Parallélisation d`un algorithme d`Optimisation par Colonies de

UNIVERSITÉ DU QUÉBEC
MÉMOIRE PRÉSENTE A
L'UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À CHICOUTIMI
COMME EXIGENCE PARTIELLE
DE LA MAÎTRISE EN INFORMATIQUE
par
Pierre Delisle
Parallélisation d'un algorithme d'Optimisation par Colonies de
Fourmis pour la résolution d'un problème d'ordonnancement
industriel
6 juin 2002

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Paul-Emile-Bouletj
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11
RESUME
Les problèmes d'optimisation combinatoire peuvent être retrouvés, sous différentes
formes, dans un grand nombre de sphères d'activité économique au sein de notre société.
Ces problèmes complexes représentent encore un défi de taille pour bon nombre de
chercheurs issus de domaines scientifiques variés tels les mathématiques, l'informatique et
la recherche opérationnelle, pour ne citer que quelques exemples. La nécessité de résoudre
ces problèmes de façon efficace et rapide a entraîné le prolifération de méthodes de
résolution de toutes sortes, certaines étant plus spécifiques à un problème et d'autres étant
plus génériques.
Ce mémoire réunit différentes notions du parallélisme et des métaheuristiques afin
d'apporter une méthode de résolution performante à un problème d'optimisation
combinatoire réel. Il démontre que l'introduction de stratégies de parallélisation à un
algorithme d'Optimisation par Colonies de Fourmis permet à ce dernier d'améliorer
considérablement ses facultés de recherche de solutions. Le succès de cette approche dans
la résolution d'un problème d'ordonnancement industriel rencontré dans une entreprise de
fabrication d'aluminium montre l'intérêt pratique de ces méthodes et leurs retombées
économiques potentielles.
Ce travail de recherche, loin d'être une fin en soi, représente plutôt une première
exploration des possibilités offertes par deux domaines fort prometteurs de l'informatique
et de la recherche opérationnelle. L'union de méthodes d'apprentissage intelligentes et
d'une puissance de calcul imposante pourrait fort bien se révéler un outil performant pour
la résolution de problèmes d'une telle envergure.

Ill
REMERCIEMENTS
Je tiens tout d'abord à exprimer ma reconnaissance à monsieur Marc Gravel, mon
directeur de recherche, pour son implication à la réalisation de ce travail de recherche et
pour le support qu'il m'a apporté. Sa patience, sa disponibilité et la pertinence de ses
conseils m'ont été d'une aide précieuse tout au long de ce travail.
Je remercie également madame Caroline Gagné pour m'avoir fait bénéficier de ses
connaissances, ainsi que pour ses conseils et encouragements lors de moments plus
difficiles. Mes remerciements vont aussi à monsieur Michael Krajecki pour son accueil et
sa supervision lors de mon séjour en France. Sa présence a rendu ces quatre mois
enrichissants et agréables.
Mes remerciements vont aussi aux étudiants et professionnels du laboratoire du Groupe
de Recherche en Informatique de l'UQAC. Leur présence durant ces deux dernières années
a été fort appréciée.
Mentionnons également le support du Centre Informatique National de l'Enseignement
Supérieur (CINES) et du Centre Lorrain de Calcul à Hautes Performances (Centre Charles
Hermite : CCH) pour l'utilisation des ordinateurs parallèles.
Je me dois également de remercier mes parents qui, par leurs encouragements et leur
soutien, m'ont permis d'aller de l'avant dans mes projets.
Finalement, mes remerciements les plus sincères vont à ma conjointe Alexandra, pour
son amour et sa patience malgré mes horaires de travail imprévisibles et mes nombreuses
nuits blanches.

IV
TABLE DES MATIERES
RÉSUMÉ H
REMERCIEMENTS iii
TABLE DES MA TIÈRES iv
LISTE DES TABLEAUX va
LISTE DES FIGURES ix
CHAPITRE 1 - INTRODUCTION 1
CHAPITRE 2-LE PARALLÉLISME.
2.1 Introduction
2.2 Les architectures parallèles 8
2.2.1 Structure d'un ordinateur séquentiel conventionnel 9
2.2.2 Classification des architectures parallèles 10
2.3 Les algorithmes parallèles 15
2.3.1 Définition d'un algorithme parallèle 16
2.3.2 La conception d'algorithmes parallèles 17
2.3.3 L'analyse des algorithmes parallèles 23
2.3.3.1 L'accélération 23
2.3.3.2 L'efficacité 25
2.3.3.3 L'iso-efficacité 26
2.3.4 Facteurs de performance des algorithmes parallèles 26
2.3.4.1 Le grain de parallélisme 27
2.3.4.2 Les communications 28
2.3.4.3 La synchronisation 29
2.3.4.4 Le placement des tâches 30
2.4 Les modèles de programmation 32
2.4.1 Les paradigmes nouveaux 33
2.4.2 Les extensions à des langages séquentiels existants 33