Utilisation de l’Apprentissage par Renforcement pour le Green Networking dans un Réseau de Radio Cognitive
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
Utilisation de l’Apprentissage par Renforcement pour le Green Networking dans un Réseau de Radio Cognitive |
SPECIALITE |
Réseaux et Systèmes Distribué (R.S.D) |
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Sommaire:
CHAPITRE I : Réseaux de Radio Cognitive
I.1 Introduction
1.2 Radio cognitive
1.2.1 Historique
1.2.2 Définition de la radio cognitive
I.2.3 Relation entre RC et SDR
I.2.4 Principe de la radio cognitive
I.2.5 Composantes de la radio cognitive
I.2.6 Domaines d’application de la radio cognitive
I.3 Conclusion
CHAPITRE II: Green Networking et Apprentissage par renforcement
II.1 Introduction
II.2 Green Networking
II.2.1 Définition
II.2.2 Efficacité énergétique dans les réseaux sans fil
II.2.3 Modèles de la consommation d’énergie
II.2.4 Green Networking dans les réseaux de radio cognitive
II.3 Apprentissage par renforcement
II.3.1 Apprentissage par renforcement dans les réseaux de radio cognitive
II.4 Conclusion
CHAPITRE III: Implémentation de l’application et évaluation des résultats
III.1 Introduction
III.2 Les outils de développement
III.2.1 Le langage Java
III.2.2 L’IDE NetBeans 8.2
III.2.3 L’API JFreeChart 1.0.19
III.3 Présentation de l’application
III.3.1 L’interface principale
III.3.2 Mécanisme de recherche dans la RC classique
III.3.3 Apprentissage par renforcement « Q-Learning
III.3.3.1 L’algorithme Q-Learning
III.3.4 Résultats obtenus
III.3.4.1 Comparaison par rapport au temps de recherche
III.3.4.2 Comparaison par rapport à la consommation d’énergie
III.4 Conclusion
CONCLUSION GÉNÉRALE
I.1 Introduction
1.2 Radio cognitive
1.2.1 Historique
1.2.2 Définition de la radio cognitive
I.2.3 Relation entre RC et SDR
I.2.4 Principe de la radio cognitive
I.2.5 Composantes de la radio cognitive
I.2.6 Domaines d’application de la radio cognitive
I.3 Conclusion
CHAPITRE II: Green Networking et Apprentissage par renforcement
II.1 Introduction
II.2 Green Networking
II.2.1 Définition
II.2.2 Efficacité énergétique dans les réseaux sans fil
II.2.3 Modèles de la consommation d’énergie
II.2.4 Green Networking dans les réseaux de radio cognitive
II.3 Apprentissage par renforcement
II.3.1 Apprentissage par renforcement dans les réseaux de radio cognitive
II.4 Conclusion
CHAPITRE III: Implémentation de l’application et évaluation des résultats
III.1 Introduction
III.2 Les outils de développement
III.2.1 Le langage Java
III.2.2 L’IDE NetBeans 8.2
III.2.3 L’API JFreeChart 1.0.19
III.3 Présentation de l’application
III.3.1 L’interface principale
III.3.2 Mécanisme de recherche dans la RC classique
III.3.3 Apprentissage par renforcement « Q-Learning
III.3.3.1 L’algorithme Q-Learning
III.3.4 Résultats obtenus
III.3.4.1 Comparaison par rapport au temps de recherche
III.3.4.2 Comparaison par rapport à la consommation d’énergie
III.4 Conclusion
CONCLUSION GÉNÉRALE
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