Optimisation du positionnement des drones dans les réseaux 5G à l’aide de l’algorithme du prédateur marin

dc.contributor.authorAissaoui, Walid
dc.contributor.authorBoualeg, Adem
dc.contributor.authorMekhmoukh Taleb, Sylia(Promoteur)
dc.date.accessioned2025-04-27T12:17:50Z
dc.date.available2025-04-27T12:17:50Z
dc.date.issued2024
dc.description61 p. : ill.en_US
dc.description.abstractLe déploiement de véhicules aériens sans pilote (UAV) dans les réseaux 5G pose des défis importants en matière d'optimisation de la couverture et de l'efficacité des ressources. Cette étude applique l'algorithme des prédateurs marins (MPA) pour résoudre le problème de placement des drones dans des scénarios 5G, en comparant ses performances à celles de l'optimisation du loup gris (GWO), de l'algorithme d'optimisation des baleines (WOA), de l'algorithme d'optimisation de la veuve noire (BWOA) et de l'algorithme d'optimisation du coronavirus (COVIDOA). L'évaluation est menée sur plusieurs scénarios variant le nombre d'utilisateurs et de drones. Les résultats démontrent que MPA surpasse systématiquement les algorithmes comparatifs en termes de couverture et de gestion de l'altitudeen_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-boumerdes.dz/handle/123456789/15209
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité M'Hamed Bougara Boumerdés: Faculté de Technologieen_US
dc.subjectPilotageen_US
dc.subjectDronesen_US
dc.subjectClassification des dronesen_US
dc.titleOptimisation du positionnement des drones dans les réseaux 5G à l’aide de l’algorithme du prédateur marinen_US
dc.typeThesisen_US

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