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dc.contributor.authorBENSAID Radjaà, GOUAL Samira-
dc.date.accessioned2019-05-22T09:53:15Z-
dc.date.available2019-05-22T09:53:15Z-
dc.date.issued2018-07-02-
dc.identifier.citationsalle des thesesen_US
dc.identifier.otherms-003-250-01-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/14201-
dc.description.abstractThe new concept "Green Networking" can take advantage of the broad paradigm of cognitive radio. The goal of our final master's project is to find a mechanism that minimizes energy consumption by integrating it into the cognitive radio network. For this, we used the algorithm of Q-Learning, a reinforcement learning technique that will help the cognitive user to find the optimal channel that has a low transmission power by guaranteeing the needs of his application, and therefore a reduction in battery consumption.en_US
dc.description.sponsorshipLe 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.publisher22-05-2019en_US
dc.subjectCognitive Radio, Green Networking, reinforcement learning, Q-Learning.en_US
dc.subjectRadio Cognitive, Green Networking, Apprentissage par renforcement, Q-Learning.en_US
dc.titleUtilisation de l’Apprentissage par Renforcement pour le Green Networking dans un Réseau de Radio Cognitiveen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master RSD

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