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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorBENSAID, Radjaà-
dc.date.accessioned2018-11-14T09:35:47Z-
dc.date.available2018-11-14T09:35:47Z-
dc.date.issued2018-07-02-
dc.identifier.citationsalles des thèsesen_US
dc.identifier.otherMS-003-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/13467-
dc.description.abstractLe 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.isofren_US
dc.publisher14-11-2018en_US
dc.subjectRadio Cognitive, Green Networking, Apprentissage par renforcement, Q-Learning.en_US
dc.subjectCognitive Radio, Green Networking, reinforcement learning, Q-Learning.en_US
dc.titleUtilisation de l’Apprentissage par Renforcement pour le Green Networking dans un Réseau de Radio Cognitive.en_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master SIC

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