Approximation algorithms for on-line optimization of scheduling and communication structures.
Algorithmes d'approximation pour l'optimisation en ligne d'ordonnancements et de structures de communications.
Résumé
Resource reservation in a communication network is a research area leading to many algorithmic problems. A network can be seen as a graph, in order to easily design algorithms for resource reservation. The purpose is to manage as well as possible the resonrces for members who want to communicate using the network. For resource reservation in a single link, we use scheduling algorithms. In these problems, we can not always know al1 the informations about the problem since the beginning. To consider this lack of information, we consider the on-line setting. The informations are revealed one by one, without any knowledge of the future. For each problem we treat, we propose algorithms with an analytical evaluation, considering one (resp. several) performance criterion (resp. criteria).
La réservation de ressources dans un réseau de communication est un domaine d'application très vaste, qui implique des problèmes algorithmiques nombreux et variés. La modélisation d'un réseau sous la forme d'un graphe permet, indépendamment de sa nature physique, de développer des algorithmes pour déterminer quels sont les noeuds et/ou les liens du réseau qui doivent être réservés. Il s'agit de gérer au mieux l'attribution de ces ressources pour les membres qui inter-agissent via le réseau. Pour la résolution de problèmes liés à la réservation de ressources au niveau d'un lien particulier, c'est la modélisation sous la forme d'un ordonnancement qui est alors particulièrement adaptée. Dans ce type de problèmes, il n'est pas toujours possible de connaître à l'avance toutes les données à traiter. En effet, les demandes de membres amenés à communiquer via le réseau ainsi que les demandes de réservation au niveau des liens arrivent en pratique au fils de l'eau. Pour prendre en compte cette difficulté, nous nous plaçons dans le contexte de l'algorithmique on-line (en ligne). Les données du problème à traiter ne sont donc pas connues dès le départ, mais révélées au fur et à mesure, sans aucune connaissance du futur. Pour chacun des problèmes on-lines traités, nous proposons des algorithmes que nous évaluons analytiquement, en fonction d'un (ou parfois plusieurs) critère(s) de performance.
Loading...