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Modeling user impatience and its impact on performance in mobile networks
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Modélisation de l'impatience des usagers et son impact sur la performance du système dans les réseaux mobiles
Dans cette thèse nous étudions l'impatience des usagers dans les réseaux mobile et nous quantifions son impact sur la performance du système en présence d'usagers téléchargeant des données dans lequel nous développons deux expressions approximatives de la distribution stationnaire du systéme : un modèle agrégé et un modèle détaillé et nous montrons qu'ils sont très proches du modèle exact. Nous étudions la mobilité de l'usager téléchargeant des données et pouvant s'impatienter, et nous quantifions son impact sur la performance des réseaux mobile. Nous considérons le cas de la mobilité due à l'impatience et le cas de la mobilité spontanée des usagers tout en considérant la mobilité intra et inter cellulaire. Nous étudions également l'impatience de l'usager qui regarde une vidéo streaming durant les phases de pré-chargement de la vidéo et de mise en tampon pendant que la vidéo est arrêtée dès le début de la mise en tampon. Nous étudions à la fin un système constitué d'usagers pouvant s'impatienter, qui est sous contrôle d'un gestionnaire de système, qui à chaque instant de décisions, choisit une action à exécuter dans le but d'optimiser la performance définie du système. Nous considérons un système dans lequel les usagers arrivent dans le système à des différents instants et le quittent après la fin de leurs transferts de données, ou plus tôt à l'expiration de leurs durées de patience. Les applications numériques et les simulations nous ont permis de fournir divers métriques de performance telles que le nombre moyen d'usagers, la proportion d'usagers impatients qui quittent le système avant la fin de leurs transferts de fichiers, le débit, la probabilité d'impatience en tenant compte de la localisation de l'usager dans la cellule, la probabilité d'être impatient durant les phases de mise en tampon, la probabilité de mise en tampon lors d'une séance de vidéo streaming, la politique optimale, la taille limite optimale du système dans le but d'optimiser la performance définie du système, etc...
Title: Modeling user impatience and its impact on performance in mobile networks
Description:
Modélisation de l'impatience des usagers et son impact sur la performance du système dans les réseaux mobiles
Dans cette thèse nous étudions l'impatience des usagers dans les réseaux mobile et nous quantifions son impact sur la performance du système en présence d'usagers téléchargeant des données dans lequel nous développons deux expressions approximatives de la distribution stationnaire du systéme : un modèle agrégé et un modèle détaillé et nous montrons qu'ils sont très proches du modèle exact.
Nous étudions la mobilité de l'usager téléchargeant des données et pouvant s'impatienter, et nous quantifions son impact sur la performance des réseaux mobile.
Nous considérons le cas de la mobilité due à l'impatience et le cas de la mobilité spontanée des usagers tout en considérant la mobilité intra et inter cellulaire.
Nous étudions également l'impatience de l'usager qui regarde une vidéo streaming durant les phases de pré-chargement de la vidéo et de mise en tampon pendant que la vidéo est arrêtée dès le début de la mise en tampon.
Nous étudions à la fin un système constitué d'usagers pouvant s'impatienter, qui est sous contrôle d'un gestionnaire de système, qui à chaque instant de décisions, choisit une action à exécuter dans le but d'optimiser la performance définie du système.
Nous considérons un système dans lequel les usagers arrivent dans le système à des différents instants et le quittent après la fin de leurs transferts de données, ou plus tôt à l'expiration de leurs durées de patience.
Les applications numériques et les simulations nous ont permis de fournir divers métriques de performance telles que le nombre moyen d'usagers, la proportion d'usagers impatients qui quittent le système avant la fin de leurs transferts de fichiers, le débit, la probabilité d'impatience en tenant compte de la localisation de l'usager dans la cellule, la probabilité d'être impatient durant les phases de mise en tampon, la probabilité de mise en tampon lors d'une séance de vidéo streaming, la politique optimale, la taille limite optimale du système dans le but d'optimiser la performance définie du système, etc.
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