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La première étape est commune pour les trois algorithmes tandis que la seconde étape diffère pour chacun. Une description plus détaillée des algorithmes est donnée ultérieurement dans le chapitre 5. En plus, pour obtenir une limite supérieure sur les performances qui peuvent être at- teintes avec n’importe quel algorithme “online” d’allocation dynamique de la bande passante, nous développons un modèle mathématique qui s’appelle “Ideal Bandwidth Allo- cation” (IBA). Ce modèle résout le problème de maximisation des revenus du réseau, en supposant la connaissance à l’avance du trafic offert à ce dernier. Le modèle IBA est décrit en détails dans le chapitre 6. 5. Un extrait des résultats numériques Pour évaluer les performances des algorithmes et du modèle mathématique proposés dans cette thèse, nous envisageons plusieurs topologies de réseau. Par contre, cette présente section se limite àélaborer une discussion sur les résultats obtenus dans le cas d’un simple scénario [1, 2] qui est illustré dans la Figure 2(a). Les diverses topologies considérées et les résultats numériques obtenus sont discutés en détails dans les chapitres 7 et 8. Le scénario présenté dans la Figure 2(a) est constitué de deux routeurs de coeur, six routeurs de bord, et de 20 paires de source et destination. Les liens sont full-duplex et ont un délai de propagation égal à 1 ms. Les capacités des liens figurent àcoté des liens sur la Figure. Nous considérons 20 sources de trafic On/Off à durées de distribution exponentielle, la durée moyenne des périodes On est de 200 s et celle des périodes Off varie de 0 entre 150 s pour simuler différentes conditions de trafic offert au réseau et aussi pour varier le pourcentage de la bande passante inutilisée par les connexions lorsque ces dernières deviennent inactives. Durant la période On, chaque source génère du trafic àundébit constant que nous 12
appelons débit de crête. Six sources ont un débit de crête de 50 kb/s et un débit spécifié dans le contrat de 150 kb/s, 8 sources ont un débit de crête de 250 kb/s et un débit spécifié dans le contrat de 200 kb/s, le reste des sources ont comme débit de crête 1 Mb/s et comme débit spécifié dans le contrat 500 kb/s. La bande passante minimale requise par chaque source est égale à 10 kb/s. L’intervalle de temps , Tu, estégal à20s. Nous supposons que tous les utilisateurs ont le même poids et le mêmetypedefonction d’utilité quiestproposé dans [14], Uk(x) =a · log(b + x), où a ≥ 0et0≤ b ≤ 1. Nous assignons Uk(x) =0.5 · log(1 + x) pour les sources qui ont comme débit spécifié dansle contrat 200 kb/s et Uk(x) =1.5 · log(1 + x) pourcellesquiontcommedébit spécifié dans le contrat 500 kb/s. Les figures 2(b) et 2(c) montrent, respectivement, le trafic total moyen admis dans le réseau et le revenu extra total correspondant en fonction de la charge totale moyenne offerte au réseau. Ces résultats vérifient que tous les algorithmes proposés, SDBA, IDBA, OBA et IBA, donnent de meilleures performances par rapport à la technique d’allocation statique de la bande passante. Nous pouvons observer que les meilleures performances sont données par IBA. Avec ce dernier, nous pouvons obtenir une amélioration de 17% pour le trafic total admis et 31% pour le revenu extra correspondant, par rapport àOBA. En plus, nous constatons que IDBA et OBA présentent les mêmes performances en terme de trafic total admis, cependant OBA permet d’obtenir un revenu extra supérieur à celui donné par IDBA et SDBA. Cela est attendu parce que OBA distribue la bande passante disponible dans le réseau en tenant compte des fonctions d’utilité des utilisateurs, ce qui n’est pas le cas dans IDBA et SDBA. Nous ajoutons que les courbes de SDBA, IDBA, OBA et IBA suivent la même allure, ce qui prouve une uniformité entre ces différents algorithmes. En particulier, àfuretà mesure que le réseau devient surchargé, la courbe de OBA s’approche de celle de IBA . 13
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[26] P. Reichl, S. Leinen, and B. S
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Appendix A Algorithm Implementation
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these latters are implemented using
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• boolean State: the connection s
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(CSTtable) is updated by the ingres
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Table A.2: Java code for updating t
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List of Acronyms ACA Autonomous Com
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List of Figures 1 Notre architectur
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8.1 Performance upper bound for all
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List of Tables 5.1 Pseudo-code spec
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