Le 19/ 11/ Modèle de tarification planifiée pour les réseaux mobiles Mustapha OUGHDI Alexandre CAMINADA Sid LAMROUS

Le 19/ 11/ Plan F Introduction F État de lart des méthodes de tarification F Propositions dans les réseaux mobiles F Modèle de tarification planifiée F Expérimentation du modèle F Conclusion et perspectives

Le 19/ 11/ Introduction Croissance rapide et continue de la demande en téléphonie mobile Les réseaux sont de plus en plus congestionnés La congestion est constatée sur des périodes bien spécifiques Or Conséquence

Le 19/ 11/ Premières études : optimiser lallocation de fréquences Introduction Nombre de fréquences limité Optimiser la répartition de la charge du réseau Appliquer une politique de tarification Mais Intéressant … Donc

Le 19/ 11/ Introduction Objectifs : Dans les réseaux mobiles Réduire la congestion Mieux rentabiliser les ressources

Le 19/ 11/ Plan F Introduction F État de lart des méthodes de tarification F Propositions dans les réseaux mobiles F Modèle de tarification planifiée F Expérimentation du modèle F Conclusion et perspectives

Le 19/ 11/ Tarification dans les réseaux routiers Modèles statiques : [Wal61] [DS71] [Daf73] On paye le coût direct du trajet + le coût du retard quon impose aux autres [Wal61] [DS71] [Daf73] Modèles dynamiques [AC03] : Utiliser un péage modulé dans le temps Les usagers modifient leurs horaires de passage en fonction du montant à payer Conséquence

Le 19/ 11/ Tarification dans le réseau Internet Modèles statiques [CSE93] [Odl99] [RT03] : Modèles dynamiques [JMV93] [CH99] [GSW95] : Organiser les services en classes et associer une tarification à chaque classe La tarification varie dynamiquement selon la congestion Paramètres réajustés toutes T unités de temps Ou bien

Le 19/ 11/ Tarification dans les réseaux aériens Remarque : les redevances aéroportuaires ne traitent pas le problème de la congestion But : réduire la congestion par la mise en place dune politique de tarification Solution : Appliquer des taxes, en plus des redevances, durant les périodes de congestion [Des01a] [Des00] [Des01b] [Dan97] [Jan98]

Le 19/ 11/ Tarification dans les réseaux mobiles Application dune tarification dynamique en temps réel [HYP02] Application dune tarification dynamique pour une meilleure QoS et un tarif fixe réduit pour une dégradation acceptable de la QoS [YH04]

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Le 19/ 11/ Propositions Proposition 1 : Application du principe du PMP C-à-d... Réserver des canaux spéciaux surtaxés à des clients spécifiques Modèle statique

Le 19/ 11/ Propositions Le Call Back Client souhaite utiliser la ressource Réseau congestionné Mais Enregistrer sa demande dans la file et lavertir en Call Back dès que le réseau est libre Tarif réduit Conséquence Proposition 2 :

Le 19/ 11/ Propositions tarification dynamique en temps réel Proposition 3 : Évaluation du taux de congestion Calcule de la nouvelle taxe à appliquer Afficher les nouveaux prix aux nouveaux connectés

Le 19/ 11/ Propositions Proposition 4 : tarification dynamique planifiées Réguler le trafic Distinguer les périodes de congestion des périodes creuses Évaluer le trafic offert ensuite Objectif

Le 19/ 11/ Plan F Introduction F État de lart des méthodes de tarification F Propositions dans les réseaux mobiles F Modèle de tarification planifiée F Expérimentation du modèle F Conclusion et perspectives

Le 19/ 11/ Tarification dynamique planifiée Objectif : Inspiré des travaux de thèse de K. Deschinkel [Des01a] N t N0N0 N t N0N0

Le 19/ 11/ Tarification dynamique planifiée Principe du modèle : Relever la variation de la charge globale Partager la journée en n périodes Estimer la charge après application des taxes Minimiser la différence entre charge estimée et capacité du réseau

Le 19/ 11/ Tarification dynamique planifiée Les contraintes :, avec, 1.La charge estimée doit être positive ou nulle et inférieure ou égale à la charge désirée 2.La taxe à appliquer doit être bornée par 0 et une valeur maximale

Le 19/ 11/ Tarification dynamique planifiée La fonction objectif : Minimiser pour chaque période, la différence entre la charge estimée et la charge désirée

Le 19/ 11/ Tarification dynamique planifiée Évaluation de la fonction objectif Calcul de la charge estimée : espérance mathématique de la charge du réseau Calcul des probabilités de changement de période : issu du modèle logit

Le 19/ 11/ Tarification dynamique planifiée La fonction dutilité : Trois formulations de la fonction dutilité

Le 19/ 11/ Tarification dynamique planifiée Test de la fonction dutilité :

Le 19/ 11/ Plan F Introduction F État de lart des méthodes de tarification F Propositions dans les réseaux mobiles F Modèle de tarification planifiée F Expérimentation du modèle F Conclusion et perspectives

Le 19/ 11/ Expérimentation du modèle Lalgorithme : On utilise lalgorithme de hill climbing Algorithme itératif Recherche un optimum local

Le 19/ 11/ Expérimentation du modèle Initialiser C Évaluer C Choisir une position aléatoire dans C Remplacer sa valeur par une valeur aléatoire Évaluer C F(C) est améliorée C oui non

Le 19/ 11/ Expérimentation du modèle Jeu de tests utilisé : Le nombre maximum ditérations : On utilise la même solution initiale pour 3 tests

Le 19/ 11/ Expérimentation du modèle Résultats de lexpérimentation : Convergence de l'algorithme 80,00 90,00 100,00 110,00 120,00 130,00 140,00 150, Nombre d'itérations Valeur de la fonction objectif Exécution 1 Exécution 2 Exécution 3 La fonction objectif converge vers un optimum local

Le 19/ 11/ Expérimentation du modèle Résultats de lexpérimentation : Influence des taxes sur la charge estimée Nouvelle distribution de la charge

Le 19/ 11/ Expérimentation du modèle Résultats de lexpérimentation : Lapplication des taxes réduit le trafic perdu

Le 19/ 11/ Expérimentation du modèle Résultats de lexpérimentation : Avec une même solution de départ : Convergence vers un optimum local Une amélioration sur le trafic écoulé Le trafic perdu reste important Mais

Le 19/ 11/ Plan F Introduction F État de lart des méthodes de tarification F Propositions dans les réseaux mobiles F Modèle de tarification planifiée F Expérimentation du modèle F Conclusion et perspectives

Le 19/ 11/ Conclusion et perspectives Le modèle apporte une certaine amélioration dans la répartition du trafic Les solution apportées ne sont pas optimales Mais Donc Le modèle doit être amélioré

Le 19/ 11/ Conclusion et perspectives Effectuer dautres tests avec : Des variations sur la solution Des variations sur la précision des solutions Des Variations sur les bornes des taxes Travailler sur lalgorithme de recherche pour converger vers un optimum global Travailler sur lamélioration du modèle

Le 19/ 11/ Conclusion et perspectives Utiliser les paramètres de préférence pour améliorer la fonction d utilité : la relation entre lo et p reflète les préférences du client

Le 19/ 11/ Conclusion et perspectives Vérifier le bon fonctionnement du modèle : Entrées : charges observées ( ), taxes nulles Sorties : Solutions proposées : et

Le 19/ 11/ Merci de votre attention