Résumé:
La gestion de la mémoire dans les systèmes embarqués a un impact important sur les performances, en particulier, sur la consommation d'énergie. Comme l'allocation de mémoire (MAP) étant un processus difficile, elle est déléguée au compilateur. Toutefois, une optimisation minutieuse de l'allocation de la mémoire peut permettre de réaliser des économies importantes en termes de temps d'exécution et de consommation d'énergie. Notre étude se limite au problème de l'allocation des structures de données à la mémoire de manière à minimiser la consommation d'énergie. Ce dernier est modélisé comme un problème d'optimisation combinatoire NP-difficile.
L'objectif principal de cette thèse est de proposer de nouvelle approche pour la résolution du problème étudié capables de générer des résultats de bonne qualité, et de garantir que les méthodes suggérées sont génériques et applicables à d'autres problèmes d'optimisation.
Il comporte trois contributions:
- La première contribution présente la transformation du problème MAP en GAP, la conception d'une méthode de résolution rapide et suffisamment précise pour ce dernier est donc notre principale motivation.
- La deuxième contribution propose une méthode en deux étapes pour résoudre le GAP. La première étape est une heuristique de réduction des données pour réduire la taille du problème. La deuxième étape utilise un solveur MIP (Cplex) pour résoudre le GAP réduit (RGAP).
- La troisième contribution présente une méthode basée sur l'algorithme de recherche locale itérée; l'ILS est appliqué aux données introduites par l'heuristique de réduction des données (RGAP) présentée ci-dessus, puis les solutions élites générées par l'ILS sont utilisées pour réduire la taille du problème qui sera ensuite résolu facilement et très rapidement par un solveur MIP (Cplex).
L'approche proposée a été testée sur un ensemble de données d'instance standard à grande échelle disponible sur le site web : www.al.cm.is.nagoya-u.ac.jp/yagiura/gap. Les résultats obtenus sont très intéressants et la comparaison montre que l'approche proposée est compétitive par rapport à l'état de l'art
