Book Description

LE BUT DE CETTE THESE EST DE MONTRER COMMENT UNE APPROCHE ALGEBRIQUE PERMET DE MIEUX COMPRENDRE LA DYNAMIQUE DES SYSTEMES A EVENEMENTS DISCRETS. ON VA AUSSI MONTRER QU'ELLE PERMET DE CONCEVOIR DE NOUVEAUX ALGORITHMES DE SIMULATION PARALLELE DE TELS SYSTEMES. ON PRESENTE TOUT D'ABORD LE MODELE RESEAUX DE PETRI TEMPORISES QUI VA ETRE ETUDIE DANS LA SUITE. ON ETUDIE ENSUITE UNE SOUS-CLASSE SPECIFIQUE, LES GRAPHES D'EVENEMENTS DONT LA DYNAMIQUE EST LINEAIRE DANS L'ALGEBRE (MAX, +) ET ON MONTRE COMMENT DES NOTIONS STRUCTURELLES DEFINIES SUR LE GRAPHE DE DEPENDANCES ASSOCIE PERMETTENT D'OPTIMISER LES PARALLELISATIONS EN TEMPS ET EN ESPACE DE LA SIMULATION DU RESEAU. ON EXHIBE ENSUITE UNE CLASSE PLUS GENERALE, LES RESEAUX A ROUTAGE. ON MONTRE QUE LA DYNAMIQUE DE TELS RESEAUX EST MIXTE, UNE PARTIE ETANT (MAX, +) LINEAIRE ET UNE AUTRE LINEAIRE AU SENS CLASSIQUE. CELA PERMET DE DONNER DES RESULTATS DE MONOTONIE ET DES CONDITIONS DE STABILITE DE CES RESEAUX MAIS AUSSI UNE PARALLELISATION NATURELLE EN ESPACE DES EQUATIONS D'EVOLUTION. ENFIN, ON MONTRE UNE CLASSE DE RESEAUX QUI NE SONT PLUS DANS LE CADRE RESEAUX DE PETRI ET ON PRESENTE UNE NOUVELLE METHODE DE SIMULATION PARALLELE DE CES RESEAUX, LA RELAXATION SYNCHRONISEE QUI PERMET D'UTILISER COMME DANS LES DEUX CHAPITRES PRECEDENTS L'ALGEBRE (MAX, +) ET LA PARALLELISATION EN TEMPS ET EN ESPACE