• Media type: Text; Electronic Thesis; E-Book
  • Title: Hierarchical decision techniques for task allocation and scheduling ; Techniques de décisions hiérarchiques pour l’allocation et l’ordonnancement de tâches
  • Contributor: Pacheco, Adriana [Author]
  • Published: theses.fr, 2020-12-17
  • Language: French
  • Keywords: Intelligence artificielle ; Combinatorial optimization ; Constraint programming ; Optimisation combinatoire ; Hierarchical planning ; Programmation par contraintes ; Artificial intelligence ; Local search ; Planification hiérarchique ; Recherche locale ; Operations research ; Recherche opérationnelle
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: Dans de nombreuses applications qui présentent un problème de décision ou d'optimisation combinatoire, il est utile de raisonner à différents niveaux d'abstraction. C'est tout d'abord le cas pour des missions d'exploration multi-robots, où l'on peut s'intéresser premièrement à la répartition de tâches d'exploration entre différents robots, puis à la manière dont chaque robot enchaîne les tâches qui lui sont allouées, et enfin à la décomposition de ces enchaînements de tâches sous la forme de déplacements à coordonner pour éviter des collisions ou pour maintenir des liens de communication. C'est aussi le cas pour la gestion d'une constellation de satellites d'observation de la Terre, pour lesquels on peut décider dans un premier temps de la répartition des tâches d'acquisition candidates entre les différents satellites, puis de l'enchaînement de ces acquisitions pour chaque satellite de la constellation, et enfin des commandes élémentaires à envoyer aux instruments pour réaliser effectivement cet enchaînement. C'est encore le cas pour l'implémentation de fonctions sur une architecture avionique, avec en premier lieu une décision concernant l'allocation de fonctions sur des unités de calcul temps réel, puis une décision concernant l'ordonnancement des fonctions sur chaque unité de calcul, et enfin une décision sur la stratégie de routage des données échangées entre fonctions sur un réseau disponible. D'un point de vue général, il est ainsi nécessaire dans ce type d'applications de considérer différents niveaux de décision couvrant allocation des tâches sur des ressources et ordonnancement des tâches sur ces mêmes ressources. Chaque tâche à considérer peut de plus se décomposer en plusieurs sous-tâches, dans le sens par exemple où une tâche de calcul d'une fonction correspond à l'enchaînement d'une tâche de lecture des données utilisées par la fonction, d'une tâche de calcul proprement dite, et d'une tâche d'écriture des sorties de la fonction dans une zone mémoire donnée. En plus de cela, les contraintes des ...
  • Access State: Open Access