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Autor:
HOCEINI, SAID
L'objectif de ce travail de thèse est de proposer des approches algorithmiques permettant de traiter la problématique du routage adaptatif (RA) dans un réseau de communication à trafic irrégulier. L'analyse des algorithmes existants nous a condu
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http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00010430
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/04/85/51/PDF/tel-00010430.pdf
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/04/85/51/PDF/tel-00010430.pdf
Publikováno v:
Thèse en texte intégral.
Thèse de doctorat : Informatique. Réseaux : Paris 12 : 2004.
Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.
Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.
Externí odkaz:
http://doxa.scd.univ-paris12.fr:80/theses/th0215018.pdf
Publikováno v:
Colloque Francophone sur l'Ing\'enierie des Protocoles (CFIP), Les Arcs : France (2008)
Due to emerging real-time and multimedia applications, efficient routing of information packets in dynamically changing communication network requires that as the load levels, traffic patterns and topology of the network change, the routing policy al
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/0803.0528
Publikováno v:
In Computer Networks 9 October 2016 107 Part 2:304-314
Publikováno v:
In Computer Communications 2009 32(12):1371-1376
Publikováno v:
Machine Learning
Due the complexity of the actual systems based on heterogeneous methods, artificial neural networks approaches can reduce this complexity by modeling the environment as stochastic. Algorithms based on Neural Networks can take into account the dynamic
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=intech______::02f8f769d59d213adf242b4aee6766dc
http://www.intechopen.com/articles/show/title/neural_machine_learning_approaches__q-learning_and_complexity_estimation_based_information_processin
http://www.intechopen.com/articles/show/title/neural_machine_learning_approaches__q-learning_and_complexity_estimation_based_information_processin
Publikováno v:
In Computer Communications 2008 31(11):2706-2715
Akademický článek
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