Optimisation de la Consommation Energétique

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1 Optimisation de la Consommation Energétique
Université des Sciences et de la Technologie d’ORAN FACULTE DES SCIENCES Département d’informatique Optimisation de la Consommation Energétique dans les Réseaux Informatiques Supervise par : Mr . HAMDAOUI

2 Presentés par : LARGUEM Ali Anis (Leader) - Introduction + Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux sans fil fixe + simulation LADJOUZE Mohamed Cherif - Heuristique au problème des réseaux sans fil fixe HAMZA REGUIG Ryma -Routage économe en énergie dans les réseaux sans fil ( Network flow minimum cost ) OUADAH Zineb - Grande couverture avec un minimum d’énergie dans les réseaux capteur  Ghoulem Fatima Zohra -Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux capteur Gahlouz Lamia Heuristique au problème du routage efficace en énergie (LESS LOADED EDGE HEURISTIC ) Kelfah Nebia -routage efficace en énergie (réseaux filaire )

3 Routage efficace en énergie (Minimum Edges Routing) ( Réseaux filaire)
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatiques Plan de travail Introduction Chapitre I Routage efficace en énergie (Minimum Edges Routing) ( Réseaux filaire) Chapitre II Routage économe en énergie (Réseaux sans fil ) Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux sans fil fixe Chapitre III Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux capteurs (Sensornet) Chapitre IV Conclusion 4

4 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique s
Introduction Introduction Les technologies de l'information et de la communication sont responsables à elles seules de 2% à 10% de la consommation mondial. Nous nous intéressons à la consommation liée aux réseaux (filaire et non filaire ). On propose des programmes linéaire pour ces problème et un heuristique; puis on analyse expérimentalement par des simulations la quantité d’´energie qui peut être sauvée pour certains réseaux. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

5 Routage Efficace en Energie Minimum Edges Routing
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Routage Efficace en Energie Minimum Edges Routing Introduction La consommation dans les réseaux (filaire) est fortement liée au nombre d'équipements du réseau activé (indépendamment de la charge ). Dans un objectif de minimisation de l'énergie dans les réseaux, il est intéressant de minimiser le nombre d'équipements utilisés lors du routage Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

6 Le réseau est modélisé par un graphe non orienté G = (V, E, c)
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique MODELISATION Introduction Chapitre I Le réseau est modélisé par un graphe non orienté G = (V, E, c) C(e) ≥0 Capacité de l'arête e € E L’ensemble des demandes le volume de trafic de s à t Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

7 Problème routage valide:
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Problème routage valide: Introduction Le premier problème consiste consiste à décider s'il existe un routage valide des demandes de D dans G. Exemple: Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion Avec deux demandes Ds1t1 = 10 et Ds2t2 = 10 4

8 Donc on a comme première contrainte (Solution au problème )
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Exemple Introduction Donc on a comme première contrainte (Solution au problème ) Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

9 Minimum Edges Routing Problem
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Minimum Edges Routing Problem Introduction Le problème de routage arêtes minimum Chapitre I Ce problème est un cas particulier de problèmes classiques d'optimisation dans les réseaux. Le problème de routage arêtes minimum consiste à trouver un ensemble de cardinalité minimum tel qu'il existe un routage valide des demandes D dans avec Pour Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

10 FORMULATION MATHEMATIQUE:
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique FORMULATION MATHEMATIQUE: Introduction Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

11 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Exemple : Sur le même graphe G = (V, E, c) de l’exemple précédent, on applique l’envoi de trois demandes Ds1t1 = 10, Ds2t2 = 5 et Ds3t3 = 2. Résultat : Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

12 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
SOLUTION Introduction Chapitre I Deux solutions optimales différentes pour le problème de routage arêtes minimum pour une même instance avec Ds1t1 = 10, Ds2t2 = 5 et Ds3t3 = 2. Chapitre II Si on prend un autre exemple : Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

13 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Conclusion Chapitre I Le problème de routage arêtes minimum n'est pas dans APX (Algorithme Polynomial garantissant une solution optimale ). Le routage par plus courts chemins peut donner une solution arbitrairement mauvaise par rapport à une solution optimale. C’est pour ça on propose une heuristique. Le problème de routage est bien connu pour être NP-complet même pour deux demandes. Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

14 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Introduction Résoudre un problème d’optimisation combinatoire, c’est trouver l’optimum d’une fonction, parmi un nombre fini de choix, souvent très grand. Les heuristiques forment un ensemble de méthodes utilisées en RO pour résoudre des problèmes d’optimisation réputés difficiles les heuristiques permettent, dans des temps de calcul raisonnables, de trouver des solutions, peut-être pas toujours optimales, en tout cas très proches de l’optimum. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

15 Qu’est ce qu’une optimisation combinatoire ?
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Qu’est ce qu’une optimisation combinatoire ? Introduction En mathématiques, l'optimisation recouvre toutes les méthodes qui permettent de déterminer l'optimum d'une fonction, avec ou sans contraintes. L’ optimisation combinatoire  consiste à trouver la meilleure solution entre un nombre fini de choix; autrement dit, à minimiser une fonction, avec ou sans contraintes, sur un ensemble fini de possibilités. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

16 Qu' est-ce qu' une optimisation difficile?
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Qu' est-ce qu' une optimisation difficile? Introduction Quand le nombre de combinaisons possibles devient exponentiel par rapport à la taille du problème, le temps de calcul devient rapidement critique. On parle alors d’optimisation difficile, ou de problèmes NP-difficiles. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

17 Le problème qui se pose dans le contexte des
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Qu' est-ce qu' un routage? Introduction Le problème de routage consiste à déterminer un acheminement optimal des paquets à travers le réseau au sens d’un certain critère de performance « la consommation énergétique ». Le problème qui se pose dans le contexte des réseaux est l’adaptation de la méthode d’ acheminement utilisée avec le grand nombre de nœuds existant dans un environnement caractérisé par le changements de topologies, de modestes capacités de calcul, de sauvegarde, et d’énergie. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

18 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Chapitre I Toute conception de protocole de routage implique l’étude de la minimisation de la charge du réseau en optimisant le nombre d’ envois et de réceptions des paquets Cette minimisation aboutit à une consommation énergétique minimale et une longue durée de vie du réseau. Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

19 est utilisée pour résoudre ces problèmes d’optimisation ?
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Introduction Chapitre I Quelle méthodes est utilisée pour résoudre ces problèmes d’optimisation ? Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

20 Méthode Exacte et Méthode Approchée:
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Méthode Exacte et Méthode Approchée: Introduction La résolution d’un tel problème d’optimisation peut se faire de manière exacte, en modélisant le problème, puis en appliquant un algorithme. Parmi les méthodes exactes, on trouve la plupart des méthodes traditionnelles telles les techniques de séparation et évaluation (branch-and-bound), ou (backtracking). Mais malgré les progrès réalisés, les méthodes exactes rencontrent généralement des difficultés avec les applications de taille importante. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

21 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Si les méthodes de résolution exactes permettent d'obtenir une ou plusieurs solutions dont l'optimalité est garantie, dans certaines situations, on peut cependant se contenter de solutions de bonne qualité, sans garantie d’optimalité, mais au profit d’un temps de calcul réduit. On utilise pour cela une méthode heuristique, adaptée au problème considéré, avec cependant l’inconvénient de ne disposer en retour d’aucune information sur la qualité des solutions obtenues. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

22 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Heuristique ? Introduction Dans le domaine de routage efficace en énergie, une heuristique est un algorithme qui fournit rapidement une solution réalisable, pas nécessairement optimale.. L'usage d'une heuristique est pertinent pour calculer une solution approchée d'un problème et ainsi accélérer le processus de résolution exacte. Généralement une heuristique est conçue pour un problème particulier. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

23 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Problématique Introduction Chapitre I La plupart des problèmes rencontrés dans le monde de la RO sont NP-complets, ce qui ne nous permet pas d’avoir des méthodes exactes pour les résoudre. Alors on peut se contenter seulement de chercher une bonne solution, en un temps raisonnable par l’utilisation d’heuristiques. Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

24 LESS LOADED EDGE HEURISTIC
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Heuristique pour le MINIMUM EDGES ROUTING PROBLEM Introduction Chapitre I Nous proposons une heuristique pour le Minimum Edges Routing Problem LESS LOADED EDGE HEURISTIC Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

25 LESS LOADED EDGE HEURISTIC
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique LESS LOADED EDGE HEURISTIC Introduction Chapitre I On commence par trouver un routage valide dans G = (V,E,P ) en utilisant une heuristique routant les demandes de manière gloutonne par des plus courts chemins. Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

26 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
La métrique utilisée Introduction Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

27 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Algorithme Introduction BEGIN e’ = 0 IF e ∈ E and e =/ e’ and Min=c (e)/r (e) and Min “P” DELETE “e “ BEGIN IF aucun routage valide n’est trouvé REINSERER “e” e’ = e END If END Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

28 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Chapitre I Chapitre II Exemple … Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

29 A B C D E F G Soit le graphe avec
E ={(A, D,1), (A, B,3), (B, C,4), (C, G,2), (C, F,8), (C, E,6), (E, F,7), (E, B,5)

30 L’algorithme sélectionne le sommet « D » et supprime l’arc (A ,D)
B C D E F G L’algorithme sélectionne le sommet « D » et supprime l’arc (A ,D)

31 L’algorithme ne trouve aucune bonne solution
D E F G L’algorithme ne trouve aucune bonne solution

32 A B C D E F G L’algorithme réinsère l'arc (D,A) et sélectionne le sommet « G »  Puis supprime l’arc (G, G).

33 A B C D E F G L’algorithme ne trouve aucune bonne solution

34 A B C D E F G L’algorithme réinsère l'arc (G,C) et sélectionne le sommet « A »  puis supprime l’arc (A, B).

35 L’algorithme ne trouve aucune bonne solution
D E F G L’algorithme ne trouve aucune bonne solution

36 L’algorithme sélectionne le sommet « B » et supprime l’arc (B, C)
D E F G L’algorithme sélectionne le sommet « B » et supprime l’arc (B, C)

37 A B C D E F G L’algorithme trouve chemin optimal de D à G alors il valide la surpression et passe à un autre arc du même sommet (B,E).

38 La suppression de (B, E) ne donne pas une bonne solution
C D E F G La suppression de (B, E) ne donne pas une bonne solution

39 L’algorithme sélectionne le sommet « E » et supprime l’arc (E, C)
B C D E F G L’algorithme sélectionne le sommet « E » et supprime l’arc (E, C)

40 A B C D E F G L’algorithme trouve un chemin optimal de D à G
alors il valide la surpression et passe à un autre arc du même sommet mais la suppression de (F, E) ne donne pas une bonne solution.

41 L’algorithme sélectionne le sommet « F » et supprime l’arc (F, C).
B C D E F G L’algorithme sélectionne le sommet « F » et supprime l’arc (F, C).

42 L’algorithme ne trouve aucune bonne solution.
D E F G L’algorithme ne trouve aucune bonne solution.

43 A B C D E F G ll ne reste que le sommet C et aucun arc a supprimer alors c’est la fin de notre algorithme.

44 A B C D E F G C’est notre solution optimale avec
E’ E’= {(A, D,1), (A, B,3), (C, G,2), (C, F,8), (E, F,7), (E, B,5)

45 Les Critères retenus de l’exemple sont les suivants:
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Les Critères retenus de l’exemple sont les suivants: Introduction Chapitre I Facilité d'adaptation au problème, Qualité des meilleures solutions trouvées, Rapidité -Très bon résultat -Algorithmes faciles à mettre en œuvre -Il faut faire les bons choix de paramétrage Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

46 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Conclusion Introduction Les heuristiques constituent une classe de méthodes approchées adaptables au problème de routage efficace en énergie. Mais, si l’on a pu constater leur grande efficacité sur de nombreuses classes de problèmes, il existe en revanche très peu de résultats permettant de comprendre la raison de cette efficacité, et aucune méthode particulière ne peut garantir qu’une heuristique sera plus efficace qu’une autre sur n’importe quel problème. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

47 Routage économe en énergie (réseaux sans fil )
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Introduction Chapitre I Chapitre II Routage économe en énergie (réseaux sans fil ) Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

48 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Optimisation des flux dans un réseau sans fils (routage efficace en énergie) Chapitre I Chapitre II Dans le but de minimiser la consommation d’énergie dans un réseau sans fil on cherche ici a optimiser le flux de données qui circule entre les nœuds de ce réseau en utilisant le «Network Flow Minimum Cost ».  Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

49 Network flow minimum cost
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Network flow minimum cost Introduction Un problème de « network flow minimum cost  » est défini par un ensemble d’arc et un ensemble de nœuds données , ou chaque arc a une capacité et une unité de coût et chaque nœud a un débit fixé . Le problème d’optimisation est de déterminer le cout minimum à travers le réseau afin de satisfaire l’offre et la demande de chaque nœud . Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

50 bi < 0 , i est un nœud de demande. bi > 0, i est un nœud source.
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Modélisation Introduction Soit G = (N;A) un réseau dirigé composé d’un ensemble fini de nœuds N={1 ,2,….,n} et un ensemble d’arcs dirigés A={1 ,2,….,m}. On associe pour chaque arc un débit, un coût par unité de débit une borne inferieur et une borne supérieur . A chaque i N on associe un entier , cette valeur est déterminé par la nature du nœud i tel que : Si bi < 0 , i est un nœud de demande. bi > 0, i est un nœud source. bi =0, i est un nœud de transbordement. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

51 Le PL est formulé comme suit :
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Formulation Introduction Le PL est formulé comme suit : Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

52 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Le Minimum Cost Flow Problem (MCFP) consiste à envoyer le flux requis du nœud d’alimentation au nœud de demande (en respectant la contrainte de demande (2) ) avec un cout minimum . La contrainte de la délimitation du flux (3) doit aussi être respectée. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

53 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Chapitre I Chapitre II Exemple… Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

54 la borne inferieur du débit l , la borne supérieur u, et enfin
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Introduction Chapitre I L’étiquetage des arc se fait comme suit: nous avons trois paramètres associés à chaque nœud : la borne inferieur du débit l , la borne supérieur u, et enfin le coût par unité de débit c. [l,u,c] Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

55 Considérons le schéma suivant :
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Introduction Considérons le schéma suivant : Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

56 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Le nœud A est une source fournissant jusqu'à 12 unités de débit avec un coût de 5 par unité de débit, -le nœud C est un nœud sollicitant jusqu'à 4 unités de débit avec un revenu de 6 par unité de débit (le coût en négatif ) , quand au nœud D , il sollicite 8 exactement; 8 unités de débit mais sans coût ni revenu associés. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

57 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Le PL s’écrit comme suit : Chapitre I Avec pour fonction objectif : Min Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

58 Perte d’énergie en minimisant le flux et le nombre d’équipements
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Simulation Introduction Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Perte d’énergie en minimisant le flux et le nombre d’équipements Conclusion 4

59 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Conclusion Chapitre I Le problème de minimisation des flux dans un réseau sans fils n’a qu’une faible influence sur la consommation énergétique et dépend principalement du nombre d’équipements allumé de ce réseau. Ce qui nous amène a optimiser le nombre d’équipements allumés Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

60 Optimisation de la consommation énergétique
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Introduction Chapitre I Chapitre II Chapitre III Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux sans fil fixe Chapitre IV Conclusion 4

61 La détection de contours par la méthode de Canny
Introduction Réseau sans file fixe Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

62 La détection de contours par la méthode de Canny
Introduction Introduction Chapitre I Le réseau comprend des site distant chacun étant servi par un RBS(Radio Base Station ) ,ces derniers sont connecté par des lien radio micro-ondes. Peu importe le débit, dès qu’elle (le couplé ) est allumé ,elle présente une consommation énergétique qui a impact considérables sur les dépenses du réseau. Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

63 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Notre objectif ? Introduction Chapitre I Notre objectif est de donner une configuration (optimale ) pour minimiser l’énergie tout en répondant aux demandes. Ce type de problème étant difficile nous proposons une heuristique qui répond d’une manière approchée mais rapide. Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

64 Soit un graphe orienté H= (V, E) Chaque nœud v € V
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Modélisation Introduction Soit un graphe orienté H= (V, E) Chaque nœud v € V représente une station de base. Chaque arc vw € E représente un lien radio Chaque lien a une capacité Cvw (il peut être actif ou pas ie consomme de l’énergie ou non) Les demandes de trafic seront définies par un nombre |D| de paires (Sd ,td ) , Sd, td € V et par un volume moyen de la demande hd Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

65 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Le cout d’un lien actif est considéré constant quelque soit le volume du trafic qu’il écoule : il est égal à CL. Nous faisons également l’hypothèse (forte) que le trafic d’une demande d peut être routé selon différentes routes entre Sd et td Variable de décision binaire Uvw ayant la valeur 1 si le lien vw est actif sinon 0 On considère que X (d ,uv) représente la partie du flot de la demande d qui passe sur l’arc vw Introduction Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

66 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Formulation 4

67 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Remarque Introduction Une telle approche donne une solution exacte, mais le temps d’exécution ainsi que la mémoire nécessaire peuvent être énormes. On conclu que cette méthode ne peut être utilisée raisonnablement que pour des réseaux de petite taille ou des réseaux avec de très lentes évolutions du trafic. C’est pour ça nous avons traité une autre méthode de résolution (heuristique ). Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

68 C’est quoi une heuristique ?
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Introduction C’est quoi une heuristique ? Une heuristique ou méthode approximative est un algorithme qui fournit rapidement une solution réalisable, pour un problème d'optimisation NP-difficile. Heuristique basée sur les coupes les moins denses  Notre méthode se base sur les coupes les moins denses d’un graphe. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

69 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Algorithme Introduction Notre heuristique va donc essayer de supprimer les arêtes du graphe en suivant l’ordre croissant sur la charge estimée. A chaque itération (tentative de suppression d’une arête), la faisabilité du routage sera vérifiée par l’intermédiaire du programme linéaire validant ou pas la suppression de l’arête en question. Ensuite, et puisque les densités des coupes vont changer, une mise à jour est nécessaire avant de passer à l’itération suivante. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

70 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Algorithme Notre algorithme permet de maximiser le nombre de liens supprimée 4

71 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Conclusion Généralités sur le traitement d'images L’heuristique fournit une solution rapide mais pas nécessairement optimale ainsi elle détermine de manière plus efficace, les coupes les moins denses du graphe . La détection de contour Algorithme de canny Conception et implementation Conclusion 4

72 Résultat des simulations
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Résultat des simulations 4

73 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Remarque Introduction Nous remarquons bien que la méthode exacte donne un meilleur résultat sur le long terme ; mais s’il faut trouver une bonne solution rapidement alors l’heuristique est à privilégier puisqu’elle fournit souvent de meilleurs résultats très rapidement. Il est intéressant aussi de noter que plus le réseau est grand plus la différence entre les deux méthodes devient importante. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

74 La détection de contours par la méthode de Canny Définitio
Introduction Chapitre I Chapitre II Chapitre III Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux capteurs Chapitre IV Conclusion 4

75 La détection de contours par la méthode de Canny
Introduction Introduction Un capteur, de par sa taille, est limité en énergie. Dans la plupart des cas le remplacement de la batterie est impossible. Dans un réseau de capteurs (SensorNet), chaque nœuds collecte des données et envoie/transmet des valeurs. Le dysfonctionnement de quelques nœuds nécessite un changement de la topologie du réseau et un ré-routage des paquets. Toutes ces opérations sont gourmandes en énergie, c'est pour cette raison que les recherches actuelles se concentrent principalement sur les moyens de réduire cette consommation. Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

76 Définition d’un capteur :
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Introduction Définition d’un capteur : Chapitre I Un réseau de capteurs sans fil consiste en un ensemble coopérant de nœuds capteurs spatialement distribués capables de surveiller l'état de l'environnement. Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

77 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Introduction Pour quoi faire ? Chapitre I Pour acquérir des données et les transmettre à une station de traitement. Modélisation du problème : Chapitre II Un point de demande est une position géographique dans la région de surveillance où un ou plusieurs phénomènes sont sentis. Une route est un chemin à partir d'un nœud capteur à un nœud puit en passant éventuellement par l'intermédiaire d'autres nœuds. Chaque phénomène perçu dans un nœud a ses données associées à une route menant à un nœud puits. Chapitre III La détermination d'une topologie: qui minimise la consommation d'énergie sous contrainte de couverture et connexité. Chapitre IV Conclusion 4

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79 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Exemple Introduction Une zone de communication circulaire déterminée par la distance maximum dont deux capteurs peuvent interagir Chapitre I Chapitre II Chapitre III une route. Chapitre IV Conclusion 4

80 Grande couverture avec un minimum d’énergie dans les réseaux capteur :
Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique Introduction Grande couverture avec un minimum d’énergie dans les réseaux capteur : Chapitre I Chapitre II Dans cette partie notre but est d’avoir une couverture maximale avec un minimum d’énergie dans les réseaux capteurs en utilisant des équipements mobiles qui ne consomment pas beaucoup d’énergie. Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

81 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Formulation 4

82 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Exemple 4

83 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Conclusion Introduction Chapitre I On a proposé d’optimiser la consommation d’énergie dans les réseaux de capteur sans fil ; l’utilisation des équipements mobiles ou la désactivation d’un ensemble spécifique de capteur dans chaque intervalle de temps est possible de réduire la consommation d’énergie et d’éviter le partitionnement prématuré du réseau. Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

84 Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux informatique
Bibliographie Introduction Mickael cartron , Olivier Sentieys Optimisation énergétique d'un système de communication dédié a un réseau capteur Claude Chaudet réseaux de capteurs ,optimisation de la consommation énergétique ) telecom-paris tech ( 12 Novembre 2009) D.Coudert, N.Nepomueceno, I.Tahiri Optimisation de la consommation énergétique dans les réseaux sans fil fixes année 2011 Aurélien Buhrig Optimisation de la consommation des nœuds de réseaux de capteurs sans fil PhD Thesis INP Grenoble 2008 Lehssaini Optimisation des réseaux de capteurs (Bruxelles 2007 ) Ibrahim Amadou , Guillaume Chelius, Fabrice Valois Routage sans connaissance du voisinage efficace en énergie CFIP2011 Derek O’Connor Colloque Francophone sur l’ingénierie des Protocoles (2011) The Minimum Cost Flow Problem University colege Dublin August, Frédéric Giroire , Dorian Mazauric , joanna moulierac Routage efficace en énergie) Université de Nice , Sophia Antipolis soutenu 07 Novembre Jinjing jiang A survey on energi efficient routing in wirless networks Chapitre I Chapitre II Chapitre III Chapitre IV Conclusion 4

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