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
La Dott.ssa Benadla Sarra ha conseguito un dottorato in Informatica distribuita e Reti presso l'Università di Tlemcen. La sua ricerca si concentra sulle reti radio cognitive, parallelamente si interessa alla sicurezza delle reti, in particolare all'utilizzo della blockchain per rafforzare la protezione di sistemi e dati.