Conception conjointe optimisée de lois de contrôle et d'ordonnancement

In this thesis, we study a coordinated approach for the design of control laws and scheduling parameters. The first objective is to propose and evaluate a technique to control the degradation of the quality of control (QoC) by selectively rejecting task or message instances according to the (m,k)-firm model. More specifically, we have studied the impact of the (m,k)-firm packet dropout policy on the QoC of a control loop. Based on the obtained results, we have specified a co-design method for determining the parameters (gain) of the optimal control law and the (m,k)-firm constraint specifying the selective rejet of instances. This proposal was validated by using analytical techniques, simulation and experimentation activities. The second objective is to address the scheduling problem of a set of real-time tasks where each task implements a control law in a centralized scalable application. We proposed a scheduling mechanism which determines on line, according to the current system configuration, a (m,k)-constraint based scheduling strategy to apply to each task so that the criterion reflecting the overall performance of the application is optimal at all timesLe cadre de ce travail est l'étude coordonnée de lois de contrôle et d'ordonnancement. Le premier objectif est de proposer et évaluer une approche de contrôle de la dégradation de la Qualité de Contrôle (QdC) par rejet sélectif d'instances de tâches ou de messages selon le modèle (m,k)-firm. Plus particulièrement, nous avons étudié l'impact de distribution de rejets sur la QdC d'une boucle de contrôle et, sur la base des résultats obtenus, nous avons spécifié une méthode de co-conception permettant de déterminer les paramètres (gain) optimaux de la loi de contrôle et les paramètres de la contrainte (m,k)-firm spécifiant le rejet sélectif d'instances. Cette proposition a été validée sur modèles à l'aide de techniques analytiques, par simulation ainsi que grâce à des expérimentations. Notre deuxième objectif est d'étudier le problème de l'ordonnancement d'un ensemble de tâches temps réel réalisant chacune les algorithmes de contrôle dans une application centralisée évolutive. Nous proposons un mécanisme d'ordonnancement qui ajuste en ligne les contraintes (m,k)-firm des tâches suivant la configuration courante de l'application de manière à ce qu'un critère reflétant la performance globale de l'application soit optimal à tout instan