Random Generation for the Performance Evaluation of Scheduling Algorithms

par Mohamad El Sayah

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Pierre-Cyrille Héam et de Louis-claude Canon.

Soutenue le 20-11-2019

à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) , en partenariat avec FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) (laboratoire) , Université de Franche-Comté (Etablissement de préparation) et de Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST (laboratoire) .

Le président du jury était Jean-Marc Nicod.

Le jury était composé de Pierre-Cyrille Héam, Louis-claude Canon, Jean-Marc Nicod, Olivier Beaumont, Arnaud Legrand, Fanny Dufossé.

Les rapporteurs étaient Olivier Beaumont, Arnaud Legrand.

  • Titre traduit

    Génération aléatoire pour l'évaluation de performances d'algorithmes d'ordonnancement


  • Résumé

    L'objectif du travail à réaliser dans cette thèse consiste à mettre au pointdes techniques pour l'évaluation de la performance d'algorithmes dans lecadre de l'ordonnancement. Le travail consistera à proposer des protocoles expérimentaux précis pour évaluer des problèmes spécifiques d'ordonnancement en se restreignant par exemple à ceux qui partagent des instances similaires comme des graphes. Cela suppose d'une part d'analyser finement les problèmes considérés afin de définir ce que peuvent être des instances pertinentes. Ensuite, il faudra proposer des générateurs (aléatoires) d'instances (difficiles), puis effectuer une analyse expérimentale rigoureuse des algorithmes existants.


  • Résumé

    The aim of this thesis is to develop techniques for the evaluation of the performance of algorithms for specific problems of scheduling. The work will consist in proposing experimental protocolsto assess specific problems of scheduling by restricting themselves to those who share similar instances as graphs. This implies on the one hand analyzing the problems considered in order to define what can berelevant instances. Next, it will be necessary to propose generators (random) of (difficult) instances, then perform an experimental analysis of existing algorithms.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Autre version

Cette thèse a donné lieu à une publication

Random Generation for the Performance Evaluation of Scheduling Algorithms


Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Bibliothèque universitaire électronique, Besançon.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.

Consulter en bibliothèque

Cette thèse a donné lieu à une publication

Informations

  • Sous le titre : Random Generation for the Performance Evaluation of Scheduling Algorithms
  • Détails : 1 vol.(147p.)
  • Annexes : Bibliogr.p.139-147
La version de soutenance de cette thèse existe aussi sous forme papier.

Où se trouve cette thèse\u00a0?

Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.