(Suite chapitre X) (Inverse de la période)

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "(Suite chapitre X) (Inverse de la période)"

Transcription

1 (Suite chapitre X) 10.6 Ordonnancement RM (Rate-Monotonic : Ordonnancement à taux monotone) Caractéristiques du RM Le Rate monotonic a été introduit par Liu & Layland en Basé sur les priorités - Priorités fixes - Les tâches sont périodiques : o pas de communication, o temps de commutation négligeable - L'échéance correspond à la période (Di = Pei) - Complexité faible et implémentation facile dans un OS - Algorithme optimal dans la classe des algorithmes à priorité fixe Si la(les) condition(s) d'ordonnançabilité sont satisfaites: - On calcule la priorité de chaque tâche comme suit: (Inverse de la période) - Puis l'ordonnanceur sélectionne le processus avec la plus haute priorité Conditions d'ordonnançabilité - Pour qu'un ensemble de tâches soit ordonnançable pour le Rate-Monotonic, il suffit que: Le tableau suivant donne les valeurs de U pour un nombre de tâches de 1 à 10 : Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

2 Cette équation exprime que lorsque n, l'utilisation du processeur doit rester inférieur à 69.3% C'est une condition suffisante (mais non nécessaire) Exemple (1) d ordonnancement RM (D après Daniel Rossier, heig-vd) Condition d'ordonnançabilité RM satisfaite Exemple (2) d ordonnancement RM (D après Daniel Rossier, heig-vd) Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

3 Condition d'ordonnançabilité non satisfaite Ordonnançable néanmoins Temps de réponse dans l ordonnancement RM Calcul du temps de réponse d'une tâche : - Dans le meilleur des cas, le temps de réponse correspond au temps d'exécution de la tâche. - Le temps de réponse peut varier en fonction de la durée réelle. o Temps de réponse correspondant au pire cas; On considère le temps d'exécution Ci. - Le temps de réponse dépend des tâches plus prioritaires. - Le temps de réponse d'une tâche dépend des tâches plus prioritaires Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

4 - Soit hp(i) l'ensemble des tâches de plus forte priorité que i. - Plafond n : entier qui suit n, exemple 4/3 =2 - Le temps de réponse est définit comme suit: - C'est une équation récurrente difficile à résoudre. - Pour le calcul, on utilise une technique itérative : On évalue Ri de façon itérative avec ω n i 0 - On démarre avecω i = Ci n+1 n - On s'arrête lorsque ω = ω i i Exemple : Ci o La convergence est assurée tant que : 1 Pe i Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

5 10.7 Ordonnancement DM (Deadline Monotonic) Caractéristiques - RM pénalise les tâches rares mais urgentes (grande périodicité = petite priorité). - DM sera meilleur pour les tâches dont l'échéance est très inférieure à la période Hypothèses du DM Identiques à celles du Rate-Monotonic, mais avec la possibilité d'avoir des échéances inférieures à la période (Di < Pei) Condition d'ordonnançabilité de DM - La condition (suffisante) d'ordonnançabilité devient: - La tâche DOIT se terminer avant l'échéance Di - La condition générale nécessaire d'ordonnançabilité est toujours valable Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

6 Algorithme DM - Si la(les) condition(s) d'ordonnançabilité sont satisfaites: o On affecte la priorité aux tâches selon l'ordre inverse de leurs échéances. o Puis l'ordonnanceur sélectionne le processus p avec la plus haute priorité Exemple d ordonnancement DM (D après Daniel Rossier, heig-vd) Condition d'ordonnançabilité DM non satisfaite 10.8 Ordonnancement EDF (Earliest Deadline First: Échéance la plus proche d abord Caractéristiques - Priorités dynamiques - Supporte des tâches apériodiques Algorithme de l ordonnancement EDF - Algorithme optimal dans la classe des algorithmes à priorité dynamique. - Échéances quelconque (Di Pei), mais connues au réveil. - L'algorithme consiste à sélectionner la tâche qui a l'échéance la plus proche dans le temps. - Les priorités sont dynamiquement attribuées en fonction des échéances, au fil du temps Condition d ordonnançabilité EDF - Afin qu'un ensemble de tâches soit ordonnançable pour EDF, il suffit que: Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

7 - La condition devient "nécessaire et suffisante" si: i, D i = Pe i - Le processeur peut être occupé à 100% - A la différence de RM, on peut garantir que les tâches seront ordonnançable si U Optimisation de EDF - EDF est optimal (i.e : tout ensemble de tâches faisable pourra être ordonnancé). - Algorithme d optimisation : o on part d un ordonnancement par itération on déplace des unités de traitements pour tendre vers un ordonnancement EDF Exemple : Départ Itération 1 : On avance dans le temps en faisant s exécuter la tâche qui à l échéance la plus proche en échangeant des parties du traitement. Itération 2 : Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

8 Itération 3 : Itération 4 : Itération 5 : Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

9 Avantages et désavantages du EDF - Avantages : o Ordonnancement optimal en ce qui concerne l'utilisation du processeur (utilisation à 100%) o Peut traiter des tâches apériodiques - Désavantages : o Implémentation difficile, il faut réajuster les priorités au fil du temps en testant les différentes échéances. o Le temps de réponse ne se calcule pas facilement Ordonnancement LLF (Least Laxity First : Marge la plus courte d abord) Caractéristiques - L'algorithme LLF est assez similaire à l'algorithme EDF. - Il se base sur la laxité des tâches. - La laxité L A est l'écart maximal entre la date d'activation de la tâche A et sa date de démarrage de sorte que l'échéance D A soit respectée. - L'algorithme consiste à sélectionner la tâche qui a la plus petite laxité dans le temps. - Les priorités sont dynamiquement attribuées en fonction des laxités, au fil du temps. - Par conséquent : o la laxité diminue lorsque la tâche n'a pas encore commencé. o la laxité reste constante lorsque la tâche a démarré. o Par conséquent, il peut y avoir de fréquents changements de contexte Exemple (D après Daniel Rossier, heig-vd) Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

10 Note concernant le EDF et LLF : - Si on prend des conditions identiques à monotone à taux la condition de faisabilité est à 100% du temps CPU. - Néanmoins les algorithmes ne sont pas stables : en cas de surcharge du processeur des tâches peuvent ne pas respecter leurs échéances. En résumé : RM EDF LLF Statique Dynamique Dynamique Test = Charge < 70% Test = Charge < 100% Test = Charge < 100% Théorème de la zone critique Moins de changements de => Précision contexte Optimal Optimal +/ quand les taches arrivent en désordre et Ci inconnu +/ quand les taches arrivent en désordre et Ci inconnu Chapitre X - CEG4566/CSI4541 RNM SIGE UOttawa Hiver

Ordonnancement temps réel

Ordonnancement temps réel Ordonnancement temps réel Laurent.Pautet@enst.fr Version 1.5 Problématique de l ordonnancement temps réel En fonctionnement normal, respecter les contraintes temporelles spécifiées par toutes les tâches

Plus en détail

Programmation temps-réel Cours 1 et 2 Introduction et ordonnancement

Programmation temps-réel Cours 1 et 2 Introduction et ordonnancement Master 2 pro Programmation temps-réel Cours 1 et 2 Introduction et ordonnancement Isabelle PUAUT / Rémi COZOT Université de Rennes I 1 Applications temps-réel embarquées Systèmes en interaction avec l

Plus en détail

Partie 7 : Gestion de la mémoire

Partie 7 : Gestion de la mémoire INF3600+INF2610 Automne 2006 Partie 7 : Gestion de la mémoire Exercice 1 : Considérez un système disposant de 16 MO de mémoire physique réservée aux processus utilisateur. La mémoire est composée de cases

Plus en détail

Informatique industrielle A7-19571 Systèmes temps-réel J.F.Peyre. Partie I : Introduction

Informatique industrielle A7-19571 Systèmes temps-réel J.F.Peyre. Partie I : Introduction Informatique industrielle A7-19571 Systèmes temps-réel J.F.Peyre Partie I : Introduction Plan de la première partie Quelques définitions Caractéristiques communes des applications temps-réel Exemples d

Plus en détail

Analyse du temps de réponse des systèmes temps réel

Analyse du temps de réponse des systèmes temps réel Analyse du temps de réponse des systèmes temps réel Pascal Richard Laboratoire d Informatique Scientifique et Industrielle, ENSMA BP 40198 Téléport 2 F-86960 Futuroscope pascal.richard@ensma.fr RÉSUMÉ.

Plus en détail

REALISATION d'un. ORDONNANCEUR à ECHEANCES

REALISATION d'un. ORDONNANCEUR à ECHEANCES REALISATION d'un ORDONNANCEUR à ECHEANCES I- PRÉSENTATION... 3 II. DESCRIPTION DU NOYAU ORIGINEL... 4 II.1- ARCHITECTURE... 4 II.2 - SERVICES... 4 III. IMPLÉMENTATION DE L'ORDONNANCEUR À ÉCHÉANCES... 6

Plus en détail

Programmation Objet - Cours II

Programmation Objet - Cours II Programmation Objet - Cours II - Exercices - Page 1 Programmation Objet - Cours II Exercices Auteur : E.Thirion - Dernière mise à jour : 05/07/2015 Les exercices suivants sont en majorité des projets à

Plus en détail

PROBLEMES D'ORDONNANCEMENT AVEC RESSOURCES

PROBLEMES D'ORDONNANCEMENT AVEC RESSOURCES Leçon 11 PROBLEMES D'ORDONNANCEMENT AVEC RESSOURCES Dans cette leçon, nous retrouvons le problème d ordonnancement déjà vu mais en ajoutant la prise en compte de contraintes portant sur les ressources.

Plus en détail

LE PROBLEME DU PLUS COURT CHEMIN

LE PROBLEME DU PLUS COURT CHEMIN LE PROBLEME DU PLUS COURT CHEMIN Dans cette leçon nous définissons le modèle de plus court chemin, présentons des exemples d'application et proposons un algorithme de résolution dans le cas où les longueurs

Plus en détail

1.6- Génération de nombres aléatoires

1.6- Génération de nombres aléatoires 1.6- Génération de nombres aléatoires 1- Le générateur aléatoire disponible en C++ 2 Création d'un générateur aléatoire uniforme sur un intervalle 3- Génération de valeurs aléatoires selon une loi normale

Plus en détail

Calculateur quantique: factorisation des entiers

Calculateur quantique: factorisation des entiers Calculateur quantique: factorisation des entiers Plan Introduction Difficulté de la factorisation des entiers Cryptographie et la factorisation Exemple RSA L'informatique quantique L'algorithme quantique

Plus en détail

Conditions Générales de Vente et d'utilisation

Conditions Générales de Vente et d'utilisation Conditions Générales de Vente et d'utilisation ARTICLE 1 OBJET : Les présentes conditions générales de vente ont pour objet de déterminer les conditions dans lesquelles Varcap Informatique fournit des

Plus en détail

Systèmes et exécutifs temps-réel

Systèmes et exécutifs temps-réel Systèmes et exécutifs temps-réel Licence professionnelle «Systèmes embarqués dans l automobile» Isabelle PUAUT (Cours + TD) Jean-François DEVERGE et Christophe Pais (TP) 1 Applications temps-réel Systèmes

Plus en détail

Exemples de problèmes et d applications. INF6953 Exemples de problèmes 1

Exemples de problèmes et d applications. INF6953 Exemples de problèmes 1 Exemples de problèmes et d applications INF6953 Exemples de problèmes Sommaire Quelques domaines d application Quelques problèmes réels Allocation de fréquences dans les réseaux radio-mobiles Affectation

Plus en détail

1 Mesure de la performance d un système temps réel : la gigue

1 Mesure de la performance d un système temps réel : la gigue TP TR ENSPS et MSTER 1 Travaux Pratiques Systèmes temps réel et embarqués ENSPS ISV et Master TP1 - Ordonnancement et communication inter-processus (IPC) Environnement de travail Un ordinateur dual-core

Plus en détail

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux.

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux. UEO11 COURS/TD 1 Contenu du semestre Cours et TDs sont intégrés L objectif de ce cours équivalent a 6h de cours, 10h de TD et 8h de TP est le suivant : - initiation à l algorithmique - notions de bases

Plus en détail

Ordonnancement des applications temps réel réparties

Ordonnancement des applications temps réel réparties Ordonnancement des applications temps réel réparties Frank Singhoff Bureau C-203 Université de Brest, France LISyC/EA 3883 singhoff@univ-brest.fr UE systèmes temps réel, Université de Brest Page 1/100

Plus en détail

Chapitre V : La gestion de la mémoire. Hiérarchie de mémoires Objectifs Méthodes d'allocation Simulation de mémoire virtuelle Le mapping

Chapitre V : La gestion de la mémoire. Hiérarchie de mémoires Objectifs Méthodes d'allocation Simulation de mémoire virtuelle Le mapping Chapitre V : La gestion de la mémoire Hiérarchie de mémoires Objectifs Méthodes d'allocation Simulation de mémoire virtuelle Le mapping Introduction Plusieurs dizaines de processus doivent se partager

Plus en détail

Algorithmes de recherche

Algorithmes de recherche Algorithmes de recherche 1 Résolution de problèmes par recherche On représente un problème par un espace d'états (arbre/graphe). Chaque état est une conguration possible du problème. Résoudre le problème

Plus en détail

Continuité et dérivabilité d une fonction

Continuité et dérivabilité d une fonction DERNIÈRE IMPRESSIN LE 7 novembre 014 à 10:3 Continuité et dérivabilité d une fonction Table des matières 1 Continuité d une fonction 1.1 Limite finie en un point.......................... 1. Continuité

Plus en détail

Modèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques

Modèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques Modèles à Événements Discrets Réseaux de Petri Stochastiques Table des matières 1 Chaînes de Markov Définition formelle Idée générale Discrete Time Markov Chains Continuous Time Markov Chains Propriétés

Plus en détail

------- SESSION 2014 ÉPREUVE À OPTION. (durée : 4 heures coefficient : 6 note éliminatoire 4 sur 20)

------- SESSION 2014 ÉPREUVE À OPTION. (durée : 4 heures coefficient : 6 note éliminatoire 4 sur 20) CONCOURS SUR ÉPREUVES OUVERT AUX CANDIDATS TITULAIRES D UN DIPLÔME OU TITRE CONFÉRANT LE GRADE DE MASTER OU D'UN DIPLÔME OU TITRE HOMOLOGUÉ OU ENREGISTRÉ AU RÉPERTOIRE NATIONAL DES CERTIFICATIONS PROFESSIONNELLES

Plus en détail

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la Programmation Linéaire. 5 . Introduction Un programme linéaire s'écrit sous la forme suivante. MinZ(ou maxw) =

Plus en détail

Ordonnancement temps réel et minimisation de la consommation d énergie

Ordonnancement temps réel et minimisation de la consommation d énergie Chapitre 4 Ordonnancement temps réel et minimisation de la consommation d énergie 4.1. Introduction La consommation en énergie est devenue un problème crucial dans la conception des équipements électroniques

Plus en détail

Introduction a l'algorithmique des objets partages. Robert Cori. Antoine Petit. Lifac, ENS Cachan, 94235 Cachan Cedex. Resume

Introduction a l'algorithmique des objets partages. Robert Cori. Antoine Petit. Lifac, ENS Cachan, 94235 Cachan Cedex. Resume Introduction a l'algorithmique des objets partages Bernadette Charron{Bost Robert Cori Lix, Ecole Polytechnique, 91128 Palaiseau Cedex, France, charron@lix.polytechnique.fr cori@lix.polytechnique.fr Antoine

Plus en détail

CONSULTATION PUBLIQUE SUR LA CREATION D UN REGISTRE NATIONAL DES CREDITS AUX PARTICULIERS

CONSULTATION PUBLIQUE SUR LA CREATION D UN REGISTRE NATIONAL DES CREDITS AUX PARTICULIERS CONSULTATION PUBLIQUE SUR LA CREATION D UN REGISTRE NATIONAL DES CREDITS AUX PARTICULIERS Consultation publique : veuillez adresser vos réponses avant le 27 février 2013 à l adresse électronique hcp@dgtresor.gouv.fr.

Plus en détail

Support Agile avec Kanban quelques trucs et astuces par Tomas Björkholm

Support Agile avec Kanban quelques trucs et astuces par Tomas Björkholm Support Agile avec Kanban quelques trucs et astuces par Tomas Björkholm Avant-propos Il y a un an, j'ai animé un atelier au Scrum Gathering de Stockholm sur le Support Agile. Depuis, j'ai reçu plusieurs

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables

Fonctions de plusieurs variables Module : Analyse 03 Chapitre 00 : Fonctions de plusieurs variables Généralités et Rappels des notions topologiques dans : Qu est- ce que?: Mathématiquement, n étant un entier non nul, on définit comme

Plus en détail

Logiciel Libre Cours 3 Fondements: Génie Logiciel

Logiciel Libre Cours 3 Fondements: Génie Logiciel Logiciel Libre Cours 3 Fondements: Génie Logiciel Stefano Zacchiroli zack@pps.univ-paris-diderot.fr Laboratoire PPS, Université Paris Diderot 2013 2014 URL http://upsilon.cc/zack/teaching/1314/freesoftware/

Plus en détail

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Université Joseph Fourier UE MAT 127 Mathématiques année 2011-2012 Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Ce que nous verrons dans ce chapitre : un exemple d équation différentielle y = f(y)

Plus en détail

1 Recherche en table par balayage

1 Recherche en table par balayage 1 Recherche en table par balayage 1.1 Problème de la recherche en table Une table désigne une liste ou un tableau d éléments. Le problème de la recherche en table est celui de la recherche d un élément

Plus en détail

Limites finies en un point

Limites finies en un point 8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,

Plus en détail

Exclusion Mutuelle. Arnaud Labourel Courriel : arnaud.labourel@lif.univ-mrs.fr. Université de Provence. 9 février 2011

Exclusion Mutuelle. Arnaud Labourel Courriel : arnaud.labourel@lif.univ-mrs.fr. Université de Provence. 9 février 2011 Arnaud Labourel Courriel : arnaud.labourel@lif.univ-mrs.fr Université de Provence 9 février 2011 Arnaud Labourel (Université de Provence) Exclusion Mutuelle 9 février 2011 1 / 53 Contexte Epistémologique

Plus en détail

Ordonnancement. N: nains de jardin. X: peinture extérieure. E: électricité T: toit. M: murs. F: fondations CHAPTER 1

Ordonnancement. N: nains de jardin. X: peinture extérieure. E: électricité T: toit. M: murs. F: fondations CHAPTER 1 CHAPTER 1 Ordonnancement 1.1. Étude de cas Ordonnancement de tâches avec contraintes de précédences 1.1.1. Exemple : construction d'une maison. Exercice. On veut construire une maison, ce qui consiste

Plus en détail

Exercices du Cours de la programmation linéaire donné par le Dr. Ali DERBALA

Exercices du Cours de la programmation linéaire donné par le Dr. Ali DERBALA 75. Un plombier connaît la disposition de trois tuyaux sous des dalles ( voir figure ci dessous ) et il lui suffit de découvrir une partie de chacun d eux pour pouvoir y poser les robinets. Il cherche

Plus en détail

Présentation du système DNS

Présentation du système DNS Présentation du système DNS Résolution de noms Configuration des clients DNS Configuration du serveur DNS Configuration des zones DNS La délégation d de zones DNS Les outils d'administration Résolution

Plus en détail

ACTUALITÉS LANDPARK. Nouvelle version. Landpark Helpdesk. Landpark Helpdesk. Les avantages de la nouvelle version 3.9.2.

ACTUALITÉS LANDPARK. Nouvelle version. Landpark Helpdesk. Landpark Helpdesk. Les avantages de la nouvelle version 3.9.2. ACTUALITÉS LANDPARK Solutions complètes d'inventaire, de gestion de parc et de helpdesk ITIL Avril 2015 Nouvelle version Landpark Helpdesk Landpark vous associe aux meilleurs logiciels de Gestion de Parc

Plus en détail

TP n 2 Concepts de la programmation Objets Master 1 mention IL, semestre 2 Le type Abstrait Pile

TP n 2 Concepts de la programmation Objets Master 1 mention IL, semestre 2 Le type Abstrait Pile TP n 2 Concepts de la programmation Objets Master 1 mention IL, semestre 2 Le type Abstrait Pile Dans ce TP, vous apprendrez à définir le type abstrait Pile, à le programmer en Java à l aide d une interface

Plus en détail

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable Avertissement! Dans tout ce chapître, I désigne un intervalle de IR. 4.1 Fonctions convexes d une variable Définition 9 Une fonction ϕ, partout définie

Plus en détail

1 de 46. Algorithmique. Trouver et Trier. Florent Hivert. Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert

1 de 46. Algorithmique. Trouver et Trier. Florent Hivert. Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert 1 de 46 Algorithmique Trouver et Trier Florent Hivert Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert 2 de 46 Algorithmes et structures de données La plupart des bons algorithmes

Plus en détail

Raisonnement par récurrence Suites numériques

Raisonnement par récurrence Suites numériques Chapitre 1 Raisonnement par récurrence Suites numériques Terminale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Raisonnement par récurrence. Limite finie ou infinie d une suite.

Plus en détail

C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une

C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une TLES1 DEVOIR A LA MAISON N 7 La courbe C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une fonction f définie et dérivable sur R. On note f ' la fonction dérivée de f. La tangente T à la courbe

Plus en détail

Déroulement. Evaluation. Préambule. Définition. Définition. Algorithmes et structures de données 28/09/2009

Déroulement. Evaluation. Préambule. Définition. Définition. Algorithmes et structures de données 28/09/2009 Déroulement Algorithmes et structures de données Cours 1 et 2 Patrick Reuter http://www.labri.fr/~preuter/asd2009 CM mercredi de 8h00 à 9h00 (Amphi Bât. E, 3 ème étage) ED - Groupe 3 : mercredi, 10h30

Plus en détail

Assurance téléphone mobile et tablette /

Assurance téléphone mobile et tablette / Assurance téléphone mobile et tablette / Votre assurance en bref Tout ce qu'il faut savoir sur notre offre d'assurance. Obligation d'informer de l'intermédiaire conformément à l'art. 45 LSA Qui est l'assureur?

Plus en détail

Introduction au temps réel

Introduction au temps réel Introduction au temps réel Laurent.Pautet@enst.fr Version 2.0 Définition d un système temps réel Un système temps réel se compose d'un ou plusieurs sous-systèmes devant répondre en un temps fini et spécifié

Plus en détail

Épargne Salariale - Professions Libérales (ES-PL)

Épargne Salariale - Professions Libérales (ES-PL) Épargne Salariale - Professions Libérales (ES-PL) Optimisez votre épargne et votre retraite dans un cadre social et fiscal attractif. EN BREF Spécifiquement conçu pour les professionnels libéraux qui emploient

Plus en détail

I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11. 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique... 13 1.2 Le plan... 18 1.3 Problème...

I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11. 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique... 13 1.2 Le plan... 18 1.3 Problème... TABLE DES MATIÈRES 5 Table des matières I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique................... 13 1.2 Le plan...................................

Plus en détail

ÉPARGNE RETRAITE : QUELLES SOLUTIONS PRIVILEGIER AUJOURD HUI?

ÉPARGNE RETRAITE : QUELLES SOLUTIONS PRIVILEGIER AUJOURD HUI? ÉPARGNE RETRAITE : QUELLES SOLUTIONS PRIVILEGIER AUJOURD HUI? Depuis deux décennies, la question des retraites occupe régulièrement le devant de la scène publique. Or, aujourd hui, face à l ampleur des

Plus en détail

TEST PRATIQUE DU TEST DE LOGIQUE MATHEMATIQUE ET VERBAL

TEST PRATIQUE DU TEST DE LOGIQUE MATHEMATIQUE ET VERBAL TEST PRATIQUE DU TEST DE LOGIQUE MATHEMATIQUE ET VERBAL COPYRIGHT 2008 PROCTER & GAMBLE CINCINNATI, OH 45202 U.S.A. AVERTISSEMENT : Tous droits réservés. Aucune section du présent livret ne doit être reproduite

Plus en détail

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation

Plus en détail

MEAD : temps réel et tolérance aux pannes pour CORBA

MEAD : temps réel et tolérance aux pannes pour CORBA MEAD : un intergiciel temps-réel et tolérant aux pannes pour CORBA Master 2 Informatique Recherche Université de Marne-la-Vallée Vendredi 3 mars 2006 Plan 1 Introduction 2 Solutions existantes 3 Concilier

Plus en détail

choisir H 1 quand H 0 est vraie - fausse alarme

choisir H 1 quand H 0 est vraie - fausse alarme étection et Estimation GEL-64943 Hiver 5 Tests Neyman-Pearson Règles de Bayes: coûts connus min π R ( ) + ( π ) R ( ) { } Règles Minimax: coûts connus min max R ( ), R ( ) Règles Neyman Pearson: coûts

Plus en détail

RapidMiner. Data Mining. 1 Introduction. 2 Prise en main. Master Maths Finances 2010/2011. 1.1 Présentation. 1.2 Ressources

RapidMiner. Data Mining. 1 Introduction. 2 Prise en main. Master Maths Finances 2010/2011. 1.1 Présentation. 1.2 Ressources Master Maths Finances 2010/2011 Data Mining janvier 2011 RapidMiner 1 Introduction 1.1 Présentation RapidMiner est un logiciel open source et gratuit dédié au data mining. Il contient de nombreux outils

Plus en détail

Sommaire. Introduction. I. Notions de routage a) Technologies actuelles b) Avantages et désavantages

Sommaire. Introduction. I. Notions de routage a) Technologies actuelles b) Avantages et désavantages Sommaire Introduction I. Notions de routage a) Technologies actuelles b) Avantages et désavantages II. Routage et fourmis a) Principe et avantages b) Structure du simulateur III.Implémentation a) Présentation

Plus en détail

Licence Sciences et Technologies Examen janvier 2010

Licence Sciences et Technologies Examen janvier 2010 Université de Provence Introduction à l Informatique Licence Sciences et Technologies Examen janvier 2010 Année 2009-10 Aucun document n est autorisé Les exercices peuvent être traités dans le désordre.

Plus en détail

ITIL V2. La gestion des changements

ITIL V2. La gestion des changements ITIL V2 La gestion des changements Création : novembre 2004 Mise à jour : août 2009 A propos A propos du document Ce document de référence sur le référentiel ITIL a été réalisé en 2004 et la traduction

Plus en détail

Pour l'application du présent arrêté, il faut entendre par la loi : la loi du 12 juin 1991 relative au crédit à la consommation.

Pour l'application du présent arrêté, il faut entendre par la loi : la loi du 12 juin 1991 relative au crédit à la consommation. Arrêté royal du 21 juin 2011 portant modification de divers arrêtés en matière de crédit à la consommation et portant exécution des articles 5, 1er, alinéa 2, et 2, et 15, alinéa 3, de la loi du 12 juin

Plus en détail

INFO-F-425 Modèles mathématiques et algorithmes pour l ordonnancement. Bernard Fortz

INFO-F-425 Modèles mathématiques et algorithmes pour l ordonnancement. Bernard Fortz INFO-F-425 Modèles mathématiques et algorithmes pour l ordonnancement Bernard Fortz 2008-2009 Table des matières 1 Définition et classification des problèmes d ordonnancement 2 1.1 Introduction....................................

Plus en détail

ORDONNANCEMENT CONJOINT DE TÂCHES ET DE MESSAGES DANS LES RÉSEAUX TEMPS RÉELS 4. QUELQUES EXEMPLES DU DYNAMISME ACTUEL DU TEMPS RÉEL

ORDONNANCEMENT CONJOINT DE TÂCHES ET DE MESSAGES DANS LES RÉSEAUX TEMPS RÉELS 4. QUELQUES EXEMPLES DU DYNAMISME ACTUEL DU TEMPS RÉEL i LE TEMPS RÉEL 1. PRÉSENTATION DU TEMPS RÉEL 1.1. APPLICATIONS TEMPS RÉEL 1.2. CONTRAINTES DE TEMPS RÉEL 2. STRUCTURES D'ACCUEIL POUR LE TEMPS RÉEL 2.1. EXÉCUTIFS TEMPS RÉEL 2.2. RÉSEAUX LOCAUX TEMPS

Plus en détail

Applicable sur le site www.clicinformatique62.fr, à compter du 1 Février 2015

Applicable sur le site www.clicinformatique62.fr, à compter du 1 Février 2015 CONDITIONS GENERALES DE VENTE ET D'UTILISATION Applicable sur le site www.clicinformatique62.fr, à compter du 1 Février 2015 PRÉAMBULE : Le site est la propriété de THERIEZ Clément en sa totalité, ainsi

Plus en détail

TAUX FIXE, TAUX INDEXE

TAUX FIXE, TAUX INDEXE Catégories d emprunts Mobiliser un emprunt, c est essentiellement choisir un taux, une durée, un profil d amortissement et une périodicité. Nous décrivons ci-dessous les différentes modalités qui s offrent

Plus en détail

Exécution des instructions machine

Exécution des instructions machine Exécution des instructions machine Eduardo Sanchez EPFL Exemple: le processeur MIPS add a, b, c a = b + c type d'opération (mnémonique) destination du résultat lw a, addr opérandes sources a = mem[addr]

Plus en détail

D.E.S.C.F - UV 1 - Module 8 Consolidation dans les groupes de sociétés. Corrigé - Cas IG/IP/MEE

D.E.S.C.F - UV 1 - Module 8 Consolidation dans les groupes de sociétés. Corrigé - Cas IG/IP/MEE D.E.S.C.F UV 1 Module 8 Cas IG/IP/MEE Corrigé D.E.S.C.F UV 1 Module 8 Consolidation dans les groupes de sociétés Corrigé Cas IG/IP/MEE HYPOTHESE N 1 : FILIALE EN INTEGRATION GLOBALE 6 étapes sont à distinguer

Plus en détail

Ordonnancement temps réel

Ordonnancement temps réel Ordonnancement temps réel Ordonnancement centralisé par Francis COTTET Professeur d université (ENSMA, Poitiers Futuroscope) Ingénieur de l Institut national polytechnique de Grenoble Docteur ès sciences

Plus en détail

Programmation linéaire

Programmation linéaire 1 Programmation linéaire 1. Le problème, un exemple. 2. Le cas b = 0 3. Théorème de dualité 4. L algorithme du simplexe 5. Problèmes équivalents 6. Complexité de l Algorithme 2 Position du problème Soit

Plus en détail

Programmation C. Apprendre à développer des programmes simples dans le langage C

Programmation C. Apprendre à développer des programmes simples dans le langage C Programmation C Apprendre à développer des programmes simples dans le langage C Notes de cours sont disponibles sur http://astro.u-strasbg.fr/scyon/stusm (attention les majuscules sont importantes) Modalités

Plus en détail

Cryptographie RSA. Introduction Opérations Attaques. Cryptographie RSA NGUYEN Tuong Lan - LIU Yi 1

Cryptographie RSA. Introduction Opérations Attaques. Cryptographie RSA NGUYEN Tuong Lan - LIU Yi 1 Cryptographie RSA Introduction Opérations Attaques Cryptographie RSA NGUYEN Tuong Lan - LIU Yi 1 Introduction Historique: Rivest Shamir Adleman ou RSA est un algorithme asymétrique de cryptographie à clé

Plus en détail

Systemes d'exploitation des ordinateurs

Systemes d'exploitation des ordinateurs ! " #$ % $ &' ( $ plan_ch6_m1 Systemes d'exploitation des ordinateurs Conception de Systèmes de Gestion de la Mémoire Centrale Objectifs 1. Conception de systèmes paginés 2. Conception des systèmes segmentés

Plus en détail

PAIEMENT D INTÉRÊTS CONDITIONS GÉNÉRALES EN DATE DU 1 er SEPTEMBRE 2015

PAIEMENT D INTÉRÊTS CONDITIONS GÉNÉRALES EN DATE DU 1 er SEPTEMBRE 2015 PAIEMENT D INTÉRÊTS CONDITIONS GÉNÉRALES EN DATE DU 1 er SEPTEMBRE 2015 Tous les termes commençant par une majuscule ont le sens qui leur est attribué dans les présentes ou s ils ne sont pas définis dans

Plus en détail

La NP-complétude. Johanne Cohen. PRISM/CNRS, Versailles, France.

La NP-complétude. Johanne Cohen. PRISM/CNRS, Versailles, France. La NP-complétude Johanne Cohen PRISM/CNRS, Versailles, France. Références 1. Algorithm Design, Jon Kleinberg, Eva Tardos, Addison-Wesley, 2006. 2. Computers and Intractability : A Guide to the Theory of

Plus en détail

OPTIMISATION À UNE VARIABLE

OPTIMISATION À UNE VARIABLE OPTIMISATION À UNE VARIABLE Sommaire 1. Optimum locaux d'une fonction... 1 1.1. Maximum local... 1 1.2. Minimum local... 1 1.3. Points stationnaires et points critiques... 2 1.4. Recherche d'un optimum

Plus en détail

Application 1- VBA : Test de comportements d'investissements

Application 1- VBA : Test de comportements d'investissements Application 1- VBA : Test de comportements d'investissements Notions mobilisées Chapitres 1 à 5 du cours - Exemple de récupération de cours en ligne 1ère approche des objets (feuilles et classeurs). Corps

Plus en détail

Master Modélisation Aléatoire Paris VII, Cours Méthodes de Monte Carlo en nance et C++, TP n 2.

Master Modélisation Aléatoire Paris VII, Cours Méthodes de Monte Carlo en nance et C++, TP n 2. Master Modélisation Aléatoire Paris VII, Cours Méthodes de Monte Carlo en nance et C++, TP n 2. Techniques de correction pour les options barrières 25 janvier 2007 Exercice à rendre individuellement lors

Plus en détail

Objectifs du cours d aujourd hui. Informatique II : Cours d introduction à l informatique et à la programmation objet. Complexité d un problème (2)

Objectifs du cours d aujourd hui. Informatique II : Cours d introduction à l informatique et à la programmation objet. Complexité d un problème (2) Objectifs du cours d aujourd hui Informatique II : Cours d introduction à l informatique et à la programmation objet Complexité des problèmes Introduire la notion de complexité d un problème Présenter

Plus en détail

CORRECTION EXERCICES ALGORITHME 1

CORRECTION EXERCICES ALGORITHME 1 CORRECTION 1 Mr KHATORY (GIM 1 A) 1 Ecrire un algorithme permettant de résoudre une équation du second degré. Afficher les solutions! 2 2 b b 4ac ax bx c 0; solution: x 2a Solution: ALGORITHME seconddegré

Plus en détail

Présentation des CMS au CIFOM-EAA

Présentation des CMS au CIFOM-EAA Présentation des CMS au CIFOM-EAA http://www.esne.ch/infogestion/laboratoires/ldi/enseignement/article_0000.html filière informatique de gestion - Dominique Huguenin 1 sommaire Introduction 1 ère partie

Plus en détail

Importer un fichier CSV

Importer un fichier CSV Importer un fichier CSV Importer un fichier CSV - page 1 1 Qu'est ce que l'import d'un fichier CSV L'import d'un fichier CSV vous permet d'ajouter dans OBM les contacts et sociétés présents dans un fichier

Plus en détail

Calcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes.

Calcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. 1 Définitions, notations Calcul matriciel Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. On utilise aussi la notation m n pour le

Plus en détail

Méthodologies SCRUM Présentation et mise en oeuvre

Méthodologies SCRUM Présentation et mise en oeuvre Méthodologies SCRUM Présentation et mise en oeuvre Réalisé par Istace Emmanuel (Manu404) pour la communauté Hackbbs Document sous license GFDL (Licence de documentation libre GNU) http://www.gnu.org/licenses/licenses.fr.html

Plus en détail

CHAPITRE 5. Stratégies Mixtes

CHAPITRE 5. Stratégies Mixtes CHAPITRE 5 Stratégies Mixtes Un des problèmes inhérents au concept d équilibre de Nash en stratégies pures est que pour certains jeux, de tels équilibres n existent pas. P.ex.le jeu de Pierre, Papier,

Plus en détail

Centre CPGE TSI - Safi 2010/2011. Algorithmique et programmation :

Centre CPGE TSI - Safi 2010/2011. Algorithmique et programmation : Algorithmique et programmation : STRUCTURES DE DONNÉES A. Structure et enregistrement 1) Définition et rôle des structures de données en programmation 1.1) Définition : En informatique, une structure de

Plus en détail

Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome

Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome Frédéric Jean Unité de Mathématiques Appliquées ENSTA Le 02 février 2006 Outline 1 2 3 Modélisation Géométrique d un Robot Robot

Plus en détail

AC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x =

AC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x = LE NOMBRE D OR Présentation et calcul du nombre d or Euclide avait trouvé un moyen de partager en deu un segment selon en «etrême et moyenne raison» Soit un segment [AB]. Le partage d Euclide consiste

Plus en détail

Copropriété: 31, rue des Abondances 92100 Boulogne-Billancourt

Copropriété: 31, rue des Abondances 92100 Boulogne-Billancourt Eléments utilisés: Copropriété: 31, rue des Abondances 92100 Boulogne-Billancourt Notice explicative sur la ventilation de la facture EDF annuelle entre les différents postes de consommation à répartir

Plus en détail

Contrat didactique Mathématiques financières

Contrat didactique Mathématiques financières Contrat didactique Mathématiques financières Les compétences de ce cours sont à placer dans le contexte général de l appropriation de la notion de modèle mathématique et de son utilisation pratique en

Plus en détail

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat S ntilles-guyane 11 septembre 14 Corrigé EXERCICE 1 6 points Commun à tous les candidats Une entreprise de jouets en peluche souhaite commercialiser un nouveau produit et à cette fin, effectue

Plus en détail

Conférence de Presse

Conférence de Presse Conférence de Presse du Plan d Epargne Salariale Interentreprises de PARIS Mercredi 2 février 2005 Hôtel Intercontinental SOMMAIRE Les objectifs des signataires Des avantages partagés par l employeur et

Plus en détail

Nouveau Barème W.B.F. de points de victoire 4 à 48 donnes

Nouveau Barème W.B.F. de points de victoire 4 à 48 donnes Nouveau Barème W.B.F. de points de victoire 4 à 48 donnes Pages 4 à 48 barèmes 4 à 48 donnes Condensé en une page: Page 2 barèmes 4 à 32 ( nombre pair de donnes ) Page 3 Tous les autres barèmes ( PV de

Plus en détail

Réalisabilité et extraction de programmes

Réalisabilité et extraction de programmes Mercredi 9 mars 2005 Extraction de programme: qu'est-ce que c'est? Extraire à partir d'une preuve un entier x N tel que A(x). π x N A(x) (un témoin) (En fait, on n'extrait pas un entier, mais un programme

Plus en détail

Eléments de spécification des systèmes temps réel Pierre-Yves Duval (cppm)

Eléments de spécification des systèmes temps réel Pierre-Yves Duval (cppm) Eléments de spécification des systèmes temps réel Pierre-Yves Duval (cppm) Ecole d informatique temps réel - La Londes les Maures 7-11 Octobre 2002 - Evénements et architectures - Spécifications de performances

Plus en détail

Grandes lignes ASTRÉE. Logiciels critiques. Outils de certification classiques. Inspection manuelle. Definition. Test

Grandes lignes ASTRÉE. Logiciels critiques. Outils de certification classiques. Inspection manuelle. Definition. Test Grandes lignes Analyseur Statique de logiciels Temps RÉel Embarqués École Polytechnique École Normale Supérieure Mercredi 18 juillet 2005 1 Présentation d 2 Cadre théorique de l interprétation abstraite

Plus en détail

Algorithmes d'apprentissage

Algorithmes d'apprentissage Algorithmes d'apprentissage 1 Agents qui apprennent à partir d'exemples La problématique : prise de décision automatisée à partir d'un ensemble d'exemples Diagnostic médical Réponse à une demande de prêt

Plus en détail

Cours d analyse numérique SMI-S4

Cours d analyse numérique SMI-S4 ours d analyse numérique SMI-S4 Introduction L objet de l analyse numérique est de concevoir et d étudier des méthodes de résolution de certains problèmes mathématiques, en général issus de problèmes réels,

Plus en détail

Équations non linéaires

Équations non linéaires Équations non linéaires Objectif : trouver les zéros de fonctions (ou systèmes) non linéaires, c-à-d les valeurs α R telles que f(α) = 0. y f(x) α 1 α 2 α 3 x Equations non lineaires p. 1/49 Exemples et

Plus en détail

GUIDE PRATIQUE. Du provisionnement des emprunts à risques

GUIDE PRATIQUE. Du provisionnement des emprunts à risques Ministère de l Égalité des territoires et du Logement Ministère de l Économie et des Finances GUIDE PRATIQUE Du provisionnement des emprunts à risques Application aux Offices Publics de l Habitat à comptabilité

Plus en détail

1 Résolution de nom... 2 1.1 Introduction à la résolution de noms... 2. 1.2 Le système DNS... 2. 1.3 Les types de requêtes DNS...

1 Résolution de nom... 2 1.1 Introduction à la résolution de noms... 2. 1.2 Le système DNS... 2. 1.3 Les types de requêtes DNS... Table des matières 1 Résolution de nom... 2 1.1 Introduction à la résolution de noms... 2 1.2 Le système DNS... 2 1.3 Les types de requêtes DNS... 4 1.4 Configuration des clients DNS... 8 1.4.1 Résolution

Plus en détail

Communauté de communes du Pays d Alésia et de la Seine

Communauté de communes du Pays d Alésia et de la Seine Communauté de communes du Pays d Alésia et de la Seine REGLEMENT FINANCIER ET CONTRAT DE PRELEVEMENT AUTOMATIQUE BIMESTRIEL RELATIF AU PAIEMENT DE LA REDEVANCE ORDURES MENAGERES Entre Demeurant dont la

Plus en détail

Les puissances 4. 4.1. La notion de puissance. 4.1.1. La puissance c est l énergie pendant une seconde CHAPITRE

Les puissances 4. 4.1. La notion de puissance. 4.1.1. La puissance c est l énergie pendant une seconde CHAPITRE 4. LES PUISSANCES LA NOTION DE PUISSANCE 88 CHAPITRE 4 Rien ne se perd, rien ne se crée. Mais alors que consomme un appareil électrique si ce n est les électrons? La puissance pardi. Objectifs de ce chapitre

Plus en détail

Le compte épargne-temps (CET)

Le compte épargne-temps (CET) Le compte épargne-temps (CET) Comment mettre en place le compte épargne-temps? Le compte épargne temps est mis en place par convention ou accord collectif de branche, de groupe, d'entreprise ou d'établissement

Plus en détail