Thématiques

Méthodes de modélisation et processus aléatoires

• Formalismes de description : Systèmes à événements discrets, Modèles stochastiques dynamiques, Réseaux de files d’attente, Réseaux de Petri Stochastiques, Réseaux d’Automates Stochastiques, Algèbres (max,+), Algèbre de processus, Graphes aléatoires, Matrices aléatoires …
• Modèles et méthodes probabilistes : Processus ponctuels, Chaînes de Markov, Processus de décision Markoviens, Jeux stochastiques, Files d’attente, Réversibilité, Formes produit, Systèmes interactifs de particules, Limites fluides, Grandes déviations, Evénements rares, …

Méthodes de résolution et logiciels d’analyse

• Méthodes formelles et numériques : méthodes de fonctions génératrices/transformées de Laplace, algorithmes numériques, calcul approché, méthodes d’agrégation/désagrégation, bornes stochastiques,…
• Simulation de systèmes complexes : événements rares, réduction de variance, simulation à événements discrets,
• Expérimentation : Systèmes de mesure et de trace, Environnements de modélisation et d’évaluation de performances, …

Applications

• Performances de systèmes informatiques parallèles ou distribués (placement, ordonnancement, …)
• Évaluation d’architectures matérielles ou logicielles
• Réseaux de communication (protocoles, routage, admission, gestion de trafic, contrôle, qualité de service, …)
• Performance et disponibilité des architectures et services Web
• Fiabilité logicielle et matérielle. Systèmes de production.
• Systèmes temps-réel (embarqué, sur réseau, multimédia,…)
• Gestion de l’énergie (grilles de calcul, réseaux sans fil et terminaux mobiles, capteurs, domotique… )
• Logiciels d’analyse et de simulation, Solveurs, simulateurs, systèmes de mesure;
• Interface avec l’utilisateur: formalismes de représentation, langages de description, environnements de modélisation et d’évaluation de performances.