University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
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Ouvrages de la bibliothèque en indexation 004
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Optimisation de la durée de vie dans les réseaux de capteurs sans fil par le K-couverture / ahlem Baziz
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Titre : Optimisation de la durée de vie dans les réseaux de capteurs sans fil par le K-couverture Type de document : texte imprimé Auteurs : ahlem Baziz, Auteur ; Hayat Henniche, Auteur ; Balbal,Samir, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (47 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux capteurs sans fil Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Les réseaux de capteurs sans fil sont utilisés aujourd’hui dans de nombreuses applications. Toutefois, le dénominateur commun de toutes les applications de réseaux de capteurs reste la limite des capteurs en raison de leurs ressources matérielles limitées dont la plus contraignante est l'énergie. Ce mémoire a pour objectif d’étudier les techniques permettant d'optimisation de la durée de vie dans les réseaux de capteurs sans fil par le K-couverture.
Dans le premier chapitre nous dressons un état de l'art sur les RCSF, dans le quels ondéfiniun capteur sans fil, architecture d’un nœud capteur et Domaines d’applications des RCSF,L’énergie dans les réseaux de capteur sans fil et Techniques d’optimisation de la consommation d’énergie dans les RCSF.
Dans le deuxième chapitrenous expliquons les méthodes de résolutiondes problèmes "Notion heuristique, Notion méta-heuristique"
Dans le troisième chapitre, nous traitons le problème d’Heuristique pour K-couverture dans RCSF et proposons les solutions par les algorithmes utilisé. Nous donnons dans le quatrième chapitre les évaluations des programmes utilisés dans le chapitre précédant.
Côte titre : MAI/0668 En ligne : https://docs.google.com/document/d/1p6ak51845dLa-r0UhZ-oOKSjGZSC9lno/edit?usp=sh [...] Format de la ressource électronique : Optimisation de la durée de vie dans les réseaux de capteurs sans fil par le K-couverture [texte imprimé] / ahlem Baziz, Auteur ; Hayat Henniche, Auteur ; Balbal,Samir, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (47 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux capteurs sans fil Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Les réseaux de capteurs sans fil sont utilisés aujourd’hui dans de nombreuses applications. Toutefois, le dénominateur commun de toutes les applications de réseaux de capteurs reste la limite des capteurs en raison de leurs ressources matérielles limitées dont la plus contraignante est l'énergie. Ce mémoire a pour objectif d’étudier les techniques permettant d'optimisation de la durée de vie dans les réseaux de capteurs sans fil par le K-couverture.
Dans le premier chapitre nous dressons un état de l'art sur les RCSF, dans le quels ondéfiniun capteur sans fil, architecture d’un nœud capteur et Domaines d’applications des RCSF,L’énergie dans les réseaux de capteur sans fil et Techniques d’optimisation de la consommation d’énergie dans les RCSF.
Dans le deuxième chapitrenous expliquons les méthodes de résolutiondes problèmes "Notion heuristique, Notion méta-heuristique"
Dans le troisième chapitre, nous traitons le problème d’Heuristique pour K-couverture dans RCSF et proposons les solutions par les algorithmes utilisé. Nous donnons dans le quatrième chapitre les évaluations des programmes utilisés dans le chapitre précédant.
Côte titre : MAI/0668 En ligne : https://docs.google.com/document/d/1p6ak51845dLa-r0UhZ-oOKSjGZSC9lno/edit?usp=sh [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0668 MAI/0668 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleOptimisation de la gestion de l'équilibrage des ressources distribuées les ants-agents-mobiles / Abdi,dalal
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Titre : Optimisation de la gestion de l'équilibrage des ressources distribuées les ants-agents-mobiles Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdi,dalal ; Abdelhafid Benaouda, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol (34f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
Équilibrage de ressources
Système Multi-agents
coopératifs
ACO
JadeIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Dans ce présent mémoire, nous proposons une architecture basée sur le paradigme des Systèmes
multi-agents coopératifs pour prévenir l’arrivée des ruptures de stock et on l’associé à l’algorithme
ACO pour trouver la solution la plus optimale pour l’équilibrage des ressources sur ce system. Il s’agit
de prévenir l’arrivée des ruptures de stock en équilibrant le niveau de disponibilité en faisant appel aux
sites dont le niveau est en sur-stockage et le chemin est le plus optimal (le plus court chemin d’arriver
à ce site à partir de site qui subit un déficit de stock ) , ce site est décidé par l’algorithme ACO qui
trouve le chemin le plus optimal .
La validation est faite avec l’environnement distribué JADE comme moyen d’interaction et d’échange
d’informations.Note de contenu : Sommaire
Introduction Générale
Chapitre 01 :Les Ant-System(AS)
1. Introduction 01
2. Intelligence en essaim 02
2.1 Définition 02
2.2 Caractéristiques génériques des approches en essaim 02
2.2.1 Principe de proximité 02
2.2.2 Principe de qualité 03
2.2.3 Principe de réponse diversifiée 03
2.2.4 Principe de stabilité. 03
2.2.5 Principe d’adaptabilité 03
3. L’optimisation par colonies de fourmis (ACO) 03
3.1 Principe 03
4. Voyageur de commerce : Algorithme Ant System (AS) 04
4.1. Définitions 04
4.2. Ant System 04
4.2.1 Les règles de déplacement 05
4.3 Fonctionnement de l’algorithme 07
Conclusion 08
Chapitre 2: Les Agents Mobiles Et Les Systèmes Multi-Agent
Introduction 09
I.Agent 09
1. Définition de Ferber 09
2. Propriété d’un agent 09
3. Classement des agents 10
3.1 Relative a leur réactivité Vs Mobilité 10
3.1.1 Relative a leur réactivité 10
3.1.1.1Cognitif 11
3.1.1.2 Réactif 11
3.1.1.3 Hybride 11
3.1.2 Agent Fixe Vs Agent Mobile 12
3.1.2.2 Agents Fixes 12
3.1.2.2 Agents Mobiles 12
3.2. Agent Mobile 13
3.2.1 Définition 13
3.2.2.Environnement d'exécution d'agents mobiles 14
3.3 Services requis pour l'exécution d'agents mobiles 14
3.3.1 Structure d'un agent mobile 14
3.3.2 Création d'agents mobiles 15
3.3.3 Migration d'un agent : 15
3.3.4 Service de nommage 15
3.3.5 Service de localisation 16
3.3.6 Communications entre les agents 16
3.3.7 Exécution d'un agent 17
3.3.8 Sécurité 17
3.3.9 Traçabilité 17
3.3.10 Cycle de vie et contrôle de l'agent 18
II Les Système Multi-Agent SMA 18
1 Définition 18
2 Caractéristique d’un SMA 18
3. Architecture du SMA 19
4. L’environnement 19
5. Communication 20
6. La coopération 21
7.La Coordination 21
Chapitre 3: Equilibrage de Charge
1. Introduction 22
2. Caractéristiques d’un équilibrage de charge 22
3. Principales classes de l’équilibrage de charge 23
3.1. Approche statique Vs Approche Dynamique 23
3.2 Approche Centralisée vs Approche distribuée 23
3.3 Approche source-initiative vs receveur-initiative 23
4 Politiques et mécanisme d’équilibrage de charge 24
5 Algorithme de l’équilibrage de charge 25
5.1 Algorithme aléatoire 25
5.2 Algorithme du vecteur 25
5.3 Algorithme des enchères 25
5.4 Algorithme Round Robin 26
Etat de L’Art 27
Chapitre 4: Une Solution d’équilibrage de ressources basée sur antsagents-mobiles
1. Introduction 28
2. Architecture de notre plateforme 28
3. Fonctionnement 29
4. Description des agents 30
5. La phase de développement 33
6. Choix de l’implémentation 34
6.1Description de JADE 34
7. Exécution et interprétation des résultats 35
ConclusionCôte titre : MAI/0140 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Oyp4LgBg7hU_To2cuUuG67Rau40F05j5/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Optimisation de la gestion de l'équilibrage des ressources distribuées les ants-agents-mobiles [texte imprimé] / Abdi,dalal ; Abdelhafid Benaouda, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol (34f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
Équilibrage de ressources
Système Multi-agents
coopératifs
ACO
JadeIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Dans ce présent mémoire, nous proposons une architecture basée sur le paradigme des Systèmes
multi-agents coopératifs pour prévenir l’arrivée des ruptures de stock et on l’associé à l’algorithme
ACO pour trouver la solution la plus optimale pour l’équilibrage des ressources sur ce system. Il s’agit
de prévenir l’arrivée des ruptures de stock en équilibrant le niveau de disponibilité en faisant appel aux
sites dont le niveau est en sur-stockage et le chemin est le plus optimal (le plus court chemin d’arriver
à ce site à partir de site qui subit un déficit de stock ) , ce site est décidé par l’algorithme ACO qui
trouve le chemin le plus optimal .
La validation est faite avec l’environnement distribué JADE comme moyen d’interaction et d’échange
d’informations.Note de contenu : Sommaire
Introduction Générale
Chapitre 01 :Les Ant-System(AS)
1. Introduction 01
2. Intelligence en essaim 02
2.1 Définition 02
2.2 Caractéristiques génériques des approches en essaim 02
2.2.1 Principe de proximité 02
2.2.2 Principe de qualité 03
2.2.3 Principe de réponse diversifiée 03
2.2.4 Principe de stabilité. 03
2.2.5 Principe d’adaptabilité 03
3. L’optimisation par colonies de fourmis (ACO) 03
3.1 Principe 03
4. Voyageur de commerce : Algorithme Ant System (AS) 04
4.1. Définitions 04
4.2. Ant System 04
4.2.1 Les règles de déplacement 05
4.3 Fonctionnement de l’algorithme 07
Conclusion 08
Chapitre 2: Les Agents Mobiles Et Les Systèmes Multi-Agent
Introduction 09
I.Agent 09
1. Définition de Ferber 09
2. Propriété d’un agent 09
3. Classement des agents 10
3.1 Relative a leur réactivité Vs Mobilité 10
3.1.1 Relative a leur réactivité 10
3.1.1.1Cognitif 11
3.1.1.2 Réactif 11
3.1.1.3 Hybride 11
3.1.2 Agent Fixe Vs Agent Mobile 12
3.1.2.2 Agents Fixes 12
3.1.2.2 Agents Mobiles 12
3.2. Agent Mobile 13
3.2.1 Définition 13
3.2.2.Environnement d'exécution d'agents mobiles 14
3.3 Services requis pour l'exécution d'agents mobiles 14
3.3.1 Structure d'un agent mobile 14
3.3.2 Création d'agents mobiles 15
3.3.3 Migration d'un agent : 15
3.3.4 Service de nommage 15
3.3.5 Service de localisation 16
3.3.6 Communications entre les agents 16
3.3.7 Exécution d'un agent 17
3.3.8 Sécurité 17
3.3.9 Traçabilité 17
3.3.10 Cycle de vie et contrôle de l'agent 18
II Les Système Multi-Agent SMA 18
1 Définition 18
2 Caractéristique d’un SMA 18
3. Architecture du SMA 19
4. L’environnement 19
5. Communication 20
6. La coopération 21
7.La Coordination 21
Chapitre 3: Equilibrage de Charge
1. Introduction 22
2. Caractéristiques d’un équilibrage de charge 22
3. Principales classes de l’équilibrage de charge 23
3.1. Approche statique Vs Approche Dynamique 23
3.2 Approche Centralisée vs Approche distribuée 23
3.3 Approche source-initiative vs receveur-initiative 23
4 Politiques et mécanisme d’équilibrage de charge 24
5 Algorithme de l’équilibrage de charge 25
5.1 Algorithme aléatoire 25
5.2 Algorithme du vecteur 25
5.3 Algorithme des enchères 25
5.4 Algorithme Round Robin 26
Etat de L’Art 27
Chapitre 4: Une Solution d’équilibrage de ressources basée sur antsagents-mobiles
1. Introduction 28
2. Architecture de notre plateforme 28
3. Fonctionnement 29
4. Description des agents 30
5. La phase de développement 33
6. Choix de l’implémentation 34
6.1Description de JADE 34
7. Exécution et interprétation des résultats 35
ConclusionCôte titre : MAI/0140 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Oyp4LgBg7hU_To2cuUuG67Rau40F05j5/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0140 MAI/0140 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Optimisation de la gestion des ressources distribuées par les webServices Type de document : texte imprimé Auteurs : FOUNAS, Hadjer ; Abdelhafid Benaouda, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2015 Importance : 1 vol (68f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Équilibrage de charge, Gestion de ressources distribuées, Système
MultiAgent, webServices.Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Ce projet tente de répondre à la problématique de gestion des ressources matérielles distribuées, dans un environnement multi-sites. Cette gestion évite à l’entreprise
d’avoir des sur-stockages, provoquant un gaspillage de ressources, ou des sous-stockages
provoquant des ruptures de stock, générant l’arrêt des services.
Afin de répondre à cette problématique, nous proposons une contribution d’une
approche basée sur les systèmes multi-agents, exploitant le concept de l’équilibrage de
charge, et appliquant la technologie des webServices, comme solution apportant un
gain de gestion à cette entreprise, pour éviter le déséquilibre des ressources.
La contribution a été bien validée et a donné des résultats satisfaisants.
Note de contenu : Table des matières
Introduction générale 1
1 L’équilibrage de charge 3
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.1 Une charge, c’est quoi ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.2 L’équilibrage de charge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.3 Équilibrage ou partage de charge ? . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.4 Cluster de serveurs et le répartiteur . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.1 Locale vs globale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.2 Statique vs dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.3 Centralisé vs distribué . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3.4 Sender-initiative vs receiver-initiative . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4 Politiques et mécanismes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4.1 Les politiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4.1.1 politique d’informations . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4.1.2 Politique de déclenchement . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4.1.3 Politique de sélection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4.1.4 Politique d’appariement . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4.1.5 Politique de désignation locale . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4.2 Les mécanismes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.5 Algorithmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.5.1 Algorithme aléatoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.5.2 Algorithme Round Robin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.5.3 Algorithme des enchères . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.5.4 Algorithme des pairs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.5.5 Algorithme du vecteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.5.6 Algorithme Drafting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2 Systèmes multi-agents et les webServices 13
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2 Agent et systèmes multi-agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.1 Notion d’agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.2 Caractéristiques d’un agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2.3 Classification des agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.3.1 Selon la nature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.3.2 Selon l’intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.3.3 Selon la mobilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.4 Les systèmes multi-agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.5 L’interaction dans un SMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.5.1 La communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.5.2 La coopération . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.5.3 La coordination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.5.4 La négociation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.6 Les langages de communication multi-agents . . . . . . . . . . . 20
2.2.6.1 KQML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.6.2 FIPA-ACL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3 Les webServices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.1 L’Architecture Orientée Service (SOA) . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.2 Définition d’un webService . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.3 SOA versus webServices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.4 Les technologies des webServices . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.4.1 REST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.4.2 SOAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4 Intégration de webServices et d’agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.1 Les visions d’intégration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.2 Évaluation de l’intégration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3 État de l’art 26
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2 Vers une modélisation par SMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3 L’équilibrage de charge et les SMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4 L’équilibrage de ressources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4 Architecture orientée Système MultiAgent pour un équilibrage de
ressources matérielles distribuées 33
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2 Description de notre solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2.1 L’agent Préventeur (AP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.2.2 L’agent Classificateur (AC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2.3 L’agent Superviseur (AS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2.4 L’agent Surveillant (Asu) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.2.5 L’agent Mobile Détecteur (AMD) . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.3 Scénario de fonctionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.4 Les webServices comme middleware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.4.1 Évolution des middlewares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.4.1.1 Sun RPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.4.1.2 RMI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.4.1.3 CORBA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.4.1.4 DCOM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.4.1.5 WebServices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.4.2 Pourquoi les webServices ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.4.3 Les webServices dans notre solution . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5 Implémentation et résultats 44
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.2 la plateforme J2EE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3 La programmation orientée agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3.1 Les plateformes multi-agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.1.1 MADKIT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.1.2 MAGIQUE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.1.3 JACK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.1.4 JADE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.3.2 Le choix de la plateforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.4 Implémentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5.4.1 Les webServices invocables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.4.2 Le déploiement des agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.4.2.1 L’agent Classificateur (AC) . . . . . . . . . . . . . . . 50
5.4.2.2 L’agent Préventeur (AP) . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.4.2.3 L’agent Superviseur (AS) . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.4.2.4 L’agent Surveillant (Asu) . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.4.2.5 L’agent Mobile Détecteur (AMD) . . . . . . . . . . . 59
5.5 Résultats et discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Conclusion générale 64
Côte titre : MAI/0076 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1VD_DD73ZlTS5XQDmxQSJDJ_1udPXB1Aj/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Optimisation de la gestion des ressources distribuées par les webServices [texte imprimé] / FOUNAS, Hadjer ; Abdelhafid Benaouda, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2015 . - 1 vol (68f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Équilibrage de charge, Gestion de ressources distribuées, Système
MultiAgent, webServices.Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Ce projet tente de répondre à la problématique de gestion des ressources matérielles distribuées, dans un environnement multi-sites. Cette gestion évite à l’entreprise
d’avoir des sur-stockages, provoquant un gaspillage de ressources, ou des sous-stockages
provoquant des ruptures de stock, générant l’arrêt des services.
Afin de répondre à cette problématique, nous proposons une contribution d’une
approche basée sur les systèmes multi-agents, exploitant le concept de l’équilibrage de
charge, et appliquant la technologie des webServices, comme solution apportant un
gain de gestion à cette entreprise, pour éviter le déséquilibre des ressources.
La contribution a été bien validée et a donné des résultats satisfaisants.
Note de contenu : Table des matières
Introduction générale 1
1 L’équilibrage de charge 3
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.1 Une charge, c’est quoi ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.2 L’équilibrage de charge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.3 Équilibrage ou partage de charge ? . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.4 Cluster de serveurs et le répartiteur . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.1 Locale vs globale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.2 Statique vs dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.3 Centralisé vs distribué . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3.4 Sender-initiative vs receiver-initiative . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4 Politiques et mécanismes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4.1 Les politiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4.1.1 politique d’informations . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4.1.2 Politique de déclenchement . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4.1.3 Politique de sélection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4.1.4 Politique d’appariement . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4.1.5 Politique de désignation locale . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4.2 Les mécanismes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.5 Algorithmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.5.1 Algorithme aléatoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.5.2 Algorithme Round Robin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.5.3 Algorithme des enchères . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.5.4 Algorithme des pairs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.5.5 Algorithme du vecteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.5.6 Algorithme Drafting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2 Systèmes multi-agents et les webServices 13
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2 Agent et systèmes multi-agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.1 Notion d’agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.2 Caractéristiques d’un agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2.3 Classification des agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.3.1 Selon la nature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.3.2 Selon l’intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.3.3 Selon la mobilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.4 Les systèmes multi-agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.5 L’interaction dans un SMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.5.1 La communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.5.2 La coopération . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.5.3 La coordination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.5.4 La négociation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.6 Les langages de communication multi-agents . . . . . . . . . . . 20
2.2.6.1 KQML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.6.2 FIPA-ACL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3 Les webServices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.1 L’Architecture Orientée Service (SOA) . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.2 Définition d’un webService . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.3 SOA versus webServices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.4 Les technologies des webServices . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.4.1 REST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.4.2 SOAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4 Intégration de webServices et d’agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.1 Les visions d’intégration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.2 Évaluation de l’intégration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3 État de l’art 26
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2 Vers une modélisation par SMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3 L’équilibrage de charge et les SMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4 L’équilibrage de ressources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4 Architecture orientée Système MultiAgent pour un équilibrage de
ressources matérielles distribuées 33
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2 Description de notre solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2.1 L’agent Préventeur (AP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.2.2 L’agent Classificateur (AC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2.3 L’agent Superviseur (AS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2.4 L’agent Surveillant (Asu) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.2.5 L’agent Mobile Détecteur (AMD) . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.3 Scénario de fonctionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.4 Les webServices comme middleware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.4.1 Évolution des middlewares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.4.1.1 Sun RPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.4.1.2 RMI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.4.1.3 CORBA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.4.1.4 DCOM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.4.1.5 WebServices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.4.2 Pourquoi les webServices ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.4.3 Les webServices dans notre solution . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5 Implémentation et résultats 44
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.2 la plateforme J2EE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3 La programmation orientée agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3.1 Les plateformes multi-agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.1.1 MADKIT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.1.2 MAGIQUE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.1.3 JACK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.1.4 JADE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.3.2 Le choix de la plateforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.4 Implémentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5.4.1 Les webServices invocables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.4.2 Le déploiement des agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.4.2.1 L’agent Classificateur (AC) . . . . . . . . . . . . . . . 50
5.4.2.2 L’agent Préventeur (AP) . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.4.2.3 L’agent Superviseur (AS) . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.4.2.4 L’agent Surveillant (Asu) . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.4.2.5 L’agent Mobile Détecteur (AMD) . . . . . . . . . . . 59
5.5 Résultats et discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Conclusion générale 64
Côte titre : MAI/0076 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1VD_DD73ZlTS5XQDmxQSJDJ_1udPXB1Aj/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0076 MAI/0076 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleOptimisation, par les ant-systems de la circulation de l'information dans les objets coopérants / Berahma,ilhem
![]()
Titre : Optimisation, par les ant-systems de la circulation de l'information dans les objets coopérants Type de document : texte imprimé Auteurs : Berahma,ilhem ; Abdelhafid Benaouda, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol (58f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
objet coopérant
systemes multi-agents
capteurs sans fils
capteurs actionneurIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Notre contribution propose une solution pour l’optimisation de la circulation de
l’information dans les objets-coopérants utilisant les ant-systems. Nous avons procédé
à la résolution du problème posé par une implémentation réelle, répondant à une modélisation orientée agents et permettant de doter chaque agent-coopérant, d’un script,
sous la forme de déroulement d’agents logiciels lui permettant de prendre des décisions
d’une façon autonome de la direction à prendre, lors d’un routage d’une information,
destinée à un autre objet-coopérant.
La validation de notre contribution a été réalisée sous la plate-forme JADE.Note de contenu : Table des matières
Introduction Générale 2
1 Les objets coopérants 3
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Divers domaines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.1 Système embarqué . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.2 Informatique ubiquitaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.3 Réseaux de capteurs sans fil(WSN) . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.4 Aspects d’intégration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.5 Caractéristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.6 Réseau d’objets coopérants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.6.1 Les capteurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.6.2 Les actionneurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.7 Les objets coopérants et les réseaux de capteurs . . . . . . . . . . . . . 8
1.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2 Optimisation par Ant-Systems 9
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Les ant-systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.1 La mise à jour de la phéromone . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3 Fonctionnement de l’algorithme des AS . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.1 Algorithme des AS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4 Extensions des AS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4.1 Ant System élitisme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4.2 Ant-Q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4.3 Ant Colony System ACS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4.4 Max-Min Ant System (MMAS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.5 Projection des paramètres des AS au celles de réseau de capteurs . . . 14
2.6 La métaheuristique d’optimisation par ACO . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3 Etat de l’art 16
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.2 Routage basé ACO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.3 Pseudo code de l’algorithme des ants de base de routage . . . . . . . . 18
3.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4 Les Systèmes Multi-Agents 23
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.2 Définition des Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.3 Caractéristiques des agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.4 Les types d’agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.4.1 Agents Cognitifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.4.2 Agents Réactifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.4.3 Agents hybrides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.4.4 Agents Mobiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.4.5 Agents Stationnaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.5 Les Systèmes Multi-Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.6 Caractéristiques des Systèmes Multi-Agents . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.7 Interactions et coopération entre agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.8 Coordination entre agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.9 Négociation entre agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.10 Communication entre Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.10.1 Le moyen de communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.10.2 Le contenu des messages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.11 Langage de communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.11.1 KQML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.11.2 ACL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.12 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
5 Les Ant-Systems optimisateurs de chemins dans un réseau d’objets
coopérants 29
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
5.2 Ant-System et OC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.2.1 Projection des métriques des Ant-Systems aux objets Coopérants 30
5.3 Implémentation des agents logiciels au sein d’OC . . . . . . . . . . . . 31
5.4 Proposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
5.4.1 La température . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.4.2 L’éclairage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.4.3 La topologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.5 Modélisation orientée agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.5.1 L’agent controleur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.5.2 L’agent capteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.5.3 L’agent actionneur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.6 Diagramme représentatif des interactions entre les agents . . . . . . . . 34
5.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6 Mise-en-oeuvre et résultats 36
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
6.2 Les plate-formes de développement Orientées SMA . . . . . . . . . . . 36
6.2.1 JADE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
6.2.2 MADKIT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
6.2.3 Pourquoi JADE ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.3 Modèle d’exécution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.4 Agents prévus dans la modélisation et agents implémentés . . . . . . . 39
6.5 Scénarios d’exécution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
6.6 Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
Conclusion Générale 45Côte titre : MAI/0142 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1kjsUfIJYswsCZafnnhBCz_N8M5OmagWY/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Optimisation, par les ant-systems de la circulation de l'information dans les objets coopérants [texte imprimé] / Berahma,ilhem ; Abdelhafid Benaouda, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol (58f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
objet coopérant
systemes multi-agents
capteurs sans fils
capteurs actionneurIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Notre contribution propose une solution pour l’optimisation de la circulation de
l’information dans les objets-coopérants utilisant les ant-systems. Nous avons procédé
à la résolution du problème posé par une implémentation réelle, répondant à une modélisation orientée agents et permettant de doter chaque agent-coopérant, d’un script,
sous la forme de déroulement d’agents logiciels lui permettant de prendre des décisions
d’une façon autonome de la direction à prendre, lors d’un routage d’une information,
destinée à un autre objet-coopérant.
La validation de notre contribution a été réalisée sous la plate-forme JADE.Note de contenu : Table des matières
Introduction Générale 2
1 Les objets coopérants 3
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Divers domaines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.1 Système embarqué . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.2 Informatique ubiquitaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.3 Réseaux de capteurs sans fil(WSN) . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.4 Aspects d’intégration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.5 Caractéristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.6 Réseau d’objets coopérants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.6.1 Les capteurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.6.2 Les actionneurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.7 Les objets coopérants et les réseaux de capteurs . . . . . . . . . . . . . 8
1.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2 Optimisation par Ant-Systems 9
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Les ant-systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.1 La mise à jour de la phéromone . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3 Fonctionnement de l’algorithme des AS . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.1 Algorithme des AS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4 Extensions des AS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4.1 Ant System élitisme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4.2 Ant-Q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4.3 Ant Colony System ACS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4.4 Max-Min Ant System (MMAS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.5 Projection des paramètres des AS au celles de réseau de capteurs . . . 14
2.6 La métaheuristique d’optimisation par ACO . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3 Etat de l’art 16
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.2 Routage basé ACO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.3 Pseudo code de l’algorithme des ants de base de routage . . . . . . . . 18
3.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4 Les Systèmes Multi-Agents 23
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.2 Définition des Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.3 Caractéristiques des agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.4 Les types d’agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.4.1 Agents Cognitifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.4.2 Agents Réactifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.4.3 Agents hybrides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.4.4 Agents Mobiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.4.5 Agents Stationnaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.5 Les Systèmes Multi-Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.6 Caractéristiques des Systèmes Multi-Agents . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.7 Interactions et coopération entre agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.8 Coordination entre agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.9 Négociation entre agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.10 Communication entre Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.10.1 Le moyen de communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.10.2 Le contenu des messages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.11 Langage de communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.11.1 KQML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.11.2 ACL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.12 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
5 Les Ant-Systems optimisateurs de chemins dans un réseau d’objets
coopérants 29
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
5.2 Ant-System et OC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.2.1 Projection des métriques des Ant-Systems aux objets Coopérants 30
5.3 Implémentation des agents logiciels au sein d’OC . . . . . . . . . . . . 31
5.4 Proposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
5.4.1 La température . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.4.2 L’éclairage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.4.3 La topologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.5 Modélisation orientée agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.5.1 L’agent controleur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.5.2 L’agent capteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.5.3 L’agent actionneur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.6 Diagramme représentatif des interactions entre les agents . . . . . . . . 34
5.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6 Mise-en-oeuvre et résultats 36
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
6.2 Les plate-formes de développement Orientées SMA . . . . . . . . . . . 36
6.2.1 JADE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
6.2.2 MADKIT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
6.2.3 Pourquoi JADE ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.3 Modèle d’exécution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.4 Agents prévus dans la modélisation et agents implémentés . . . . . . . 39
6.5 Scénarios d’exécution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
6.6 Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
Conclusion Générale 45Côte titre : MAI/0142 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1kjsUfIJYswsCZafnnhBCz_N8M5OmagWY/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0142 MAI/0142 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleOptimisation des performances de Clustering basée sur SDN et Edge - computing dans l'IoV. / Achouak Berbache
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Titre : Optimisation des performances de Clustering basée sur SDN et Edge - computing dans l'IoV. Type de document : texte imprimé Auteurs : Achouak Berbache, Auteur ; Khaoula Yalaoui, Auteur ; Chirihane Gherbi, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (75 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : IoE
IoTIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
L’´emergence de l’Internet des objets (IoT) a amen´e l’´evolution des VANET classiques vers
un nouveau paradigme appel´e Internet des v´ehicules (IoV). Ce dernier peut ˆetre consid´er´e
comme un nouveau syst`eme de transport intelligent ( ITS ).L’IoV pr´esente de nombreux
avantages et caract´eristiques sp´ecifiques. comme le d´eveloppement et l’extension de l’exploitation
des ITS dans diff´erents domaines de la recherche et de l’industrie. Comme principal
avantage, la capacit´e d’int´egrer des utilisateurs multiples, de multiples v´ehicules et de multiples
r´eseaux utilisant diff´erentes technologies de communication. Le choix d’une technique
de structuration intelligente pour le paradigme IoV est un sujet qui reste d’actualit´e. Pour
cette raison, nous avons concentr´e notre travail sur la technique du clustering, qui est largement
d´eploy´ee dans les r´eseaux de v´ehicules pour am´eliorer les performances du syst`eme IoV
et r´epondre `a leurs exigences. Nous proposons un protocole hi´erarchique SD-VEC bas´e sur
SDN (Software-Defined Networking) et l’Edge computing dans l’Internet des v´ehicules (IoV).
Le protocole propos´e SD-VEC a pour objectif de fournir la meilleure capacit´e de communication
possible aux v´ehicules connectes.L’´etude analytique et la simulation d’´evaluation des
algorithmes propos´es, r´ealis´ees `a l’aide d’un simulateur de r´eseau N3 ont montr´e des r´esultats
convaincants, sup´erieurs `a ceux des algorithmes de base cit´es.Côte titre : MAI/0643 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1FTkdzzQPBKQNs1BkKIvVnIUO3ttQOxoj/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Optimisation des performances de Clustering basée sur SDN et Edge - computing dans l'IoV. [texte imprimé] / Achouak Berbache, Auteur ; Khaoula Yalaoui, Auteur ; Chirihane Gherbi, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (75 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : IoE
IoTIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
L’´emergence de l’Internet des objets (IoT) a amen´e l’´evolution des VANET classiques vers
un nouveau paradigme appel´e Internet des v´ehicules (IoV). Ce dernier peut ˆetre consid´er´e
comme un nouveau syst`eme de transport intelligent ( ITS ).L’IoV pr´esente de nombreux
avantages et caract´eristiques sp´ecifiques. comme le d´eveloppement et l’extension de l’exploitation
des ITS dans diff´erents domaines de la recherche et de l’industrie. Comme principal
avantage, la capacit´e d’int´egrer des utilisateurs multiples, de multiples v´ehicules et de multiples
r´eseaux utilisant diff´erentes technologies de communication. Le choix d’une technique
de structuration intelligente pour le paradigme IoV est un sujet qui reste d’actualit´e. Pour
cette raison, nous avons concentr´e notre travail sur la technique du clustering, qui est largement
d´eploy´ee dans les r´eseaux de v´ehicules pour am´eliorer les performances du syst`eme IoV
et r´epondre `a leurs exigences. Nous proposons un protocole hi´erarchique SD-VEC bas´e sur
SDN (Software-Defined Networking) et l’Edge computing dans l’Internet des v´ehicules (IoV).
Le protocole propos´e SD-VEC a pour objectif de fournir la meilleure capacit´e de communication
possible aux v´ehicules connectes.L’´etude analytique et la simulation d’´evaluation des
algorithmes propos´es, r´ealis´ees `a l’aide d’un simulateur de r´eseau N3 ont montr´e des r´esultats
convaincants, sup´erieurs `a ceux des algorithmes de base cit´es.Côte titre : MAI/0643 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1FTkdzzQPBKQNs1BkKIvVnIUO3ttQOxoj/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0643 MAI/0643 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponiblePermalinkOptimisation du processus d'anonymisation par les métaheuristiques inspirées de l a nature / Abdelhak Bouyahiaoui
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PermalinkOptimisation des protocoles de routage dans les réseaux de capteurs avec l’approche de colonie de fourmis / BOUNOUNI, Mahdi
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PermalinkOptimisation de la recherche d'information sur le web par les techniques vectorielles / Djessas, ouissem
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