Répartition simultanée des n¿uds dans un réseau de radio cognitive - BENADLA, Sarra
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Dans ce projet, nous présentons une version parallèle de l'algorithme k-plus proches voisins (k-ppv). L'objectif est d'optimiser l'affectation des noeuds radio dans un réseau de radio cognitive déjà structuré en clusters. Nous avons adopté une approche de modélisation multi-agents et avons sélectionné la plateforme multi-agents JADE pour nos simulations. Les résultats obtenus sont prometteurs, avec une réduction d'environ 50% du temps d'exécution par rapport à l'algorithme de base séquentiel.

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Produktbeschreibung
Dans ce projet, nous présentons une version parallèle de l'algorithme k-plus proches voisins (k-ppv). L'objectif est d'optimiser l'affectation des noeuds radio dans un réseau de radio cognitive déjà structuré en clusters. Nous avons adopté une approche de modélisation multi-agents et avons sélectionné la plateforme multi-agents JADE pour nos simulations. Les résultats obtenus sont prometteurs, avec une réduction d'environ 50% du temps d'exécution par rapport à l'algorithme de base séquentiel.
Autorenporträt
Dr. Benadla Sarra détient un doctorat en Informatique Distribuée et Réseaux de l¿université de Tlemcen. Ses recherches se concentrent sur les réseaux radio cognitifs, en parallèle, elle s'intéresse à la sécurité des réseaux, en particulier à l'utilisation de la blockchain pour renforcer la protection des systèmes et des données.