| Titre : | Optimisation multi-objectif du déploiement des réseaux sans fil dans les serres intelligentes |
| Auteurs : | FADIA KHERACHI, Auteur ; Soheyb Ayad, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2019 |
| Format : | 1 vol. (72 p.) / ill. / 29 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Serre intelligente,Déploiement de réseau sans fil,Optimisation multi objectif,NSGA-II,Coût,Connectivité,Couverture. |
| Résumé : |
L'agriculture intelligente ou Agriculture 4.0 est un concept qui introduit des technologies sophistiquées telles que les robots, les capteurs de température et d’humidité, les images aériennes, le GPS, l'Io T et l'informatique en nuage afin d’offrir un contrôle et une surveillance à distance des cultures avec des systèmes de traitement de données et de décision intelligents, ce qui peut donner de l’espoir aux problèmes de qualité alimentaire et de pénurie. Dans ce travail, nous nous intéressons au déploiement de réseaux sans fil dans des fermes de serres intelligentes basées sur le paradigme IoT. En fait, pour déployer un réseau sans fil dans des fermes de serres intelligentes, les techniciens et les concepteurs de réseau utilisent des tests de déploiement manuels pour garantir la connexion de toutes les serres au réseau local ou étendu, tâche qui sera plus complexe dans le cas d'un grand nombre de serres, en particulier dans les solutions IoT. Pour résoudre ce problème, nous proposons un système d’aide à la décision de déploiement basé sur une méthode métaheuristique d’optimisation multi objectif de deuxième génération "Algorithme de tri génétique non dominé II (NSGA-II)" visant à optimiser trois fonctions objectives : la réduction des coûts de déploiement, assurer la couverture optimale du réseau sans fil dans la batterie de serveurs via des points d'accès et optimiser la connectivité entre les noeuds sans fil. Afin d'évaluer la solution proposée, nous avons mesuré ses performances par rapport au temps de calcul, à la consommation de ressources et à la qualité du programme développé. |
| Sommaire : |
Introduction Générale Chapitre 01 : Agriculture intelligente (+ nouvelles technologies) & Déploiement de RSF 1.1. Introduction 1.2. Agriculture intelligente 4.0- L'avenir des technologies agricoles 1.2.1. Historique 1.2.2. Définition 1.3. Défis de l’agriculture 1.3.1. L’augmentation élevée de la démographie 1.3.2. Les utilisations actuelles des ressources naturelles 1.3.3. Changement climatique. 1.3.4. Les déchets alimentaires 1.4. L’utilisation des nouvelles technologies et techniques dans le secteur agricole 1.4.1. Nouvelles techniques 1.4.1.1.Technique hydroponique 1.4.1.2. L’agriculture dans le désert 1.4.1.3. Emballage durable : Bioplastiques 1.4.2. Nouvelles technologies 1.4.2.1. L'impression 3D 1.4.2.2. Agriculture verticale et urbaine 1.4.2.3. Modification génétique 1.4.3. Technologies industrielles et applications 1.4.3.1. Internet des objets (IOT) 1.4.3.2. Automatisation des compétences et de la main-d’oeuvre 1.4.3.3. Exploitation basée sur les données 1.4.3.4. Chatbots 1.4.3.5. Technologie des drones 1.4.3.6. Blockchain et sécurisation de l’agriculture 1.4.3.7. Nano technologie et agriculture de précision 1.4.1.8. Partage des produits alimentaires et récolte agricole 1.5. Réseaux Sans-fil (RSF) 1.5.1. Lescatégories des réseaux sans fil 1.5.1.1. Réseaux personnels sans fil (WPAN) 1.5.1.2. Réseaux locauxsans fil (WLAN) 1.5.1.3. Réseaux métropolitainsans fil (WMAN) 1.5.1.4. Réseaux étendusans fil (WWAN) 1.5.2. Système de distribution sans fil (WDS) 1.5.3. Réseaux de capteur Sans-fil (RSF) 1.5.4. Déploiement de noeuds 1.5.4.1. Déploiement déterministe 1.5.4.2. Déploiement aléatoire 1.5.5. Modélisation des critères de déploiement 1.5.5.1. Espace de déploiement 1.5.5.2. Coût de déploiement 1.5.5.3. Couverture de réseau 1.5.5.4. Connectivité de réseau 1.6. Conclusion 2.4.2.2. Algorithmes Évolutionnaires (AES) 2.4.2.3.Algorithme Génétique Élitiste de Tri Non- Dominé (NSGA- Chapitre 03 : Conception du système Chapitre 02 : Optimisation multi objectif &Travaux Connexes 2.3.4. Problème d’optimisation mono-objectif. 2.3.4. Problème d’optimisation multi-objectifs 2.4. Les méthodes de résolution multi-objectif 2.4.1. Les méthodes Exactes 2.4.2. Les méthodes approchées 2.4.2.1. Qu’est-ce qu’une métaheuristique Introduction 2.2. Optimisation multi-objectif 2.3. Problème d’optimisation 2.3.1. Concepts de base 2.3.2. Un problème combinatoire 2.5.4. Placement de relais dans les RSCF 2.5.6. Comparaison des travaux Connexes. 2.5.7. Discussion 2.6. Conclusion 2.5. Travaux Connexes 2.5.1. Placement optimal des points d'accès pour un positionnement intérieur 2.5.2. Déploiement des RCSF dans bâtiments intelligents 2.5.3. Placement des noeuds RFID dans un environnement indoor 3.6.1 Définition d’un individu 2.5.5. Optimisation de déploiement et localisation de cible dans RCSF 3.1. Introduction 3.6.2. Population initiale 3.6.3. Fonction d’évaluation (Fitness) 3.6.4. Classement des individus 3.6.5. Sélection 3.6.6. Croisement 3.2. Contexte générale 3.3. Problème de déploiement de RSF 3.4. Objectif et hypothèse du travail 3.5. Architecture détaillée. 3.6. Conception du système 3.4.1. Objectif 3.4.2. Hypothèse… Chapitre 04 : Implémentation et résultats 4.2. Environnement d'expérimentation 4.10. Conclusion Conclusion générale Bibliographie 3.6.7. Mutation 3.6.8. Remplacement 3.7. Conclusion 4.1. Introduction 4.3. Langage et environnement de travail 4.4. PyCharm 4.5. Implémentation de l’algorithme utilisé (NSGA-II) 4.5.1. Procédures principales 4.5.1.1. Fitness 4.5. L’interface graphique du système 4.5.1.2. Validité des solutions (individu). 4.8. Résultats 4.9. Validation des performances 4.7. Paramétrage 3.6.9. Critère d’arrêt 3.6.10. Solutions optimales |
| Type de document : | Mémoire master |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/459 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
