Optimisation multi-objectifs d'architectures par composition de transformation de mod?les

par Smail Rahmoun

Thèse de doctorat en Informatique et r?seaux

Sous la direction de Laurent Pautet et de Etienne Borde.

Le président du jury était ?ric Goubault.

Le jury était composé de Xavier Blanc, Fabrice Kordon, S?bastien G?rard, Jan Carlson.

Les rapporteurs étaient Xavier Blanc, Jean-Michel Bruel.


  • Résumé

    Nous proposons dans cette th?se une nouvelle approche pour l'exploration d?espaces de conception. Plus pr?cis?ment, nous utilisons la composition de transformations de mod?les pour automatiser la production d'alternatives architecturales, et les algorithmes g?n?tiques pour explorer et identifier des alternatives architecturales quasi-optimales. Les transformations de mod?les sont des solutions r?utilisables et peuvent ?tre int?gr?es dans des algorithmes g?n?tiques et ainsi ?tre combin?es avec des op?rateurs g?n?tiques tels que la mutation et le croisement. Gr?ce ? cela, nous pouvons utiliser (ou r?utiliser) diff?rentes transformations de mod?les impl?mentant diff?rents patrons de conception sans pour autant modifier l?environnement d?optimisation. En plus de cela, les transformations de mod?les peuvent ?tre valid?es (par rapport aux contraintes structurelles) en amont et ainsi rejeter avant l?exploration les transformations g?n?rant des alternatives architecturales incorrectes. Enfin, les transformations de mod?les peuvent ?tre chain?es entre elles afin de faciliter leur maintenance, leur r?utilisabilit? et ainsi concevoir des mod?les plus d?taill?s et plus complexes se rapprochant des syst?mes industrielles. A noter que l?exploration de chaines de transformations de mod?les a ?t? int?gr?e dans l?environnement d?optimisation.

  • Titre traduit

    Multiple-objectives architecture optimization by composition of model transformations


  • Résumé

    In this thesis, we propose a new exploration approach to tackle design space exploration problems involving multiple conflicting non functional properties. More precisely, we propose the use of model transformation compositions to automate the production of architectural alternatives, and multiple-objective evolutionary algorithms to identify near-optimal architectural alternatives. Model transformations alternatives are mapped into evolutionary algorithms and combined with genetic operators such as mutation and crossover. Taking advantage of this contribution, we can (re)-use different model transformations, and thus solve different multiple-objective optimization problems. In addition to that, model transformations can be chained together in order to ease their maintainability and re-usability, and thus conceive more detailed and complex systems.


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