Abstract:
Ce travail s'intéresse au problème d’ordonnancement en temps réel sur deux ressources identiques en parallèles.
L’objectif est de minimiser la durée totale d’ordonnancement, Makespan, ainsi que la maximisation du nombre de tâches aléatoires exécutées.
Nous proposons dans ce travail une approche de résolution distribuée ou Chaque ressource gère son propre ordonnancement local (ordonnancement à une machine).
Les ordonnancements locaux sont des ordonnancements incorporant de la flexibilité séquentielle, cette flexibilité permet de faire face à l'arrivée aléatoire en temps réel d'autres taches.
Cette flexibilité séquentielle est engendrée par un théorème de dominance, qu’est le théorème des pyramides.
Du fait du caractère NP-difficile du problème, nous avons opté pour une approche empirique moyennant la simulation afin d’évaluer la performance.
Ce travail est organisé en quatre chapitres.
Le premier chapitre est consacré à la présentation de la problématique, des notions générales liées à la fonction ordonnancement ainsi que les méthodes de résolution proposées dans la littérature.
Dans le deuxième chapitre, il est question de décrire le théorème de dominance qui permet de définir un ensemble flexible de solutions pour le problème à une machine.
Dans le troisième chapitre, on présentera l’approche de résolution développée dans ce travail, nous présenterons également la méthode retenue pour l’évaluation des performances, à savoir, la simulation, aussi, on présentera le modèle ARENA qui reprend son principe et pour finir, dans le quatrième chapitre, les résultats de notre approche sont présentés afin de faire une comparaison entre notre méthode et les méthodes proposées dans [BOU 07] et [BL 09].
