Contributions à des problèmes d'ordonnancement en ligne : l'ordonnancement temps réel de tâches à suspension et l'ordonnancement par une machine à traitement par lot

par Frédéric Ridouard

Thèse de doctorat en Sciences et technologies de l'information et de la communication, informatique et applications

Sous la direction de Pascal Richard.

Soutenue en 2006

à Poitiers , dans le cadre de École doctorale des sciences pour l'ingénieur et aéronautique - SPI&A (Poitiers) , en partenariat avec Université de Poitiers. UFR des sciences fondamentales et appliquées (autre partenaire) .

mots clés

• Ordonnancement (gestion)
• Temps réel (informatique)
• Algorithmes
• Recherche opérationnelle

Résumé

Durant cette thése, deux problèmes d’ordonnancement en-ligne ont été étudiés. Le premier problème concerne l’ordonnancement temps réel de tâches à suspension. Nous avons établi des résultats sur la difficulté à résoudre un tel problème d’ordonnancement (complexité, anomalies d’ordonnancement et non-optimalité des algorithmes en-ligne). Nous avons établi la non-compétitivité d’algorithmes en-ligne pour deux critères de performances même quand ceux-ci disposent de plus de ressources que l’adversaire. Enfin, nous avons étudié avec l’analyse de compétitivité différents tests d’ordonnançabilité. Le second problème se rapporte à l’ordonnancement par une machine à traitement par lot. Plusieurs algorithmes en-ligne compétitifs ont été présentés pour des problèmes dont la taille des lots est non bornée dont αH∞ qui fait partie des meilleurs algorithmes en-ligne pour le problème général (son ratio de compétitivité est égal à la borne inférieure du problème (1+p52)/2 ).

Titre traduit

Contribution to on-line scheduling problems : real time schduling of self-suspending tasks, scheduling a batch processing machine

Pas de résumé disponible.

Résumé

In this report, two scheduling problems are studied, using the competitive analysis. The first problem is the scheduling of independant hard real-time tasks with self-suspensions. We first establish results about the difficulties of this scheduling problem (computationnal complexity, scheduling anomalies and non-optimality of on-line algorithms). We have prooved the non-competitiveness of on-line algorithmes for two performance criteria even if they have a faster processor than the adversary. Finaly, we have studied several feasibility tests established for this problem with the competitive analysis. The second problem concerns the single batching machine scheduling problem. We have proposed three on-line competitive algorithms for problems with unbounded batch sizes. We defined the algorithm αH∞ that is a best possible on-line algorithm for the general problem because its competitive ratio is equal to the lower bound, (1+p5)/2.