Hierarchical decision techniques for task allocation and scheduling
Techniques de décisions hiérarchiques pour l’allocation et l’ordonnancement de tâches
Résumé
In many decision making problems encountered in practice, there is a need to reason at different abstraction levels. This is the case for multi-robot exploration missions, which involve decisions on how exploration tasks are shared between robots, on how these tasks are successively realized by each robot, and on how robots moves are coordinated so as to avoid collisions or to maintain communication links. This is also the case for the management of a constellation of Earth observation satellites, for which decisions must be made concerning how candidate observation tasks are shared between satellites, concerning how each satellite realizes the set of observation tasks allocated to it, and concerning the basic commands that must be sent to instruments for achieving the acquisition plan.
This is again the case for the mapping of functions onto an embedded architecture, with first a decision concerning the allocation of functions onto real-time computation units, then a decision concerning the scheduling of functions on each unit, and last a decision on the routing of data exchanged between functions inside an available inter-units network. From a general point of view, such applications require being able to deal with different decision levels covering task allocation and task scheduling over ressources. Additionnally, each task involved must also sometimes be decomposed into subtasks, as in the case of a function computation task which is decomposed into one subtask for reading the set of data used by the function, one subtask for actually performing the computation, and one subtask for writing the result of the computation in a dedicated buffer. Additionnally, the constraints of the decision making problem to solve can be modeled using different abstraction levels. For instance, in multi-robot exploration, there exist constraints on the energy available for each robot all along the mission. At the time of task sharing between robots, it is not possible for combinatorial reasons to consider a complex dynamic model linking the level of energy available to the instantaneous power consumption. Instead, a simpler model might be used, in which a fixed amount of energy is consumed by each task. The complex energy model can be considered again once tasks have been allocated to robots and once robot moves have been synthesized. Similarly, for Earth observing satellites, it is possible to consider a fixed duration between the realization of two successive activities before considering finer a model taking into account the kinematics of satellites and the coordinates of images to be realized. The goal of this thesis is to define new models and algorithms for handling such hierarchical decision making problems.
Dans de nombreuses applications qui présentent un problème de décision ou d'optimisation combinatoire, il est utile de raisonner à différents niveaux d'abstraction. C'est par exemple le cas pour des missions d'exploration multi-robots, où l'on peut s'intéresser premièrement à la répartition de tâches d'exploration entre différents robots, puis à la manière dont chaque robot enchaîne les tâches qui lui sont allouées, et enfin à la décomposition de ces enchaînements de tâches sous la forme de déplacements à coordonner pour éviter des collisions. D'un point de vue général, il est nécessaire dans ce type d'application de considérer différents niveaux de décision couvrant allocation des tâches sur des ressources et ordonnancement des tâches sur ces mêmes ressources. Chaque tâche à considérer peut de plus se décomposer en plusieurs sous-tâches qui doivent toutes être réalisées pour que la tâche parente le soit. Plusieurs alternatives de décomposition peuvent être considérées dans ce cas. Finalement, les contraintes des problèmes de décision à résoudre peuvent être représentées avec différents niveaux d'abstraction. La thèse s'intéresse à la définition de modèles et d'algorithmes de décision utilisables pour gérer ces problématiques de décision hiérarchique. Plus précisément, les contributions de la thèse consistent tout d’abord en la définition d’un modèle générique pour les problèmes d’ordonnancement hiérarchique, ainsi que la définition d’un cadre générique permettant de décomposer un tel problème en plusieurs couches. Ensuite, lorsque le problème est découpé en plusieurs couches, deux stratégies d’interaction sont proposées entre les couches, une première inspirée des modèles de substitution et la seconde inspirée des décompositions logiques de Benders. Des expérimentations menées sur l’application de déploiement multirobot montrent l’efficacité des approches proposées.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)