Algorithmes exacts et approchés pour les problèmes d'ordonnancement multi-agent à machines parallèles
| Autor: | Sadi, Faiza |
|---|---|
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2015 |
| Předmět: |
Recherche opérationnelle
Ordonnancement multi-agent Machines parallèles Fronts de Pareto Complexité Programmation dynamique Programmation mathématique Algorithmes évolutionnaires Operational research Multi-agent scheduling Parallel machines Pareto fronts Complexity Dynamic programming Mathematical programming Evolutionary algorithm |
| Druh dokumentu: | Text |
| Popis: | Les travaux de cette thèse s’articulent autour des « problèmes d’ordonnancement multiagent avec une fonction objectif globale ». Ces modèles considèrent différents agents associés à des sous-ensembles de travaux disjoints, chacun d’eux vise à minimiser un objectif qui ne dépend que de ses propres travaux. Un critère global est aussi considéré, qui est appliqué à la totalité des travaux. La résolution de ces problèmes revient à trouver les meilleurs compromis entre les critères des agents et le critère global. Ces problèmes sont une classe particulière des problèmes d’ordonnancement « multi-agents » qui ont connu une grande expansion, reflétant leurs intérêts dans le domaine de l’ordonnancement. This thesis addresses the multi-agent scheduling problems with a global objective function. We consider the problems featured by various agents, each of which is associated with a distinct subset of jobs. Each agent aims at minimizing a certain objective function, which only operates on its assigned jobs. A global criterion associated with a global agent is applied on the whole set of the jobs. Solving these problems involves finding the best compromises between the requirements of agents and that of the global agent. These problems belong to a particular class of multi-criteria scheduling problems. Such a class has drawn a significant interest to researchers in the area of scheduling and operational research. |
| Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
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