Abstract FR:

Cette thèse traite du problème de placement de taches sur des architectures multiprocesseurs. Elle s'inscrit à la fois dans le cadre de la théorie de l'ordonnancement et dans le cadre de la modélisation et de l'évaluation des performances. Un ensemble de taches, non préemptives, de durées quelconques et liées par des contraintes de précédence, doit être éxecuté sur des processus identiques. Les coûts de communication inter-taches sont pris en compte ou non, le nombre de bus étant limite ou non. Dans tous les cas, le critère d'optimisation est la minimisation de la durée d'execution de l'ensemble des taches. Une première partie propose une méthodologie pour la modélisation des problèmes de placement à l'aide des réseaux de petri. Une seconde partie s'interesse a la résolution des problèmes de placement. Deux types d'ordonnancement sont étudiés: les ordonnancements déterministes (les durées d'exécution des taches et les coûts de communication inter-taches sont connus et constants) et les ordonnancements stochastiques (les durées d'exécution des taches et les coûts de communication inter-taches sont modelisés par des lois de probabilité). Pour chacun de ces problèmes, différentes méthodes de résolution sont proposées. Ces méthodes reposent sur le couplage d'algorithmes d'ordonnancement par liste et de méthodes stochastiques. Elles exploitent des modèles de simulation (déterministe ou stochastique) et des modèles markoviens. Ces modèles permettent d'évaluer à la fois la durée des ordonnancements et des modèles markoviens. Ces modèles permettent d'évaluer à la fois la durée des ordonnancements et les performances de l'architecture multiprocesseurs. L'outil retenu pour la construction et l'exploitation de ces modèles est le logiciel qnap2 (queueing network analysis package). Il faut remarquer que l'ensemble des méthodes et outils proposés peut s'appliquer à d'autres systèmes, tels que les systèmes de production