Utilisation de l’Apprentissage par Renforcement pour le Green Networking dans un Réseau de Radio Cognitive.

Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/13467

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Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	Bensaid, Radjaa	-
dc.date.accessioned	2018-11-14T09:35:47Z	-
dc.date.available	2018-11-14T09:35:47Z	-
dc.date.issued	2018-07-02	-
dc.identifier.citation	salles des thèses	en_US
dc.identifier.other	MS-003	-
dc.identifier.uri	http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/13467	-
dc.description.abstract	Le nouveau concept « Green Networking » peut profiter du large paradigme de la radio cognitive. L’objectif de notre PFE est de trouver un mécanisme qui permet de minimiser la consommation d’énergie, en l’intégrant au réseau de la radio cognitive. Pour cela, nous avons utilisé l’algorithme de Q-Learning, une technique d’apprentissage par renforcement qui aidera l’utilisateur cognitif à trouver le canal optimal qui a une faible puissance de transmission en garantissant les besoins de son application, et donc une réduction dans la consommation de la batterie.	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	university of tlemcen	en_US
dc.subject	Radio Cognitive, Green Networking, Apprentissage par renforcement, Q-Learning.	en_US
dc.subject	Cognitive Radio, Green Networking, reinforcement learning, Q-Learning.	en_US
dc.title	Utilisation de l’Apprentissage par Renforcement pour le Green Networking dans un Réseau de Radio Cognitive.	en_US
dc.type	Thesis	en_US
Collection(s) :	Master SIC

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Utilisation_de_lApprentissage_par_Renforcement.pdf	CD	1,56 MB	Adobe PDF	Voir/Ouvrir