Big data-driven optimization in transportation and communication networks ; Optimisation à base de l’analyse de données dans les réseaux de transport et des réseaux de communications
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Media type:
Still Image;
Electronic Thesis;
Text;
E-Book
Title:
Big data-driven optimization in transportation and communication networks ; Optimisation à base de l’analyse de données dans les réseaux de transport et des réseaux de communications
Footnote:
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Description:
L'évolution des structures métropolitaines ont créé divers types de réseaux urbains. Parmi lesquels deux types de réseaux sont d'une grande importance pour notre vie quotidienne : les réseaux de transport correspondant à la mobilité humaine dans l'espace physique et les réseaux de communications soutenant les interactions humaines dans l'espace numérique. L'expansion rapide dans la portée et l'échelle de ces deux réseaux soulève des questions de recherche fondamentales sur la manière d’optimiser ces réseaux. Certains des objectifs principaux comprennent le provisioning de ressources à la demande, la détection des anomalies, l'efficacité énergétique et la qualité de service. Malgré les différences dans la conception et les technologies de mise en œuvre, les réseaux de transport et les réseaux de communications partagent des structures fondamentales communes, et présentent des caractéristiques spatio-temporelles dynamiques similaires. En conséquence, ils existent les défis communs dans l’optimisation de ces deux réseaux : le profil du trafic, la prédiction de la mobilité, l’agrégation de trafic, le clustering des nœuds et l'allocation de ressources. Pour atteindre les objectifs d'optimisation et relever les défis de la recherche, différents modèles analytiques, algorithmes d'optimisation et systèmes de simulation ont été proposés et largement étudiés à travers plusieurs disciplines. Ces modèles analytiques sont souvent validés par la simulation et pourraient conduire à des résultats sous-optimaux dans le déploiement. Avec l'émergence de l’Internet, un volume massif de données de réseau urbain peuvent être collecté. Les progrès récents dans les techniques d'analyse de données Big Data ont fourni aux chercheurs de grands potentiels pour comprendre ces données. Motivé par cette tendance, l’objectif de cette thèse est d'explorer un nouveau paradigme d'optimisation des réseaux basé sur les données. Nous abordons les défis scientifiques mentionnés ci-dessus en appliquant des méthodes d'analyse de données pour ...