Algorithmes Branch&Bound Pair-à-Pair pour Grilles de Calcul

In this thesis, we describe and analyze a fully distributed approach for parallel Branch-and-Bound. The approach is completely decentralized, that is computational entities operate in a fully Peer-to-Peer fashion. Designing adequate mechanisms under such a decentralized architecture is very challenging. Indeed, there is no entity in the network which has a global view of the network. In the case of the Branch-and-Bound algorithm, no entity can determine immediately what the best solution found so far is nor if the termination of the calculation has occurred. Whereas those two tasks can be handled easily in a centralized2 environment, they become major challenges in a fully decentralized one. Thus, to face these challenges, our approach provides the following mechanisms. Each peer is in charge of handling a local work pool and sharing it with other peers. Global information, like the best solution found so far by the optimization method, is broadcast over the network by the peers. Termination detection is handled in an innovative and decentralized way. Each peer can detect locally the presence or absence of a work unit somewhere in the network only by communicating with its neighbors and using some of the network overlay's properties. Performing all the required synchronization operations in a fully distributed manner allows to harness resources at very high scales by reducing significantly the communication load upon the computational entities. We propose a formal proof of the correctness of our approach, that is, the termination of the computation is detected in an appropriate way, the exploration process is achieved in a finite amount of time and no deadlock situations can occur during communication operations. We also propose a fault-tolerant extension of our approach under different fault models. Extensive large scale experimentations on top of the grid5000 testbed are described and the performance of the peer-to-peer thoroughly approach is analyzed.Dans le domaine de l'Optimisation Combinatoire, la résolution de manière optimale de problèmes de grande taille par le biais d'algorithmes Branch-and-Bound requiert un nombre très élevé de ressources de calcul. De nos jours, de telles ressources sont accessibles grâce aux grilles de calcul, composées de grappes de clusters réparties sur différents sites géographiques. Ces environnements parallèles posent de nombreux défis scientifiques, notamment en termes de passage à l'échelle, de la prise en compte de l'hétérogénéité des ressources ainsi qu'en termes de tolérance aux pannes. La plupart des approaches existantes pour l'algorithme Branch-and-Bound parallèle sont basées sur une architecture de type Maître-Esclave, où un processus maître répartit les tâches à accomplir auprès de processus esclaves en charge de les traîter. L'utilisation d'une telle entité centrale constitue un obstacle majeur en ce qui concerne le passage à l'échelle. Dans cette thèse, nous proposons de relever ces défis ainsi que de surmonter cet obstacle grâce à une approche innovante et complètement distribuée, basée sur une architecture Pair-à-Pair (P2P). Celle-ci repose sur un seul type de processus (le pair), qui a pour mission d'explorer son propre ensemble de tâches, de le partager avec d'autres pairs et de diffuser l'information globale. Nous définissons des mécanismes adaptés en lien avec l'algorithme Branch-and-Bound, qui traitent de la répartition de la charge, de la diffusion de la meilleure solution trouvée et de la détection de la terminaison des calculs. En plus de multiples expérimentations sur le problème d'ordonnancement du Flow-Shop sur la grille de calcul Grid'5000, nous proposons une preuve formelle de la correction de notre approche. Par ailleurs, nous traîtons une problématique souvent ignorés dans les travaux relatifs au calcul P2P, qui est l'importance de la topologie du réseau P2P. Généralement, une topologie très simple est utilisée. Les résultats obtenus montrent que notre approche permet le déploiement de réseaux de calculs à de très grandes échelles, constitués potentiellement de centaines de milliers de coeurs de calcul. Notre dernière contribution consiste en une approche Pair-à-Pair tolérante aux pannes afin de prendre en compte la nature généralement très volatile des ressources de calcul. Les résultats obtenus prouvent la robustesse de l'approche dans des environnements à la fois réalistes et sujets à de nombreux dysfinctionnement