Utilisation de l’Apprentissage par Renforcement pour le Green Networking dans un Réseau de Radio Cognitive.
| dc.contributor.author | Bensaid, Radjaa | en_US |
| dc.date.accessioned | 2018-11-14T09:35:47Z | en_US |
| dc.date.available | 2018-11-14T09:35:47Z | en_US |
| dc.date.issued | 2018-07-02 | en_US |
| 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.identifier.citation | salles des thèses | en_US |
| dc.identifier.other | MS-003 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/13467 | 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 |
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