Optimisation du positionnement des drones dans les réseaux 5G à l’aide de l’algorithme du prédateur marin
| dc.contributor.author | Aissaoui, Walid | |
| dc.contributor.author | Boualeg, Adem | |
| dc.contributor.author | Mekhmoukh Taleb, Sylia(Promoteur) | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-27T12:17:50Z | |
| dc.date.available | 2025-04-27T12:17:50Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | 61 p. : ill. | en_US | 
| dc.description.abstract | Le 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'altitude | en_US | 
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-boumerdes.dz/handle/123456789/15209 | |
| dc.language.iso | fr | en_US | 
| dc.publisher | Université M'Hamed Bougara Boumerdés: Faculté de Technologie | en_US | 
| dc.subject | Pilotage | en_US | 
| dc.subject | Drones | en_US | 
| dc.subject | Classification des drones | en_US | 
| dc.title | Optimisation du positionnement des drones dans les réseaux 5G à l’aide de l’algorithme du prédateur marin | en_US | 
| dc.type | Thesis | en_US | 
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