ALLOCATION DE RESSOURCES DANS LE CLOUD COMPUTING
| dc.contributor.author | Mohamed Raouf HABES | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-02T13:06:18Z | |
| dc.date.available | 2023-05-02T13:06:18Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.abstract | Le problème de la conception de système multi-agents a reçu une attention croissante ces dernières années. Quand on parle d’agent, il faut le prendre au sens large, car les agents peuvent être sous-forme de robot, personne virtuelle, programme agissant pour le compte d’une tierce personne … Dans cette thèse, nous nous sommes focalisés sur l’application des systèmes multi agents pour l’allocation de ressources dans le cloud. Chaque agent peut avoir sa propre configuration en termes de capacités, préférences, objectifs et contraintes. De plus, la négociation de ressources pour des fins de locations en elle-même est plus complexe par rapport à celle de l’achat, ce qui rend une solution automatisée optimale à ce problème difficile à réaliser. La négociation automatisée est l’approche la plus répandue dans le domaine d’application pour l’allocation de ressources multi-agent. Mais vue que les problèmes pratiques réels impliquent l’incertitude, des agents à intérêt personnels, et l’existence de multiple partenaires et compétiteurs commerciaux, la génération d’une solution optimale en vertu de tels paramètres n’est pas envisageable par rapport aux ressources informatiques de nos jours. C’est pour cela, que dans cette thèse nous avons eu recours à des approches approximatives moins gourmandes en ressources qui sont des approches de négociation de type décentralisées. Où l’acheteur et le vendeur impliqués dans le contrat doivent se mettre d’accord sur le prix des ressources négociées ainsi que sur pénalité de désengagement en cas où une des deux parties ne serait plus intéressée par le contrat en question. Trois contributions ont été proposées dans ce sens, la première consistait à se fier à l’indicateur de confiance de l’autre partie du contrat lors du choix du partenaire commercial, la deuxième à explorer plus en profondeur l’espace d’accords de l’acheteur lors de la formulation de l’offre de ce dernier et la troisième est la stratégie de classification des offres reçues par le vendeur afin d’en retenir que celles considérées comme les plus intéressantes. Nous avons comparé expérimentalement nos approches, en utilisant des scénarios représentatifs et des charges de travail différentes pa | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/2667 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | ALLOCATION DE RESSOURCES DANS LE CLOUD COMPUTING | |
| dc.type | Thesis | |
| dspace.entity.type |