Multi-objective optimisation: application en cloud computing

• Date de parution : 01/10/2018
• Editeur : Editions Universitaires Europeennes
• EAN : 9786138399940
• Série : (-)
• Support : Papier

• Nombre de pages : (-)
• Collection : (-)
• Genre : Lettres et linguistique
• Thème : Critiques et Essais de Lettres et linguistique
• Prix littéraire(s) : (-)

La croissance de l'informatisation des entreprises a augmenté de façon considérable la taille et l'importance des données stockés. Un stockage efficace et pas cher est donc souhaitable. Avec l'avènement de l'informatique en nuage, les entreprises peuvent louer des serveurs virtuels de grand... Voir plus

La croissance de l'informatisation des entreprises a augmenté de façon considérable la taille et l'importance des données stockés. Un stockage efficace et pas cher est donc souhaitable. Avec l'avènement de l'informatique en nuage, les entreprises peuvent louer des serveurs virtuels de grand capacité et efficacité. Pour les utiliser, les entreprises doivent payer pour la taille de données stockées et le temps de calcul des requêtes. Dans ce contexte, l'idée d'utiliser des vues dans la base de données va réduire le temps de calcul des requêtes, cependant en augmentant la taille des données stockées. Ceux deux paramètres nous donnent, donc, un trade off comme critère de décision qui peut être modélisé comme un problème mathématique. Ainsi, dans ce travail, on a proposé des résolutions pour ce problème avec quelques approches différentes: une métaheuristique de NSGA-II (nondominated sorting genetic algorithm II), Path-Relinking et GRAPS (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) pour le problème multi objectif et des méthodes exactes avec relaxation lagrangienne et branch-and-bound pour les problèmes mono objectif.