Gaye, Ababacar
(2024).
« Allocation des ressources et déchargement des tâches dans les réseaux véhiculaires avec traitement périphérique » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.
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Résumé
Au cours des dernières années, l’Internet des véhicules, (en anglais Internet of Vehicles - IoV), a gagné en popularité de manière exponentielle grâce à la montée en puissance des véhicules connectés. L’IoV représente un nouveau concept au sein des systèmes de transport intelligents (STI), visant à substantiellement améliorer la sécurité et l’efficacité de la circulation routière en tirant parti des capacités de communication sans fil. Actuellement, la majorité des travaux de recherche se concentrent sur l’allocation des ressources énergétiques des dispositifs qui composent l’IoV tels que les unités de bord de route (en anglais road side unit - RSU) ainsi que sur les véhicules électriques. Parallèlement, le concept novateur de l’informatique en périphérie (en anglais Mobile edge computing - MEC) émerge comme une stratégie complémentaire à l’infonuagique, déployant davantage de ressources de calcul et de stockage à proximité des utilisateurs. Néanmoins, le MEC se trouve confronté à des défis liés à la limitation des ressources informatiques comparativement à l’infonuagique. En conséquence, des domaines essentiels tels que la répartition de la charge et des tâches entre les unités de bord et les dispositifs des usagers demeurent en partie non explorés. Dans ce mémoire, nous présentons une solution novatrice pour l’allocation des ressources et le déchargement de tâches au sein du réseau véhiculaire. Notre proposition repose sur un algorithme génétique, conçu pour maximiser l’efficacité du déchargement des tâches vers les serveurs des RSUs. Dans cette démarche, nous prenons en considération des critères cruciaux tels que la contrainte de délai des tâches ainsi que les ressources systémiques disponibles. Une comparaison est effectuée entre notre solution, un algorithme heuristique et une approche aléatoire. Les simulations menées démontrent les avantages de notre algorithme, qui se distingue par ses performances supérieures en termes d’utilisation prometteuse des ressources et de gestion des déchargements de tâches.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Internet des véhicules, systèmes de transport intelligents, véhicules connectés, unités de bord de route, calcul périphérique mobile, allocation des ressources, déchargement de tâches, algorithme génétique, heuristique.
| Type: |
Mémoire accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A. |
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Directeur de thèse: |
Driouch, El Mahdi |
| Mots-clés ou Sujets: |
Internet des véhicules / Systèmes de transport intelligents / Unités de bord de route / Informatique périphérique multi-accès / Déchargement de tâches / Allocation des ressources / Algorithmes génétiques |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
23 oct. 2024 13:53 |
| Dernière modification: |
23 oct. 2024 13:53 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/18126 |
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