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  Optimisation de routage et d’ordonnancement des paquets avec contrôle dynamique de QoS différenciée dans les réseaux IP 5G -Mobile
  Mada-ETI, 2020, vol 2, page 296-316

  Auteurs : Randrianandrasana A.S., Randriamitantsoa P.A., Randriamitantsoa A.A.

  Mots-clés : réseaux IP, QoS, routage IP, apprentissage par renforcement, Q-Routing, mécanisme d’ordonnancement.
  
  

  FR :
  L’évolution technologique et l’ère actuelle de l’Internet préoccupent les opérateurs de télécommunications et suscitent les chercheurs dans le domaine à trouver des solutions à long termes afin d’assurer la satisfaction des utilisateurs en termes de Qualité de Service sur chacune des différentes applications existantes et à venir. En effet, les évolutions attendues dans les réseaux de l’ère de la 5G présentent un niveau d’exigences très élevé que ce soit en termes technologiques qu’en termes de qualité. Dans cette vision, notre travail dans cet article consiste à proposer de solutions d’optimisation aux niveaux du routage et de l’ordonnancement des paquets au niveau des réseaux IP 5G-Mobile. Deux approches sont alors étudiées : au niveau du routage nous avons proposé un nouvel algorithme de routage IP basé le concept de l’apprentissage par renforcement ; au niveau des files d’attente nous avons proposé une nouvelle technique d’ordonnancement des paquets basés sur les ordonnanceurs PQ et WFQ.

  EN :
  Technological development and the current era of the Internet are a concern for telecommunications operators and are prompting researchers in the field to find long-term solutions to ensure user satisfaction in terms of Quality of Service on each of the different existing and future applications.
  Indeed, the developments expected in the networks of the 5G-Mobile era present a very high level of requirements, both in technological terms and in terms of quality. In this vision, our work in this paper consists of proposing optimization solutions at the routing and scheduling level of IP packets. Two approaches are then studied : at the routing level we proposed a new IP routing algorithm based on the concept of reinforcement learning ; at the queue level we have proposed a new packet scheduling technique based on the PQ and WFQ schedulers.

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