Décomposition et apprentissage pour un problème d'allocation de tâches temps-réel
Résumé
La décomposition de Benders a été utilisée avec succès pour de nombreuses problématiques en Recherche Opérationnelle. Nous présentons ici, la mise en oeuvre d'une technique de coopération fondée sur une généralisation du cadre classique de la décomposition de Benders et appliquée à la résolution d'un problème d'allocation de tâches temps réel (ordonnancement préemptif à prioritées fixes pour des tâches périodiques). Un problème maître, résolu par programmation par contraintes coopère avec un sous-problème analytique. Celui-ci est traité par des techniques issues des travaux de la communauté temps-réel et couplées avec un algorithme adhoc de détection de conflits : QuickXplain. Les contraintes et nogoods appris au cours de la recherche jouent un rôle similaire aux coupes de Benders.