Optimisation multicritères et applications aux systèmes multi-processeurs embarqués

par Julien Legriel

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Oded Maler.

Soutenue le 04-10-2011

à Grenoble , dans le cadre de École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble) , en partenariat avec VERIMAG (équipe de recherche) .

Le président du jury était Denis Trystram.

Le jury était composé de Philippe Baptiste, Jean-jose Berenguer, Peter Niebert, Catherine Achin, Luca Perniola.

Les rapporteurs étaient Lothar Thiele, Eugene Asarin, Joseph Dichy.


  • Résumé

    Dans cette thèse nous développons de nouvelles techniques pour résoudre les problèmes d'optimisation multi-critère. Ces problèmes se posent naturellement dans de nombreux domaines d'application (sinon tous) où les choix sont évalués selon différents critères conflictuels (coûts et performance par exemple). Contrairement au cas de l'optimisation classique, de tels problèmes n'admettent pas en général un optimum unique mais un ensemble de solutions incomparables, aussi connu comme le front de Pareto, qui représente les meilleurs compromis possibles entre les objectifs conflictuels. La contribution majeure de la thèse est le développement d'algorithmes pour trouver ou approximer ces solutions de Pareto pour les problèmes combinatoires difficiles. Plusieurs problèmes de ce type se posent naturellement lors du processus de placement et d'ordonnancement d'une application logicielle sur une architecture multi-coeur comme P2012, qui est actuellement développé par STMicroelectronics.

  • Titre traduit

    Multi-Criteria Optimization and its Application to Multi-Processor Embedded Systems


  • Résumé

    In this thesis we develop new techniques for solving multi-criteria optimization problems. Such problems arise naturally in many (if not all) application domains where choices are evaluated according to two or more conflicting criteria such as price vs. performance. Unlike ordinary optimization, such problems typically do not admit a unique optimum but a set of incomparable solutions, also known as the Pareto Front, which represent the best possible trade-offs between the conflicting goals. The major contribution of the thesis is the development of algorithms for finding or approximating these Pareto solutions for hard combinatorial problems that arise naturally in the process of mapping and scheduling application software on multi-core architectures such as P2012 which is currently being developed by ST Microelectronics.


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