Ordonnancement adaptatif multi-agents dans les grilles de calcul

Thabet, Inès (2012) Ordonnancement adaptatif multi-agents dans les grilles de calcul. Ecole doctorale Mathématiques, Informatique, et Télécommunications de Toulouse.

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Official URL: http://www.theses.fr/2012TOU10049

Abstract

Les grilles de calcul sont composées de ressources géographiquement distribuées, hétérogènes et évoluant dans un environnement dynamique, ouvert et instable. Dans ce contexte, il est important que le système d’ordonnancement (SO) de la grille offre un fonctionnement adaptatif ainsi que des mécanismes d’organisation afin de maintenir voire améliorer son efficacité et sa robustesse. Cette thèse aborde donc le problème de l’ordonnancement adaptatif dans les grilles de calcul. Elle repose sur l’idée que la technologie agent est appropriée pour doter les composants de la grille de capacités de raisonnement, de coopération et d’organisation utiles à l’adaptation du SO. Dans cette thèse, nous proposons une architecture multi-agents pour un ordonnancement adaptatif et coopératif. À un niveau micro, les agents responsables de l’ordonnancement sont conçus selon une architecture BDI (Belief-Desire-Intention) leur permettant de raisonner, de collaborer et de prendre des décisions d’adaptation dirigées par des buts en tenant compte de l'état de l'environnement. À un niveau macro, nous avons spécifié un modèle organisationnel (MO), conforme au méta-modèle Agent Groupe Rôle (AGR) de Ferber, qui structure l’organisation dynamique des agents de notre architecture et régule leurs interactions de manière efficace. Le modèle organisationnel proposé a par la suite été évalué de manière théorique et expérimentale. L’évaluation théorique montre l’efficacité et la robustesse du MO de notre système d’ordonnancement. L’évaluation expérimentale, réalisée à l’aide d’un simulateur développé dans le cadre de cette thèse, démontre la faisabilité de l’ensemble de notre approche.

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Grids are made of distributed and heterogeneous resources evolving in a dynamic, open and disturbed environment. In such a context, the grid scheduling system (GS) must take into consideration the environment’s constraints, and offer organizations mechanisms and adaptive behaviour in order to maintain and improve its robustness and efficiency. This thesis investigates the adaptive grid scheduling problem. Our work is based on the idea that agent technology is well suited for the grid scheduling context and allows our components to be endowed with reasoning, cooperation and organizational capacities useful for the adaptation. In our thesis, the grid architecture is fully rethought in terms of agents in order to implement a cooperative and adaptive scheduling. At a micro level, agents in charge of scheduling are modelled with a Belief-Desire-Intention (BDI) architecture and therefore are able to reason, collaborate and make adaptation decisions directed by goals while considering the environment state. At a macro level, we provide an organizational multi-agents model, based on the Agent Group Role meta-model of Ferber that structure and organize the agents’ behaviour and regulate in an efficient way theirs interactions. The resulting organizational model is evaluated at the conceptual and implementation level. The conceptual evaluation proves the efficiency and the robustness of the organizational model of our grid scheduling system. At the implementation level, the analysis and the evaluation of our model, done through a simulator developed in our thesis, demonstrate the feasibility of our proposition.

Item Type: Thesis (UNSPECIFIED)
Other titles: Adaptive grid scheduling based on multi-agents systems
Language: French
Date: 27 September 2012
Keywords (French): Ordonnancement (informatique) - Thèses et écrits académiques, Intelligence artificielle répartie - Thèses et écrits académiques
Subjects: H- INFORMATIQUE
Divisions: Institut de Recherche en Informatique de Toulouse - IRIT
Ecole doctorale: Ecole doctorale Mathématiques, Informatique, et Télécommunications de Toulouse
Site: UT1
Date Deposited: 19 Dec 2012 08:52
Last Modified: 18 Oct 2017 15:13
OAI ID: 2012TOU10049
URI: http://publications.ut-capitole.fr/id/eprint/11407

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