L’algèbre Max,+

2.3 Évolution: approchepartrajectoire...33

3 Evaluation de performances à l’aidede modèles à états et à paramètres

déterministes...33

3.1 Vérificationformelledesperformancesparmodel-checking...34

3.1.1 Principesetapplicationsà la vérificationde performancestemporelles... 34

3.1.2 Synthèse...36

3.2 Evaluationdeperformancesà l’aidederéseaux dePetri...37

3.2.1 LesRdPetquelquesunedeleursextensions...37

3.2.2 Evaluationdeperformancesà l’aidedesRdP...43

3.2.3 Synthèse...45

4 Evaluation de performances à l’aidede modèles à états et à paramètres

stochastiques...45

4.1 Les chaines deMarkov...45

4.2 Modélisationenfilesd’attentes...47

4.2.1 Algèbrestochastique...47

4.2.2 Parsimulation...48

4.3 RéseauxdePetristochastiques...49

4.3.1 Principes...49

4.3.2 Applications àl’évaluationdeperformances...52

1 Introduction

Ce chapitre a pour objectif de dresser un état de l’art des approches d’évaluation de

performances qui pourraient répondre aux contraintes industrielles de notre étude comme

explicité dans le précédent chapitre. L’analyse des apports et des limites de chaque approche

nous conduira à sélectionner une approche de modélisation qui sera utilisée par la suite pour

générer automatiquement, en avant-vente, les modèles et pour supporter l’évaluation de

performances. Compte tenu des contraintes, une attention particulière sera apportée quant à la

capacité de chaque approche à conduire efficacement une analyse d’un grand nombre

d’architectures et de supporter le contexte incertain, aussi bien en termes de données d’entrée

que de pertinence dans les résultats. Nous rappelons enfin que l’approche devra pouvoir

modéliser l’architecture de bout en bout, aussi bien les composants terminaux (client, E/S

déportées, API, etc.) que le réseau de communication (ici de type Ethernet commuté).

De manière macroscopique, l’évaluation de performances de tels systèmes peut

s’apparenter à une modélisation en files d’attente. Chaque composant, chaque ressource

(mémoire, processeur, bande passante), chaque fonction d’un composant va être associée à une

file et l’étude de la concurrence d’accès à la ressource partagée va permettre d’estimer la

dégradation du service engendrée par la traversée du composant. Afin de recouvrer une certaine

forme d’exhaustivité, ce chapitre aborde les différentes solutions d’évaluation de performances

de systèmes discrets selon une classification en trois grandes approches : modèles

déterministes, modèles à états à paramètres déterministes et modèles stochastiques. Tout en

ayant conscience que cette taxonomie est discutable et potentiellement arbitraire, le but sera

d’établir s’il existe des propriétés structurelles propres à chaque approche voire des paramètres

d’entrée qui ne seraient pas adaptés à notre cadre de modélisation d’avant-vente. Aussi, nous

présenterons, pour chacun de ces modèles, un bref aperçu de leur fondement théorique ainsi

qu’une discussion autour de leur utilisation dans le domaine de l’évaluation de performances

temporelles (attendu qu’il s’agit du besoin attendu comme spécifié précédemment et même si

d’autres propriétés pourront également être parallèlement estimées). Pour chaque approche

candidate, une synthèse permettra de mettre en avant son adéquation à notre étude, et ces

différentes synthèses seront discutées dans la dernière section en vue d’exprimer notre choix

de formalisme de modélisation.

2 Evaluation de performances à l’aide d’approches algébriques

Dans la littérature, les modèles dits déterministes sont généralement construits suivant une

géométrie tropicale, et plus spécifiquement suivant l’algèbre (max,+) (voire (min,+)). Ils

s’expliquent par la volonté d’exprimer des performances déterministes (de type enveloppe), et

pour cela visent à conduire une analyse elle-même déterministe. La modélisation du système

consiste ici à l’expression d’un système d’équations dont la résolution permettra par la suite

d’obtenir notamment des propriétés temporelles. Ces équations se singularisent par leur

écriture où l’addition et la multiplication sont respectivement redéfinies par le maximum (ou

le minimum) et l’addition. On parle ainsi de dioïde (max,+) ou (min,+). Cette technique a été

développée par de nombreux auteurs, néanmoins nous focaliserons dans cette section sur son

emploi pour des systèmes de contrôle/commande en réseau.

2.1 L’algèbre Max,+

L’algèbre (max,+) (Cohen, et al., 1996), (Davey & Priestley, 2002), (Hardouin, 2004),

(Cohen, 1993) et (Lotito, et al., 2005) est utilisé pour la modélisation et l’évaluation de

performance de systèmes à évènements discrets (réseaux de transport ou de télécom, systèmes

de production). Elle peut également être utilisée pour déterminer les temps de marquage dans

les réseaux de Petri. Elle a notamment été développée pour l’évaluation de performances avec

les travaux de (Baccelli, et al., 1992) puis (Amari, et al., 2012). L’évaluation des performances

passe par la résolution d’un système d’équations (max,+) linéaires. Ces équations peuvent être

directement posées ou dérivées d’un autre formalisme (comme les réseaux de Petri) comme

dans le cas suivant.

(Addad, 2011a) propose une modélisation générique d’un système contrôlé en réseau

(SCR) à base d’équations (max,+). La modélisation s’attache à décrire l’ensemble des

composants d’un tel système, à savoir les modules d’entrées/sorties déportées, d’un contrôleur

(CPU et carte de communication), d’un MES et d’un réseau à base d’Ethernet commuté. Cette

modélisation est accomplie ici à l’aide de réseaux de Graphes d’Évènements Temporisés

(GET). Un graphe d’évènements temporisés (GET) est un réseau de Petri (voir section 3.2)

ordinaire temporisé où chaque place n’admet qu’une transition d’entrée et une transition de

sortie au maximum. C’est ensuite la dynamique de ce GET qui est traduite en un système

d’équations (max,+) linéaires. On associe ainsi à chaque transition t

i

une variable x(k), appelée

dateur, qui représente la date de son franchissement pour la k

^ème

fois. Le dateur associé à une

transition d’entrée t

uj

est noté u

j

(k). La Figure 14 décrit ainsi le système d’équations proposé

par (Addad, et al., 2010) et (Addad, et al., 2011b) pour un système contrôlé en réseau ainsi les

délais obtenus.

COM Réseau t1 t3 TCPU 0 t2 _ _ _ t11 t8_1 TE/S_1 t7_1 0 0 ^t10_1 0 ^t10_N Vers les autres MES τ2 0 TEM_1 TReq_1 TReq_N TRep_1 TRep_N MES_1 Depuis les autres MES CPU ﾭｔ( ) k e ﾅｔ(k ０ ＠ﾆ ＠1) e ﾅｔ(k ０1) ﾰ 1 2 3 ﾮｔ2( ) k T_CAL ﾅｔ₁( ) k ﾰ ﾯｔ＠3( )k T_CPU ﾅ＠ｔ₁( )k ﾭｔ ( )l ＠( ｔ＠(l ０1) ﾅe) ( ＠ﾆ ｔ＠ (l ＠０ ﾅ1) e) ﾰ 4 11 12 Pour i 1,Ｂ, N ﾰ＠

ﾰ＠ ｔ_{5 _i} ( )l ｔ_{5 _( i０1)} ( )l ﾅT_{EM_i} //ｔ_{5 _ 0} ( ) l ｔ₄( )l pourl' initialisation

ﾰ＠ ﾰ＠ ^ｔ ( )l ｔ ( )l ﾅT ﾰ＠ ﾰ＠ 6 _i 5 _i Req_i ( ) ( l e) ｔ (l ０ ﾅe) ＠ ｔ＠ l ＠ ｔ ( )ﾅ ﾆ( ＠ ＠1) ﾰ＠ 7 _i 6 _i 8 _i ﾮ＠ ｔ ( )l ｔ ( ) l ﾅT _/ ﾰ＠ 8 _i 7 _i ES_i ﾰ＠ ^ｔ9 _i ( )l ｔ_{8 _ i} ( ) l ﾅe ﾰ _ｔ 10 _i ( )l ｔ_{9 _i} ( )l ﾅT_{Rep_i} Fin ﾰ＠ ﾰ＠ _{ﾪ＠ ﾺ} ﾰｔ＠11( )l ＠(ｔ_{5 _N} ( ) l ﾅe) ﾆﾫﾬ1 ､ ､ ＠

ﾆ

j N＠(ｔ_{10 _} ＠_j ( ) l ﾅe)ﾻﾼ ﾰ ﾯ 12 4 COM ﾰｔ ( )l ｔ( )l ﾅT

Figure 14: Modèle d’un SCR mono client – multi serveur (Addad, et al., 2011b)

Les paramètres de ces équations étant tous connus, il est ainsi possible d’évaluer

analytiquement des dates d’occurrences d’évènements remarquables dans le réseau. La

résolution revient alors à traquer les messages et à partir des dates calculées, de développer une

analyse déterministe pour le calcul de bornes (maximales et/ou minimales) du temps de

réponse. (Ammour & Amari, 2015) développent plus en détail l’approche algébrique pour la

résolution de ce système.

En synthèse, l’algèbre (max,+) s’avère intéressante à l’évaluation de performances

d’architectures de contrôle/commande en réseau puisqu’elle permet d’obtenir de manière

déterministe des bornes (minimales et maximales) sur les temps de réponse. Cette

caractéristique de temps de réponse est d’autant plus intéressante puisqu’elle permet, à

contrario d’une analyse des seuls délais de traversée du réseau, de prendre en compte à la fois

la performance de la commande et du réseau de communication. Comme le montre (Addad,

2011a) cette algèbre peut également être couplée à une approche stochastique dans le but de

déterminer la distribution (fonction de densité de probabilité) du temps de réponse. Les temps

de franchissement sont exprimés par méthode combinatoire pour de petits réseaux ou par

heuristique (algorithmes génétiques) pour gérer l’explosion combinatoire.

Néanmoins, il s’agit là de performances extrêmes qui nécessitent une connaissance sur le(s)

scénario(s) qui n’est pas forcément disponible dans le contexte d’avant-vente. La complétude

de la modélisation et la recherche des cas critiques restent également limitées. Enfin, le système

d’équation de départ peut s’avérer difficile à exprimer (même en passant par une étape

préliminaire de modélisation par graphe).

2.2 Évaluation de bornes déterministes par calcul réseau

Dans le document Évaluation de performance d’architecture de contrôle-commande en réseau dans un contexte incertain d’avant-vente (Page 41-45)