Problème d’affectation de tâches et équilibrage de charge dans un environnement multi-file d’attente

Abstract

La question de l'attribution des tâches et de la gestion de la charge dans un cadre multi-file d'attente vise à optimiser la distribution des tâches entre plusieurs serveurs ou ressources informatiques, chacun ayant sa propre file d'attente. L'objectif principal est de réduire les délais d'attente et les temps de réponse, d'éviter la surcharge de certains serveurs pour prévenir l'engorgement et améliorer l'utilisation globale des ressources, tout en considérant le mouvement des nœuds et les contraintes en matière de communication. Ce problème est particulièrement pertinent dans les contextes distribués tels que le cloud computing, les réseaux ad hoc, ou encore les systèmes informatiques parallèles. Il requiert l'élaboration de dispositifs décisionnels astucieux qui peuvent prendre en compte l'état des files d'attente, les capacités des ressources et les spécificités des missions. Les options suggérées reposent souvent sur des modèles de gestion des files d'attente, des algorithmes d'optimisation, des heuristiques ou des méthodes fondées sur l'apprentissage, dans le but de garantir un service de qualité supérieure, une efficacité améliorée et une meilleure capacité d'adaptation du système. Cette problématique est d'une importance cruciale pour l'efficacité et la qualité des prestations des systèmes distribués contemporains. Des techniques d'équilibrage de charge dynamique, comme l'algorithme Round-Robin amélioré, le Least-Loaded First ou des approches basées sur l'apprentissage automatique, toutes ces techniques ont démontré leurs limites en ce qui concerne l'attribution de tâches et la gestion des files d'attente multiples. Le développement d'une nouvelle méthode de répartition des tâches et d'équilibrage de la charge, ainsi que l'incorporation de ces trois paradigmes (Cloud computing, réseau ad-hoc, service web) dans une structure architecturale inédite constituent une contribution significative à ce challenge.