons le concept de réseaux d'automates stochastiques avec réplication, ainsi que des techniques pour simplifier le modèle étudié en réduisant la taille de l'espace d'états. Pour rechercher des indices de performances, on propose une amélioration de l'opération de base en tenant compte du fait que dans de nombreux modèles, la proportion d'états accessibles est faible. Les méthodes et algorithmes développés au cours de la thèse ont été implémentés dans le logiciel {\em PEPS~2003}. Des exemples numériques sont présentés pour illustrer les apports de cette thèse.


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Informations

  • Détails : 168 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 161-167

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TS03/INPG/0040
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS03/INPG/0040/D
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