Génération de seuils optimaux dans une file hystérésis : application à un modèle de cloud
Résumé
Nous proposons dans cette étude des méthodes d'optimisation efficaces pour la recherche de valeurs de seuils dans une file d'attente multi-serveur hystérésis. Il s'agit de minimiser un coût global prenant en compte les performances et l'utilisation des ressources et se calculant comme une fonction de coût sur la distribution stationnaire. Ce coût global étant une fonction non convexe, la recherche de la valeur optimale est complexe. Nous proposons deux types de méthodes d'optimisation : l'une est basée sur des heuristiques, couplées à de l'agrégation de chaînes de Markov pour réduire les temps d'exécution et l'autre est une méta-heuristique plus précisément le recuit simulé
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