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Enregistrement W845527318 · doi:10.71781/10336

Routage adaptatif et stabilité dans les réseaux maillés sans fil

2013· dissertation· fr· W845527318 sur OpenAlexfundno aff
Mustapha Boushaba

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Montréal
Mots-clésComputer networkComputer scienceDefault gatewayInterior gateway protocolNetwork packetGateway (web page)The InternetRouterGateway addressRouting protocolPacket lossThroughputPath (computing)Shortest path problemInternetworkingWireless mesh networkWirelessWireless networkTelecommunicationsLink-state routing protocol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grâce à leur flexibilité et à leur facilité d’installation, les réseaux maillés sans fil (WMNs) permettent un déploiement d’une infrastructure à faible coût. Ces réseaux étendent la couverture des réseaux filaires permettant, ainsi, une connexion n’importe quand et n’importe où. Toutefois, leur performance est dégradée par les interférences et la congestion. Ces derniers causent des pertes de paquets et une augmentation du délai de transmission d’une façon drastique. Dans cette thèse, nous nous intéressons au routage adaptatif et à la stabilité dans ce type de réseaux. Dans une première partie de la thèse, nous nous intéressons à la conception d’une métrique de routage et à la sélection des passerelles permettant d’améliorer la performance des WMNs. Dans ce contexte nous proposons un protocole de routage à la source basé sur une nouvelle métrique. Cette métrique permet non seulement de capturer certaines caractéristiques des liens tels que les interférences inter-flux et intra-flux, le taux de perte des paquets mais également la surcharge des passerelles. Les résultats numériques montrent que la performance de cette métrique est meilleure que celle des solutions proposées dans la littérature. Dans une deuxième partie de la thèse, nous nous intéressons à certaines zones critiques dans les WMNs. Ces zones se trouvent autour des passerelles qui connaissent une concentration plus élevé du trafic ; elles risquent de provoquer des interférences et des congestions. À cet égard, nous proposons un protocole de routage proactif et adaptatif basé sur l’apprentissage par renforcement et qui pénalise les liens de mauvaise qualité lorsqu’on s’approche des passerelles. Un chemin dont la qualité des liens autour d’une passerelle est meilleure sera plus favorisé que les autres chemins de moindre qualité. Nous utilisons l’algorithme de Q-learning pour mettre à jour dynamiquement les coûts des chemins, sélectionner les prochains nœuds pour faire suivre les paquets vers les passerelles choisies et explorer d’autres nœuds voisins. Les résultats numériques montrent que notre protocole distribué, présente de meilleurs résultats comparativement aux protocoles présentés dans la littérature. Dans une troisième partie de cette thèse, nous nous intéressons aux problèmes d’instabilité des réseaux maillés sans fil. En effet, l’instabilité se produit à cause des changements fréquents des routes qui sont causés par les variations instantanées des qualités des liens dues à la présence des interférences et de la congestion. Ainsi, après une analyse de l’instabilité, nous proposons d’utiliser le nombre de variations des chemins dans une table de routage comme indicateur de perturbation des réseaux et nous utilisons la fonction d’entropie, connue dans les mesures de l’incertitude et du désordre des systèmes, pour sélectionner les routes stables. Les résultats numériques montrent de meilleures performances de notre protocole en comparaison avec d’autres protocoles dans la littérature en termes de débit, délai, taux de perte des paquets et l’indice de Gini.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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