Soutenance de thèse de Tianyu WANG (équipe SLP)
5 octobre 2018 @ 14 h 00 min - 16 h 30 min
Tianyu Wang, doctorant au sein de l’équipe SLP, soutiendra sa thèse intitulée « Parallel machine scheduling with precedence constraints »
vendredi 5 octobre à 14h à Centrale Nantes dans l’amphithéâtre S.
Jury : Olivier Henri Roux (Professeur, Centrale Nantes), Odile Bellenguez-Morineau (Maitre Assistant HDR, IMT Atlantique), Christoph Dürr (Directeur de recherche CNRS, Sorbonne Université LIP6), Julien Moncel (Maitre de conférences, HDR IUT ROADEZ), André Rossi (Professeur Université d’Angers), Pierre Lemaire (Maitre de conférences, Grenoble INP).
Résumé :
Nous considérons une famille des problèmes d’ordonnancement avec machine parallèle identique et contraintes de précédences. Ce champ de recherche fait l’objet de nombreuses études. Malgré tout, la complexité de ces problèmes varie selon de nombreux paramètres, notamment le type de graphe de précédence ou le critère retenu. De plus, il existe encore de nombreux problèmes ouverts. Nous étudions certains de ces problèmes dans cette thèse. Nous montrons notamment que le problème ouvert avec tâches de durée unitaires et graphe de précédence de type in-tree est NP-complet. Puis, nous prouvons que le problème avec graphe de précédence de type level-order est NP-complet aussi. La preuve est ensuite étendue à des problèmes connexes. Par la suite, on améliore un algorithme exponentiel pour un problème spécifique qui est NP-complet. Enfin, nous proposons un modèle linéaire pour le problème avec contraintes de précédence quelconque, améliorant aussi les résultats de littérature.
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Abstract:
The main problem studied in this thesis is that of parallel machine scheduling with precedence constraints. The complexity depends on the shape that the precedence graph takes and the objective function. We prove that one minimum-open problem of scheduling equal-processing-time jobs which subject to in-tree precedence constrains is NP-complete while minimizing the total competition time. Then, we prove that the open problem of scheduling level-order precedence constrains is NP-complete too. We adapted the second proof to other scheduling problems as well. On the other hand, we improved an exponential algorithm designed for a specific NP-hard problem. At the end, we propose a linear programming model for the general scheduling problem with arbitrary precedence constraints and processing-time. We adapt the existing models which are originally designed for other scheduling prob
