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Algorithmes des gradients stochastiques.

L'optimisation de l'architecture de réseaux qui possèdent un très grand nombre de paramètres nécessite de nouvelles méthodes de simulation. Dans l'approche proposée, l'évaluation et l'optimisation des différentes grandeurs caractéristiques du réseau peuvent se baser sur le calcul des moyennes de diverses fonctionnelles des processus ponctuels représentant les stations et les abonnés, et sur le calcul de leurs gradients par rapport à certains paramètres du modèle. Dans [39], S. Zuyev, P. Desnoguès (Prisme) et H. Rakotoarisoa ont développé un algorithme de gradient stochastique dont la base théorique est décrite dans l'article de F. Baccelli, M. Klein, et S. Zuyev, ``Perturbation analysis of functionals of random measures'' Adv. Appl. Prob. 27, 1995, p. 306-325.. Cet algorithme est utilisé dans le simulateur de réseau ARC développé dans le cadre de la convention INRIA-CNET. L'expression de la variance asymptotique de cet algorithme est aussi donnée dans l'article cité.