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Complexité des dynamiques de jeux / Complexity of games dynamics

Zeitoun, Xavier 13 June 2013 (has links)
La th´eorie de la complexit´e permet de classifier les probl`emes en fonction de leur difficult´e. Le cadre classique dans lequel elle s’applique est celui d’un algorithme centralis´e qui dispose de toutes les informations. Avec l’essor des r´eseaux et des architectures d´ecentralis´ees, l’algo- rithmique distribu´ee a ´et´e ´etudi´ee. Dans un grand nombre de probl`emes, en optimisation et en ´economie, les d´ecisions et les calculs sont effectu´es par des agents ind´ependants qui suivent des objectifs diff´erents dont la r´ealisation d´epend des d´ecisions des autres agents. La th´eorie des jeux est un cadre naturel pour analyser les solutions de tels probl`emes. Elle propose des concepts de stabilit´e, le plus classique ´etant l’´equilibre de Nash.Une mani`ere naturelle de calculer de telles solutions est de “ faire r´eagir “ les agents ; si un agent voit quelles sont les d´ecisions des autres joueurs ou plus g´en´eralement un “ ´etat du jeu “, il peut d´ecider de changer sa d´ecision pour atteindre son objectif faisant ainsi ´evoluer l’´etat du jeu. On dit que ces algorithmes sont des “ dynamiques “.On sait que certaines dynamiques convergent vers un concept de solution. On s’int´eresse `a la vitesse de convergence des dynamiques. Certains concepts de solutions sont mˆeme complets pour certaines classes de complexit´e ce qui rend peu vraisemblable l’existence de dynamiques simples qui convergent rapidement vers ces solutions. On a utilis´e alors trois approches pour obtenir une convergence rapide : am´eliorer la dynamique (en utilisant par exemple des bits al´eatoires), restreindre la structure du probl`eme, et rechercher une solution approch´ee.Sur les jeux de congestion, on a ´etendu les r´esultats de convergence rapide vers un ´equilibre de Nash approch´e aux jeux n´egatifs. Cependant, on a montr´e que sur les jeux sans contrainte de signe, calculer un ´equilibre de Nash approch´e est PLS-complet. Sur les jeux d ’appariement, on a ´etudi´e la vitesse de dynamiques concurrentes lorsque les joueurs ont une information partielle param´etr´ee par un r´eseau social. En particulier, on a am´elior´e des dynamiques naturelles afin qu’elles atteignent un ´equilibre enO(log(n)) tours (avec n le nombre de joueurs). / Complexity theory allows to classify problems by their algorithmic hardness. The classical framework in which it applies is the one of a centralized algorithm that knows every informa- tion. With the development of networks and decentralized architectures, distributed dynamics was studied. In many problems, in optimization or economy, actions and computations are made by independant agents that don’t share the same objective whose realization depends on the actions of other agents. Game theory is a natural framework to study solutions of this kind of problem. It provides solution concepts such as the Nash equilibrium.A natural way to compute these solutions is to make the agents “react” ; if an agent sees the actions of the other player, or more generally the state of the game, he can decide to change his decision to reach his objective and updates the state of the game. We call �dynamics� this kind of algorithms.We know some dynamics converges to a stable solution. We are interested by the speed of convergence of these dynamics. Some solution concepts are even complete for some complexity classes which make unrealistic the existence of fast converging dynamics. We used three ways to obtain a fast convergence : improving dynamics (using random bits), finding simple subcases, and finding an approximate solution.We extent fast convergence results to an approximate Nash equilibria in negative congestion games. However, we proved that finding an approximate Nash equilibrium in a congestion games without sign restriction is PLS-complete. On matching game, we studied the speed of concurrent dynamics when players have partial information that depends on a social network. Especially, we improved natural dynamics for them to reach an equilibrium inO(log(n)) rounds (with n is the number of players).
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Méthodes de Contrôle Stochastique pour la Gestion Optimale de Portefeuille

Espinosa, Gilles-Edouard 09 June 2010 (has links) (PDF)
Cette thèse présente trois sujets de recherche indépendants, le dernier étant décliné sous forme de deux problèmes distincts. Ces différents sujets ont en commun d'appliquer des méthodes de contrôle stochastique à des problèmes de gestion optimale de portefeuille. Dans une première partie, nous nous intéressons à un modèle de gestion d'actifs prenant en compte des taxes sur les plus-values. Dans une seconde partie, nous étudions un problème de détection du maximum d'un processus de retour à la moyenne. Dans les troisième et quatrième parties, nous regardons un problème d'investissement optimal lorsque les agents se regardent les uns les autres. Enfin dans une cinquième partie, nous étudions une variante de cette problématique incluant un terme de pénalisation au lieu de contraintes sur les portefeuilles admissibles.
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Complexité des dynamiques de jeux

Zeitoun, Xavier 13 June 2013 (has links) (PDF)
La théorie de la complexité permet de classifier les problèmes en fonction de leur difficulté. Le cadre classique dans lequel elle s'applique est celui d'un algorithme centralisé qui dispose de toutes les informations. Avec l'essor des réseaux et des architectures décentralisées, l'algorithmique distribuée a été etudiee. Dans un grand nombre de problèmes, en optimisation et en économie, les décisions et les calculs sont effectu'es par des agents indépendants qui suivent des objectifs diff'erents dont la réalisation dépend des décisions des autres agents. La théorie des jeux est un cadre naturel pour analyser les solutions de tels problèmes. Elle propose des concepts de stabilité, le plus classique étant l'équilibre de Nash.Une manière naturelle de calculer de telles solutions est de " faire réagir " les agents ; si un agent voit quelles sont les décisions des autres joueurs ou plus généralement un " état du jeu ", il peut décider de changer sa décision pour atteindre son objectif faisant ainsi 'évoluer l'etat du jeu. On dit que ces algorithmes sont des " dynamiques " On sait que certaines dynamiques convergent vers un concept de solution. On s'intéresse 'a la vitesse de convergence des dynamiques. Certains concepts de solutions sont même complets pour certaines classes de complexité ce qui rend peu vraisemblable l'existence de dynamiques simples qui convergent rapidement vers ces solutions. On a utilisé alors trois approches pour obtenir une convergence rapide : améliorer la dynamique (en utilisant par exemple des bits aléatoires), restreindre la structure du problème, et rechercher une solution approchée.Sur les jeux de congestion, on a étendu les résultats de convergence rapide vers un équilibre de Nash approche aux jeux négatifs. Cependant, on a montré que sur les jeux sans contrainte de signe, calculer un équilibre de Nash approche est PLS-complet. Sur les jeux d'appariement, on a étudie la vitesse de dynamiques concurrentes lorsque les joueurs ont une information partielle paramétrée par un reseau social. En particulier, on a améliore des dynamiques naturelles afin qu'elles atteignent un équilibre enO(log(n)) tours (avec n le nombre de joueurs).
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Application de la théorie des jeux à l'optimisation du routage réseau : solutions algorithmiques / Game theory applied to routing in networks : algorithmic solutions

Boussaton, Octave 16 February 2010 (has links)
Il existe de nombreuses méthodes d'optimisation du routage réseau en général. Dans cette thèse nous nous intéressons au développement d'algorithmes distribués permettant une stabilisation, au sens de Nash, des flux réseaux. Nous rappelons tout d'abord brièvement le contexte général d'Internet aujourd'hui et quelques notions de théorie des jeux. Nous présentons un jeu de tarification simple à deux joueurs, que la méthode des joueurs fictifs permet de faire converger. Puis nous présentons un jeu de routage plus complexe, à n joueurs, basé sur le modèle de Wardrop, ainsi qu'un algorithme de comportement distribué qui permet au système de converger vers un équilibre de Wardrop (équilibre social). Ces équilibres sont confondus avec les équilibres de Nash dans le cas limite où un joueur représente une partie infinitésimale du trafic. Nous présentons ensuite un raffinement de notre représentation initiale du problème, qui permet une diminution de sa complexité, en terme de dimension des espaces de stratégies et de temps de calcul. Nous montrons qu'il s'agit d'une bonne heuristique d'approximation de la première méthode trop coûteuse, sa qualité dépend d'un unique paramètre. Enfin, nous concluons par la présentation de résultats de simulation qui montrent que notre méthode distribuée est effectivement capable d'apprendre les meilleurs équilibres du système. / There are several approaches for optimizing network routing in general. In this document, we are interested in developping distributed algorithms able to stabilize the network flows in the sense of Nash. We introduce the general context of the Internet today along with a few key-notions in game theory. We show a simple two-player tarification game that the fictitious player dynamics is able to solve. Then, we introduce a more complex routing game with n players based on the Wardrop model and a distributed learning algorithm that allows the system to converge towards Wardop equilibria (social equilibrium). These equilibria also are Nash equilibria in the limit case where a player is an infinitesimal part of the network flow. We present a refinement of our initial representation of the problem that narrows down its complexity, in terms of the size of the strategy space and computation time. We show that it is a good heuristic for approximating the previous method, its quality relies upon only one parameter. Finally, we conclude with simulations results, showing that our distributed method is able to learn the best equilibriua of the system.
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L'influence des règles collectives d'allocation de l'eau sur les choix stratégiques des agriculteurs : des petits périmètres irrigués tunisiens aux prélèvements en rivière dans le bassin de l'Adour

Faysse, Nicolas 13 December 2001 (has links) (PDF)
Le contexte étudié est celui d'un système irrigué qui connaît une pénurie en eau structurelle. La thèse compare différentes règles d'allocation de l'eau et de taxation lorsqu'on tient compte des inévitables marges de manoeuvre dont disposent les irrigants, notamment en ce qui concerne la surface mise en culture, l'équipement ou la stratégie d'irrigation. Ces marges de manoeuvre peuvent engendrer une interdépendance entre les agriculteurs : les interactions qui en découlent sont déterminées à l'équilibre. De façon très générale, on peut définir des règles d'allocation de type ex ante, où chaque agriculteur reçoit une quantité d'eau indépendante de ses choix et de ceux des autres agriculteurs, et des règles de type ex post qui distribuent l'eau en fonction des choix effectués. Si les règles de type ex post permettent de bien valoriser l'eau sur l'ensemble du système irrigué et peuvent organiser un partage efficace du risque, elles créent aussi par la même occasion des interactions stratégiques qui aboutissent à un sur-assolement. Une comparaison est faite entre règles ex ante et ex post, avec des agriculteurs qui n'ont pas la même capacité à valoriser l'eau lorsque la ressource à partager est connue, et avec des agriculteurs d'aversions au risque différentes lorsque la ressource est incertaine. De plus, quand le coût d'audit du respect des allocations est important, le gestionnaire doit mettre en regard l'acquisition de plus d'information pour diminuer l'iportance de ces interactions, et le coût d'acquisition de cette information. Ces questions sont appliquées sur deux terrains d'étude: de petits périmètres irrigués en Tunisie centrale gérés par des associations d'irriguants, et le bassin de l'Adour dans le Sud-Ouest de la France, où la culture intensive du maïs provoque des tensions sur la ressource pendant l'été.
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Bilevel optimization of Eco-Industrial parks for the design of sustainable resource networks / Optimisation bi-niveau d'écoparcs industriels pour une gestion durable des ressources

Ramos, Manuel 27 September 2016 (has links)
Ce travail présente une optimisation bi-niveau pour la conception de réseaux durables de ressources dans les parcs éco-industriels (EIP). Tout d'abord, les méthodes d'optimisation multiobjectif sont explorées afin de gérer la nature multicritère des problèmes de conception de réseaux dans les EIP. Ensuite, différents cas d’étude sont explorés et analysés afin de maintenir un équilibre concernant les coûts opératoires des usines, tout en minimisant la consommation des ressources naturelles. Ainsi, le problème est modélisé selon une structure bi-niveau reprenant les concepts de la théorie des jeux, où les usines des entreprises jouent un jeu de Nash entre elles, tout en étant dans une structure de jeu de Stackelberg avec l'autorité environnementale. Cette structure définit un modèle qui doit être transformé en un problème MOPEC (Multiple Optimization Problems with Equilibrium Constraints). Différents cas d’étude sont explorés : le premier cas est le réseau d'eau mono-polluant d’un EIP dans lequel l’influence des paramètres opératoires des usines est étudiée afin de déterminer ceux qui favorisent la symbiose entre les usines. Le réseau d'eau est composé d'un nombre fixe de procédés et d’unités de régénération où les concentrations maximales d’entrée et de sortie des polluants sont définies a priori. L'objectif est alors de déterminer quelles sont les allocations entre procédés et unités de régénération. Les résultats obtenus mettent en évidence les avantages de la structure du modèle proposée par rapport aux approches multiobjectif traditionnelles, en obtenant des gains économiques équilibrés d’usines différentes (gains entre 12-25%) tout en maintenant une faible consommation globale des ressources. Ensuite, d'autres études de cas sont abordées à l'aide de la structure bi-niveau : il s’agit d'inclure simultanément les réseaux d'énergie et d’eau dans une formulation multileader multi-follower où les deux «autorités » environnementales sont supposées jouer un jeu non-coopératif de Nash. Dans un premier cas, le gain économique est plus important en incluant des réseaux d'énergie dans la structure de l’EIP. La deuxième étude de cas industriel explore un modèle de réseau d’utilités offre-demande où l'autorité environnementale vise à minimiser les émissions totales de CO2 dans le parc. La conclusion des différents cas explorés montre des résultats extrêmement favorables en termes de coût et d’impact environnemental ce qui vise à encourager les entreprises à participer à l'EIP. / This work presents a bilevel programming framework for the design of sustainable resource networks in eco-industrial parks (EIP). First, multiobjective optimization methods are explored in order to manage the multi-criteria nature of EIP network design problems. Then, different case studies are modeled in order to minimize and maintain in equilibrium participating plants operating costs while minimizing resource consumption. Thus, the structure of the model is constituted by a bilevel programming framework where the enterprises’ plants play a Nash game between them while being in a Stackelberg game structure with the authority. This structure defines a model which, in order to be solved, has to be transformed into a MOPEC (Multiple Optimization Problems with Equilibrium Constraints) structure. Regarding the case studies, monocontaminant water networks in EIP are studied first, where the influence of plants operating parameters are studied in order to determine the most important ones to favor the symbiosis between plants. The water network is composed of a fixed number of process and water regeneration units where the maximal inlet and outlet contaminant concentrations are defined a priori. The aim is to determine which processes are interconnected and the water regeneration allocation. Obtained results highlight the benefits of the proposed model structure in comparison with traditional multiobjective approaches, by obtaining equilibrate different plants operating costs (i.e. gains between 12-25%) while maintaining an overall low resource consumption. Then, other case studies are approached by using the bilevel structure to include simultaneously energy networks in a multi-leader-multi-follower formulation where both environmental authorities are assumed to play a noncooperative Nash game. In the first case study, economic gain is proven to be more significant by including energy networks in the EIP structure. The second industrial case study explores a supply-demand utility network model where the environmental authority aims to minimize the total equivalent CO2 emissions in the EIP. In all cases, the enterprises’ plants are encouraged to participate in the EIP by the extremely favorable obtained results.
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Recherche de flots stables dans des réseaux de transport multi-agents / Search of stable waves in multi-agent transport networks

Chaabane, Nadia 19 January 2016 (has links)
Nous considérons dans ce travail, des problèmes d’optimisation dans des graphes de flot multi-agent. Trois types d’agents sont considérés : les agents producteurs, transporteurs et usagers et différentes variétés de topologies de réseaux sont abordées. Chaque agent transporteur contrôle la capacité d’un ensemble de routes élémentaires (arcs), ayant chacun une capacité qui peut être augmenté jusqu’à une valeur maximale moyennant un coût fixe. Les autres agents (i.e., usagers/producteurs) sont intéressés par la maximisation du flot qu’ils reçoivent. Dans ce but, ces derniers offrent une récompense aux agents transporteurs, cette récompense est proportionnelle à la valeur du flot reçu. Ce contexte multi-agent particulier est appelé jeu expansion de réseau multi-agent. La stratégie d’un agent transporteur consiste à décider de la capacité de ses arcs sachant qu’un coût supplémentaire est encouru pour toute expansion unitaire de capacité. Il reçoit en contrepartie une part de la récompense. Il est intéressé par la maximisation de son profit et se comporte en conséquence. En outre, la stratégie d’un agent producteur/usager consiste à décider de la politique de partage de sa récompense afin de maximiser le flot qu’il reçoit. Le flot total réalisé dépend finalement des stratégies de tous les agents. Dans ces jeux d’expansion de réseau multi-agent, nous nous intéressons à caractériser des stratégies stables (i.e., Equilibre de Nash) selon diverses hypothèses. En se basant sur cette caractérisation, différents cas sont définis et étudiés. L’analyse de la complexité de quelques problèmes de décision est présentée dans ce manuscrit. Nous nous intéressons particulièrement au problème de recherche d’un équilibre de Nash qui maximise la valeur du flot total circulant dans le réseau. Nous montrons que ce problème est NP-difficile au sens fort et nous montrons comment une telle stratégie peut être caractérisée par des chemins spécifiques dans des graphes résiduels. Nous proposons également un programme linéaire à variables mixtes (PLM) qui résout le problème dans le cas d’un seul agent producteur/usager et un ensemble d’agents transporteurs. Des résultats expérimentaux sont fournis pour prouver l’efficacité de notre approche. / In this work, multi-agent network flow problems are addressed. Three types of agentsare considered, namely the producer, transportation and customer agents and various network topologies are tackled. Every transportation agent controls the capacities of a set of elementary routes (arcs), each one having a capacity that can be increased up to a certain point at a given cost. The other agents (i.e., customers/producers) are interesting in maximizing their flow of products. For that aim, we assume that they offer to the transportation agents a reward that is proportional to the realized flow value. This particular multi-agent framework is referred to as a multi-agent network expansion game. The transportation agent’s strategy consists in deciding upon the capacity of its arcs, an extra-cost being incurred for any capacity expansion. It receives in return a part of the total reward. It is interested in the maximization of its profit and behaves accordingly. Beside that, the producers/customers’ strategies consist in deciding the sharing policy for their reward for maximizing their own flow of products. The total network flow value eventually depends on all agents’ strategies. We take interest in characterizing and finding particular stable strategies (i.e., Nash Equilibria) that are of interest for this game under various assumptions. Based on this characterization, several cases are defined and studied. The analysis of the complexity of some decision problems is made. We particularly focus on the problem of finding a Nash Equilibrium that maximizes the value of the total flow. We prove that this problem is NP-hard in the strong sense and show how such a strategy can be characterized considering paths in specific reduced agent-networks. We also provide a mixed integer linear programming (MILP) formulation that solves the problem in the case of a single producer/customer agent and a set of transportation agents. Computational experiments are provided to prove the effectiveness of our approach
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Mobility management for the information centric future internet / Gestion de la mobilité pour l'internet du futur centré autour de l'information

Saleem, Muhammad Shoaib 19 November 2012 (has links)
L'Internet d'aujourd'hui a traversé série de changements évolutionnaires dans les quarante ou cinquante dernières années. Il a été conçu pour un réseau avec des nœuds fixes. Au début, le modèle de communication de l'Internet a été basé sur le réseau téléphonique (considéré comme 1er Génération Internet). Plus tard, il a été mis à jour comme un modèle client-serveur où la communication des systèmes d'échanger des données sur des liaisons dédiées. Cette 2ème génération Internet, au cours des années, a été contestée par de nombreux problèmes tels que la congestion du réseau, panne de chemin, les attaques DOS, gestion de la mobilité pour les réseaux sans fil, etc. Les utilisateurs d'Internet recherchent toujours des informations, indépendamment de la localisation (nœud ou serveur) où il se trouve ou stockées. Cette approche est la base d'une architecture où l'information est considérée comme l'unité primaire. Ces réseaux, en général, sont appelés en tant que Network of Information (NetInf), où l'information prend une position centrée remplaçant l'approche centrée sur nœud comme dans l'Internet aujourd'hui. Les problèmes rencontrés par l'Internet aujourd’hui, mentionné ci-dessus, peuvent être traitées avec une approche unificatrice en mettant l'information au centre de l'architecture du réseau. À l'échelle mondiale, cette conception de l'architecture réseau est nommée « Future Information Centric Internet ». En parallèle, l'utilisation de l'Internet mobile a été augmentée durant la dernière décennie. Il a été environ 1,2 milliard abonnements de mobile broad band pour 2,4 milliards d’utilisateurs d'Internet en 2011. En raison d’augmentation de l'efficacité spectrale et ubiquitaire disponibilité de la connectivité cellulaire, la mobilité et la connectivité transparente est désormais considérée comme des produits de base la vie quotidienne. Néanmoins, en cas d'Internet, les solutions de mobilité basées sur IP ne peuvent pas rattraper son retard dans la performance avec l'évolution rapide des réseaux cellulaires. Par conséquent, l'un des principaux objectifs pour l'internet du futur est de concevoir des systèmes de gestion de mobilité qui permettent de surmonter les problèmes dans les réseaux sans fil tels que handover et la gestion de la localisation, multihoming, sécurité, etc. Dans cette thèse, nous avons proposé une solution de gestion de mobilité dans les réseaux sans fil dans le cadre du Information Centric Networking (ICN) en général et dans le contexte ne NetInf en particulier. NetInf est une architecture du Futur Internet basée sur le concept du ICN. Nous proposons un nœud mobile qui s’appelle NetInf Mobile Node (NetInf MN). L'architecture de ce nœud est compatible avec l'architecture d'Internet basée sur TCP/TP. Cette conception de l'architecture travaille en collaboration avec Central Control Unit (CCU) pour améliorer les performances en cas de handover dans les réseaux sans fil. La Virtual Node Layer (VNL) algorithme explique comment les différents modules de NetInf MN et des unités CCU travaillé ensemble. La modèle mathématique basé sur Théorie de Jeu et Renforcement Learning (CODIPAS-RL) montre comment handover et data relaying sont géré dans les réseaux sans fil. Les résultats des simulations montrent que le modèle proposé réalise à la fois de Nash et de Stackelberg équilibres alors que le CODIPAS-RL régime atteint un optimum global. Enfin, comme un exemple de cas d'utilisation de l'architecture NetInf, nous proposons le NetInf Email Service qui ne requiert pas des serveurs et ports dédiés contrairement au service e-mail existante. L'utilisation de clés asymétriques comme l'ID de l'utilisateur est la caractéristique unique proposée pour ce service. Le NetInf Email service architecture présenté, explique comment différents éléments architecturaux travail ensemble. Nous discuter des défis différents et des besoins relatifs à ce service. Le prototype développé pour NetInf sera utilisée pour la mise en œuvre de ce service / The contemporary Internet ecosystem today has gone through series of evolutionary changes during the last forty or fifty years. Though it was designed as a network with fixed nodes, it has scaled well enough with the development of new technologies both in fixed and wireless networks. Initially, the communication model of the Internet was based on the telephone network (and can be considered as the 1st Generation Internet). Later, its transition as a client-server model made it a network where communication systems exchange data over dedicated links. This 2nd Generation Internet, over the years, has been challenged by many problems and issues such as network congestion, path failure, DOS attacks, mobility issues for wireless networks, etc. The Internet users always look for some information, irrespectively where it is located or stored. This approach is the basic building block for a network architecture where information is considered as the premier entity. Such networks, in general, are termed as Information Centric Network (ICN), where information takes centric position superseding the node centric approach like in the current Internet. The problems faced by the current Internet architecture, mentioned above, can be handled with a unifying approach by putting the information at the centre of the network architecture. On a global scale, this network architecture design is termed as the Future Information Centric Internet. Similarly, Mobile Internet usage has increased overwhelmingly in the last decade. There has been an estimated 1.2 billion mobile broad-band subscriptions for 2.4 billion Internet users in 2011. Because of the increased spectrum efficiency and ubiquitous availability of cellular connectivity, the seamless mobility and connectivity is now considered as daily life commodity. However, in the case of the Internet, IP based mobility solutions cannot catch up in performance with the fast evolution of cellular networks. Therefore, one of the primary goals for the Future Internet is the design of mobility management schemes that overcome the issues in wireless networks such as handover and location management, multihoming, security, etc. In this thesis, we have proposed a mobility management solution in wireless networks in the context of ICN in general and in the context of Network of Information (NetInf) in particular. NetInf is ICN-based Future Internet architecture. We propose a NetInf Mobile Node (NetInf MN) architecture which is backward compatible with the current Internet architecture as well. This cross architecture design for mobility support works closely with Central Control Unit (CCU) (network entity) for improved performance in case of handover management in wireless networks. The Virtual Node Layer (VNL) algorithm explains how different modules of NetInf MN and CCU units work together. The game theoretical and Reinforcement Learning (CODIPAS-RL) scheme based mathematical model shows how handover management and data relaying in the wireless networks can increase the network coverage through cooperative diversity. Simulation results show that the proposed model achieves both Nash and Stackelberg equilibria where as the selected CODIPAS-RL scheme reaches global optimum. Finally, as a use case example of NetInf architecture, we propose the NetInf Email service that does not require dedicated servers or dedicated port unlike the current email service. The use of asymmetric keys as user's ID is the unique feature proposed for this service. The NetInf email service architecture framework presented, explains how different architectural components work together. We discuss different challenges and requirements related to this service. The prototype developed for the Network of Information will be used for the implementation of this service

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