Evaluation de la robustesse d'un ordonnancement par Automates Temporisés Stochastiques

Sara Himmiche 1 Pascale Marangé 1 Alexis Aubry 1 Marie Duflot 2, 3 Jean-François Pétin 1
2 MOSEL - Proof-oriented development of computer-based systems
LORIA - FM - Department of Formal Methods
3 VERIDIS - Modeling and Verification of Distributed Algorithms and Systems
MPII - Max-Planck-Institut für Informatik, Inria Nancy - Grand Est, LORIA - FM - Department of Formal Methods
Résumé : Les modèles et outils des SystèmesSystèmes`Systèmesà Evénéments Discrets (SED) ont montré leur apport et leur efficacité pour la modélisation et la résolution deprobì emes d'ordonnancement dans le domaine des systèmes manufacturiers de production. Leur principal atout réside dans leur capacitécapacité`capacitéà appréhender naturellement les dynamiques sous-jacentes aux ressources de production ainsi que les logiques de configuration des ateliers (Job-shop, Flow-shop, Open-shop, hybrides...). De plus, les extensions stochastiques des modèles de SED offrent d'intéressantes perspectives pour la prise en compte de l'incertain en ordonnancement : incertitudes sur les ressources (durée opératoires, aléas de fonctionnement, pannes...) mais aussi sur la de-mande (variabilité importante des produits, personnalisation de masse...). L'objectif de cet article est de démontrer la faisabilité d'une approche basée sur les automates tem-porisés stochastiques et sur des techniques de model-checking statistique pourévaluerpourévaluer la robustesse d'un ordonnancement facè a des aléas en se restreignant, dans le cadre de cettécetté etude, aux incertitudes sur les durées opératoires.
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Contributor : Marie Duflot <>
Submitted on : Wednesday, November 29, 2017 - 11:20:54 PM
Last modification on : Tuesday, February 19, 2019 - 3:40:04 PM

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  • HAL Id : hal-01652138, version 1

Citation

Sara Himmiche, Pascale Marangé, Alexis Aubry, Marie Duflot, Jean-François Pétin. Evaluation de la robustesse d'un ordonnancement par Automates Temporisés Stochastiques. 11ème Colloque sur la Modélisation des Systèmes Réactifs, MSR 2017, Nov 2017, Marseille, France. ⟨hal-01652138⟩

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