| Attributes | Values |
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| type
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| Thesis advisor
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| Author
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| alternative label
| - ParadisEO, a framework for the design and the deployment of parallel hybrid metaheuristics on clusters and grids
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| dc:subject
| - Thèses et écrits académiques
- Conception orientée objets (informatique)
- Algorithmes génétiques
- Traitement réparti
- Parallélisme (informatique)
- Optimisation combinatoire
- Grilles informatiques
- Métaheuristiques
- Algorithmes coopératifs
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| preferred label
| - ParadisEO, une plate-forme pour la conception et le déploiement de métaheuristiques parallèles hybrides sur clusters et grilles
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| Language
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| Subject
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| dc:title
| - ParadisEO, une plate-forme pour la conception et le déploiement de métaheuristiques parallèles hybrides sur clusters et grilles
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| Degree granting institution
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| note
| - Les problèmes d'optimisation combinatoire sont souvent complexes et NP-difficiles. En outre, ceux issus de l'industrie sont particulièrement caractérisés par une évolution continuelle de leur modélisation en termes de contraintes et d'objectifs, et leur résolution est souvent gourmande en ressources matérielles. L'utilisation de plate-formes (ou frameworks) pour l'optimisation à grande échelle s'avère nécessaire pour la conception rapide et flexible de méthodes parallèles hybrides réutilisables pour le traitement de problèmes réels sur grilles de calcul. Nous proposons une plate-forme logicielle libre appelée ParadisEO, dédiée à la conception de méta-heuristiques parallèles hybrides pour la résolution de problèmes mono et multi-objectifs nécessitant en particulier la mise en oeuvre conjointe de méthodes avancées d'optimisation et des systèmes parallèles et distribués. La démarche méthodologique de conception de cette plate-forme est dirigée par une séparation conceptuelle claire entre les méthodes de résolution et les problèmes à traiter. Il s'agit de l'une des rares plates-formes existantes intégrant différents modèles parallèles et mécanismes d'hybridation pouvant être exploités de manière transparente sur réseaux de stations à mémoire distribuée et machines parallèles à mémoire partagée. Dans les premières expérimentations des différents modèles et mécanismes, nous montrons que les ressources de calcul atteignent vite leurs limites avec l'augmentation de la taille du problème et/ou la mise en oeuvre de plusieurs niveaux de coopération et d'hybridation. Aussi, le parallélisme à grande échelle basé sur l'utilisation de grilles de calcul devient incontournable.
- Dans le cadre de l'ACI GRID DOC-G, nous nous sommes intéressés à la \" gridification\" de la plate-forme. Nous montrons que le déploiement sur environnements de Méta-Computing n'est pas immédiat. Différentes problématiques ont été identifiées: l'hétérogénéité matérielle et logicielle, la volatilité des ressources, de longs délais de communication, le passage à l'échelle, etc. Afin d'assurer un déploiement sûr et efficace à l'exécution, nous proposons diverses solutions en terme d'algorithmique. Divers aspects ont été considérés et relèvent de l'asynchronisme des communications, de la mise en oeuvre conjointe de plusieurs modèles parallèles hiérarchiques et enfin du checkpointing au niveau applicatif. Dans sa phase de validation, la plate-forme ParadisEO a été évaluée sur plusieurs problèmes académiques et réels. Deux applications industrielles ont été modélisées et traitées: le design de réseaux cellulaires en téléphonie mobile (contrat France Telecom R&D) et la sélection d'attributs en fouille de données spectroscopiques. Les expérimentations réalisées successivement sur grappes de SMPs dédiées et sur un réseau enseignement de stations non dédiées ont permis d'obtenir des résultats significatifs sur des instances de grande taille. Ils montrent la performance à l'exécution des différents modèles parallèles supportés par ParadisEO et ce, sur différentes architectures (parallèles et/ou distribuées).
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