Evaluation de performance et conception de logiciel

par Ihab Sbeity

Thèse de doctorat en Informatique. Systèmes et logiciels

Sous la direction de Brigitte Plateau.

Soutenue en 2006

à Grenoble, INPG .


  • Résumé

    Dans le cadre de modélisation et de résolution mathématique en terme d'une chaîne de MARKOV, plusieurs formalismes haut niveau ont été développés pour répondre aux problèmes posés par la taille potentiellement très grande de cette chaîne. Dans cette thèse, nous nous intéressons au formalisme de réseaux d'automates stochastiques (SANs) qui aborde ce problème par une approche compositionelle. Un SAN représente un système où les délais des activités sont donnés par la moyenne d'une loi exponentielle possédant des propriétés mathématiques convenables à la théorie de MARKOV. Cependant, comme des nombreux phénomènes réels ne peuvent pas être exprimés par la distribution exponentielle, nous développons une nouvelle méthodologie pour l'utilisation des autres types de délais dans un SAN. En particulier, nous introduisons dans un SAN des distributions type-phase (PH), et des délais modélisés par des files d'attentes de différentes disciplines de service. Nous donnons une représentation tensorielle généralisée compacte du modèle avec ces nouveaux types de délai. Les performances recherchées concernent dans cette étude l'état stationnaire de la chaîne de MARKOV. Un algorithme de calcul de bornes stochastiques pour l'état stationnaire, développé précédemment pour les chaînes de MARKOV, peut être une alternative efficace. Nous présentons une procédure pour appliquer cet algorithme dans le cas d'un SAN.


  • Pas de résumé disponible.

  • Titre traduit

    Performance evaluation and system design


  • Résumé

    Ln the context of analysis is based on a mathematical modeling and resolution ln term of Markov chains, several high level formalisms were developed to address the problem arising from the size, potentially very large, of these chains. Ln this thesis, we are interested in the formalism of Stochastic Automata Network (SANs) which describs the chain by a compositionelle approach. A SAN represents a system where the delay times of activities are given by the mean average of an exponential distribution having the suitable mathematical properties to the Markov theory. However, as of the many real phenomena cannot be expressed by the exponential distribution, we develop a new methodology for the use of the other types of delay time in a SAN. Ln particular, we introduce into a SAN the possibility to use phase-type (PH) distribution, and delay represented by queueing networks with differents service policies. We give a compact generalized tensor representation of the model with these new types of delay time. The required performances relate in this study to the stationary distribution of the Markov chain. An algorithm to compute stochastic bounds for the stationary distribution, developed previously for Markov chains, can be an effective alternative. We present a procedure to apply this algorithm to a SAN model.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (232 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [223]-231

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TS06/INPG/0099
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS06/INPG/0099/D
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