Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3306_1.pdf: 1929205 bytes, checksum: 4bc1264cd60b8a95aeea33d15d66ee42 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Faculdade de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / Intercomunicação na próxima geração de redes de comunicação (NGN) é baseada nos conceitos de sistemas autônomos. As idéias de Computação Ubíqua estão próximas da realidade à medida que as tecnologias de redes e telecomunicações estão rapidamente convergindo para a automação. Podemos observar que o crescimento de comunicações sem fio resultou em uma rápida evolução desses sistemas, de redes infra-estruturadas a redes ad-hoc. Tecnologias de computação Pervasiva vêm para apoiar esse conceito, com o principal objetivo de permitir que usuários se conectem as redes sem necessitar de configuração manual e operar de forma transparente e suave . Tecnologias para a automação de sistemas devem abranger todas as camadas da arquitetura de redes e operar de modo cooperativo entre elas. Tecnologias de auto-configuracao vão desde a configuração básica e composição da rede até o nível de aplicações. Podemos considerar que endereçamento é um dos processos fundamentais ao configurar e iniciar uma rede. Endereçamento adequado provê os nós com identificação válida, que será utilizada, por exemplo, para roteamento e operações de segurança. Sendo que esta é uma área relativamente nova, grupos de pesquisa da indústria e academia têm desenvolvido orientações (guidelines) para endereçamento em redes autônomas. Algumas soluções já foram propostas. Mas, devido suas peculiaridades, elas têm aplicabilidade bastante limitada. Essa dissertação tem como objetivo apresentar um protocolo de endereçamento em sistemas de redes autônomas. Esse protocolo é parte de um projeto maior no contexto de redes auto-configuráveis e auto-gerenciáveis, que é liderado pela Ericsson Research Labs. Experimentos também foram conduzidos com o protocolo proposto para avaliar seu desempenho e, através de comparações com outras soluções de endereçamento, validar suas funcionalidades básicas

Les réseaux de données actuels sont des entités complexes qui opèrent dans des environnements dynamiques et hétérogènes. L'architecture et les protocoles de ces réseaux doivent faire face à plusieurs défis, notamment l'adaptation dynamique et la prise de décisions autonome en présence de plusieurs critères, souvent contradictoires, tels que le délai, le taux de perte, la gigue, l'énergie, etc. Cependant, les problèmes de décision multicritère ont généralement de multiples solutions. Ces problèmes sont résolus par des méthodes qui utilisent des paramètres dont les choix ont des conséquences difficiles à prévoir. De ce fait, la plupart des méthodes de décision multicritère proposées dans la littérature supposent la présence d'un décideur qui guide le processus de décision. Enfin, le choix des paramètres suppose souvent une interactivité avec le décideur, ce qui est difficile, voire impossible, à envisager dans un contexte autonome. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de décision multicritère adaptée aux systèmes autonomes en général et aux réseaux autonomes en particulier. La méthode de décision multicritère de type ``poupée russe'' que nous introduisons utilise un ensemble de boîtes de qualité englobantes, définies dans l'espace des critères, afin d'estimer une large gamme de fonctions d'utilité. D'une part, la méthode proposée s'adapte au caractère dynamique des réseaux autonomes, afin de maximiser la satisfaction des utilisateurs. D'autre part, elle utilise des paramètres qui sont soit directement déduits de faits objectifs, tels que des normes ou spécifications techniques, soit obtenus à l'aide d'une expérience de type MOS (Mean Opinion Score) au moyen d'une méthode de classification automatique. Nous avons testé les performances de la méthode de la poupée russe sur un cas pratique de routage dans les réseaux ad hoc sans fil. Les expérimentations ont montré que le routage réalisé avec la méthode de la poupée russe est toujours meilleur ou similaire à celui de la méthode de la somme pondérée qui est largement utilisée. Cela est dû à la capacité d'adaptation de la décision offerte par cette nouvelle méthode de décision multicritère / Today's data networks are complex entities that operate in dynamic and heterogeneous environments. The architecture and protocols of these networks have to face several challenges such as dynamic adaptation and autonomous decision-making in the presence of several, often conflicting, criteria such as delay, loss rate, jitter, energy, etc. However, multicriteria decision making problems usually have multiple solutions. These problems are solved by methods that use parameters whose choices have consequences difficult to predict. Thus, most multicriteria decision making methods proposed in the literature assume the presence of a decision maker who guides the decision process. Finally, the choice of parameter values often involves an interaction with the decision maker, which is difficult or impossible to do in an autonomous context. In this thesis, we propose a new multicriteria decision making method suitable for autonomous systems in general and autonomous networks in particular. The Russian doll like method we propose uses a set of nested quality boxes (like Russian dolls) defined in the criteria space, in order to approximate a wide range of utility functions. First, the proposed method adapts to the dynamic nature of autonomous networks in order to maximize user satisfaction. Second, it uses parameters that are directly deduced from objective facts such as technical standards or specifications, or obtained from a MOS (Mean Opinion Score) experiment using an automatic classification method. We tested the performance of the Russian doll like method in a case of routing in wireless ad hoc networks. Experiments have shown that routing done with the Russian doll like method is always better or similar to the one done by the weighted sum method which is widely used. This is due to the adaptation ability of the decision provided by this new multicriteria decision making method