L'exclusion mutuelle de groupe est une généralisation de l'exclusion mutuelle. Ce problème a été présenté par Joung et quelques algorithmes pour le problème ont été proposés en incorporant ds algorithmes d'exclusion mutuelle. L'exclusion mutuelle de groupe se produit naturellement dans une situation ou une ressource peut être partagée par des processus du même groupe, mais pas par des processus de différents groupes. Il est aussi appelé "problème des philosophes parlant d'une même voix". <br />Un exemple d'application intéressant est un serveur CD (documentation, films...) sur Internet: plusieurs utilisateurs désirant accéder au même CD pourront le faire en même temps au lieu d'attendre la fin de la requête des autres utilisateurs. Des solutions efficaces, écrites dans le modèle à passage de messages et basées sur les quorums d'une part et sur la circulation de jeton d'autre part sont présentées dans cette thèse.<br />Nous abordons aussi le problème de l'exclusion mutuelle de groupe sur les réseaux mobiles ad hoc et nous proposons un algorithme qui est sensible aux formations et coupures de liens et est ainsi approprié pour les réseaux mobiles ad hoc.

L'objectif de cette thèse est de développer les méthodes nécessaires à une gestion ciblée et efficace de la mobilité des utilisateurs dans un réseau mobile hétérogène. Ces réseaux sont caractérisés par le déploiement de différents types de cellules (macro, micro, pico et/ou femto). Le déploiement massif des petites cellules (pico et femto) a permis d'offrir une capacité et une qualité de couverture accrue au réseau, notamment dans les zones à forte densité. Cependant, les contraintes temps réel engendrées limitent la QoS offerte aux utilisateurs. De plus, pour des raisons commerciales et/ou environnementales, la nécessité de réduire la consommation énergétique des réseaux mobiles est devenue une réalité. Ainsi, les opérateurs mobiles doivent trouver le bon compromis entre d'une part, la garantie de la QoS offerte aux utilisateurs et la vitesse de mobilité de ces derniers, et d'une autre part, le coût énergétique engendré pour le déploiement du réseau. Pour cela, dans le cadre de la gestion de la mobilité des utilisateurs, nous proposons des modèles pour la gestion des ressources des stations de base ainsi que pour la gestion de leur consommation énergétique. Le premier modèle proposé vise à gérer le partage des ressources entre les clients de l'opérateur mobile. Basé sur la prédiction de la mobilité des utilisateurs, ce modèle permet d'anticiper la gestion des ressources d'une station de base. Le deuxième modèle gère la consommation énergétique du réseau en se basant sur un contrôle d'affectation des utilisateurs mobiles. Cela permet de contrôler en continu la consommation énergétique des stations de base et la QoS qu'elles offrent aux utilisateurs mobiles. Par simulation, en utilisant une topologie réelle d'un réseau mobile, les performances des méthodes proposées sont évaluées en considérant différents scénarios possibles. Leurs performances sont comparées à celles de l'approche adoptée par des opérateurs mobiles actuels, ainsi qu'à celles de certaines approches proposées dans la littérature. / The objective of this thesis is to develop methods for a targeted and efficient management of users mobility in heterogeneous mobile networks. This network is characterized by the deployment of different types of cells (macro, micro, pico and/or femto). The massive deployment of small cells (pico and femto) provides a supplementary coverage and capacity to mobile networks, specially in dense areas. However, the resulting real-time constraints limit the offered QoS. Furthermore, for commercial and/or environmental reasons, the needs to reduce the energy consumed by mobile networks became reality. Thus, mobile operators have to find a good compromise between, on the one hand, the users velocity and the guaranteed QoS, and on the other hand, the cost of deployment of such networks. For that, in the context of users mobility management, we propose models for resource and energy consumption management of base stations. The first model aims at controlling resource sharing between clients of the mobile operators. Based on a mobility prediction of users, this model anticipates the resource management of a base station. The second model aims at reducing energy consumption of the network by managing mobile users assignment to detected cells. This allows a continuous control of consumed energy of base stations while offered QoS is guaranteed. Based on simulation of a real mobile network topology, the performances of proposed models are evaluated while considering different possible scenarios. They are compared to the performances of different strategies as the ones proposed in literature or adopted by current mobile operators.

Cette dernière décennie a connu une prolifération des réseaux d'accès sans fil, dominée par les réseaux locaux sans fil (ou Wireless Local Area Network - WLAN), les réseaux cellulaires 3GPP de troisième (3G) et quatrième génération (4G) et en moindre mesure les réseaux Digital Video Broadcast (DVB) pour la télévision numérique. Conjugué à l'apparition des téléphones intelligents (Smartphone) et des tablettes, les réseaux sans fil ont changé la façon dont les utilisateurs consomment les applications Internet, où on constate que l'accès aux plateformes vidéo (Youtube, vidéo à la demande, Télé sur IP) et aux réseaux sociaux à partir des réseaux sans fil et mobiles a explosé. L'accès massif à ces applications par le biais des réseaux sans fil introduit de nouveaux verrous, liés principalement à l'augmentation du trafic et l'aspect temps réel de certaines applications, où un certain niveau de Qualité de Service (QdS)/Qualité d'Expérience (QdE) doit être assuré. Par conséquent, un certain nombre de défis se posent : (i) aux opérateurs des réseaux sans fil et mobiles, pour lesquels il est nécessaire d'avoir des nouveaux mécanismes et protocoles réseaux pour éviter la congestion et garantir la QdS/QdE aux utilisateurs ; (ii) aux fournisseurs de contenus (service provider) qui doivent s'adapter au contexte de l'utilisateur (bande passante, terminal utilisé, résolution, etc.) lors de la création de contenus audiovisuels (audio et vidéo). Afin d'adresser les problématiques citées dans la section précédente, l'originalité de nos contributions se situe dans la proposition de protocoles et mécanismes de contrôle de réseau dits dynamiques ou adaptatifs. L'approche dynamique permet de s'adapter : (i) aux changements de l'état du réseau (niveau de charge/contention) ; (ii) aux changements de l'état du canal sans fil (dégradation/amélioration du canal physique) ; (iii) à l'augmentation ou la réduction du trafic d'une application ; (iv) à la dégradation de la qualité de service/expérience de l'utilisateur. De ce fait, nos travaux ont généralement considéré le réseau (ou l'application réseau) ainsi que la fonction ou le mécanisme à contrôler comme un système en boucle fermée, dont le but est de modifier (contrôler) l'état d'entrée (accepter ou refuser un nouveau flux, augmenter la durée de mise en veille d'une station, maitriser la congestion, etc.) du système et mesurer les paramètres en sortie (délais, QdE) pour les prendre en compte lors des prochaines décisions du mécanisme de contrôle. Ces mesures se font soit au niveau du réseau, terminal ou application. Nos contributions sont classées suivant la nature de la mesure utilisée. Une partie de nos travaux utilise des mesures centrées QdS/réseau (tel que l'intensité du trafic, la taille de la file d'attente, débit de la station, délai applicatif), et l'autre partie est centrée sur l'utilisateur (ou human-centric) à travers la mesure de la qualité d'expérience perçue par l'utilisateur.