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Titre :

Optimisation de Workflows dans un Environnement Cloud par Evolutionary Multitasking

Auteurs :

BOUSOUAR Abdelkrim, Auteur ; KHELEF Mohamed Redha, Auteur ; AZAIZ Mohamed Amine, Directeur de thèse

Type de document :

texte manuscrit

Editeur :

Université de Saïda – Dr. Moulay Tahar – Faculté des Mathématiques, de l’Informatique et des Télécommunications, 2025/2026

Format :

73ص

Accompagnement :

Langues:

Français

Index. décimale :

BUC-M 008580

Catégories :

Master en informatique Spécialité : Intelligence Artificielle Principe et application

Résumé :

‫التطوري‬ ‫المهام‬ ‫تعدد‬ ‫على‬ ‫ا‬‫م‬ً ‫قائ‬ ‫ا‬‫ج‬ً ‫منه‬ ‫وتقترح‬ ،‫السحابية‬ ‫الحوسبة‬ ‫بيئات‬ ‫في‬ ‫عمل‬ ‫سير‬ ‫جدولة‬ ‫مشكلة‬ ‫األطروحة‬ ‫هذه‬ ‫تناول‬
،‫األهداف‬ ‫متعدد‬ ‫رياضي‬ ‫نموذج‬ ‫تطوير‬ ‫تم‬ ،‫األهداف‬ ‫متعددة‬ ‫التطور‬ ‫وخوارزميات‬ ‫العمل‬ ‫لسير‬ ‫شاملة‬ ‫دراسة‬ ‫بعد‬ .)EMT(
‫خالل‬ ‫من‬ ‫طبق‬‫م‬ُ ‫ال‬ ‫التطوري‬ ‫المهام‬ ‫تعدد‬ ‫نموذج‬ ‫على‬ ‫المقترح‬ ‫المنهج‬ ‫يعتمد‬ .‫النهائية‬ ‫التنفيذ‬ ‫ومواعيد‬ ‫األسبقية‬ ‫قيود‬ ‫يتضمن‬
‫سير‬ ‫على‬ ‫تجارب‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫صحته‬ ‫من‬ ‫التحقق‬ ‫تم‬ ‫وقد‬ .‫معيارية‬ ‫برمجية‬ ‫بنية‬ ‫ضمن‬ ،)MFEA( ‫العوامل‬ ‫متعددة‬ ‫التطور‬ ‫خوارزمية‬
‫خالل‬ ‫من‬ ‫العام‬ ‫األداء‬ ‫يُحسّن‬ EMT ‫منهج‬ ‫أن‬ ‫التجريبية‬ ‫النتائج‬ ‫تُظهر‬ .‫متجانسة‬ ‫غير‬ ‫سحابية‬ ‫بيئة‬ ‫في‬ ‫وافتراضي‬ ‫حقيقي‬ ‫عمل‬
‫غير‬ ‫السحابية‬ ‫الحوسبة‬ ‫بيئات‬ ‫في‬ ‫أكبر‬ ‫ومتانة‬ ‫أسرع‬ ‫تقاربًا‬ ‫يُحقق‬ ‫كما‬ .‫الطاقة‬ ‫واستهالك‬ ،‫التنفيذ‬ ‫وتكلفة‬ ،‫اإلنجاز‬ ‫زمن‬ ‫تقليل‬
،‫المعلمات‬ ‫لضبط‬ ‫والحساسية‬ ،‫الحسابي‬ ‫التعقيد‬ ‫ذلك‬ ‫في‬ ‫بما‬ ،‫القيود‬ ‫بعض‬ ‫على‬ ‫الضوء‬ ‫النقدي‬ ‫التحليل‬ ‫يُسلط‬ .‫المتجانسة‬
‫التقليدية‬ ‫الطرق‬ ‫على‬ EMT ‫نموذج‬ ‫يتفوق‬ ،‫القيود‬ ‫هذه‬ ‫من‬ ‫الرغم‬ ‫على‬ .‫الديناميكي‬ ‫العمل‬ ‫سير‬ ‫مع‬ ‫التعامل‬ ‫في‬ ‫والتحديات‬
‫التحسين‬ ‫تشمل‬ ،‫مستقبلية‬ ‫توجهات‬ ‫عدة‬ ‫تُقترح‬ ،‫ا‬‫وأخير‬
.‫التحسين‬ ‫مسائل‬ ‫بين‬ ‫المعرفة‬ ‫لنقل‬ ‫الفعال‬ ‫تمكينه‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫واالستداللية‬
‫أدوات‬ ‫وتطوير‬ ،‫الحقيقية‬ ‫السحابية‬ ‫الحوسبة‬ ‫منصات‬ ‫على‬ ‫النموذج‬ ‫صحة‬ ‫من‬ ‫والتحقق‬ ،‫اآللي‬ ‫التعلم‬ ‫تقنيات‬ ‫مع‬ ‫والدمج‬ ،‫الفوري‬
.‫المعرفة‬ ‫نقل‬ ‫آليات‬ ‫فهم‬ ‫لتحسين‬ ‫البيانات‬ ‫تصوير‬
Abstract
‫الصناعية‬
‫البيئات‬ ‫في‬ ‫محتملة‬
‫تطبيقات‬ ‫مع‬the
،‫الطاقة‬problem
‫استهالك‬ ‫في‬ of
‫وكفاءة‬scheduling
‫وتكيفًا‬ ‫ء‬ً ‫ذكا‬ ‫أكثر‬ ‫سحابية‬
‫جدولة‬ ‫أنظمة‬
‫الطريق‬computing
‫العمل‬ ‫هذا‬ ‫يمهد‬
This thesis
addresses
workflow
in ‫نحو‬
cloud
.‫والحيوية‬
environments and proposes an approach based on Evolutionary Multitasking
(EMT). After a comprehensive study of workflows and multi-objective
evolutionary algorithms, a multi-objective mathematical model was developed,
incorporating precedence constraints and execution deadlines.
The proposed approach is based on the Evolutionary Multitasking paradigm
implemented through the Multifactorial Evolutionary Algorithm (MFEA), within
a modular software architecture. It has been validated through experiments on
both real and synthetic workflows in a heterogeneous cloud environment.
Résumé
Experimental results show that the EMT approach improves overall performance
Ce mémoire
du problème
de cost,
l’ordonnancement
workflow dans
les
by
reducing traite
makespan,
execution
and energy d’un
consumption.
It also
environnements
et propose
une approche
basée
sur l’Evolutionary
achieves faster cloud
convergence
and greater
robustness
in heterogeneous
cloud
Multitasking
(EMT).
Après
une
étude
approfondie
des
workflows
et
des
environments.
algorithmes évolutionnaires multi-objectifs, une modélisation mathématique
multi-objectif a été développée, intégrant les contraintes de précédence
ainsi que les délais d’exécution (deadlines). L’approche proposée repose sur
The critical analysis highlights certain limitations, including computational
le
paradigme
d’Evolutionary
Multitasking
implémenté
à
travers
le
complexity, sensitivity to parameter tuning, and challenges in handling
Multifactorial Evolutionary Algorithm (MFEA), dans une architecture
dynamic workflows. Despite these limitations, EMT outperforms classical and
logicielle modulaire. Elle a été validée à travers des expérimentations sur
heuristic methods by effectively enabling knowledge transfer across
des workflows réels et synthétiques dans un environnement cloud hétérogène.

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