Une approche

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Une approche Multi-Agents pour la Simulation de
Réseaux de Télécommunications Leïla Merghem
(LIP 6) Dominique Gaïti (LIP 6, UTT)
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Plan

• Introduction
• Contexte nouveaux réseaux que les méthodes
  classiques ne peuvent représenter ? nouvelles
  approches de simulation et de modélisation
• Approche multi-agents
• Modélisation et simulation comportementale
• Exemples de comportements
• Simulations
• Topologie et paramètres du réseau
• Résultats obtenus
• Conclusion et perspectives

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Contexte

• Le réseau Internet a été conçu pour ne
  transporter que des paquets de données ? même
  qualité de service

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Contexte (2)

• Mécanismes de QoS
• Réservation de ressources (IntServ/RSVP)
• Solution idéale
• Mais coûteuse, non-résistance au facteur
  d échelle
• Différentiation de services (DiffServ)
• Définir plusieurs classes de service
• Chaque classe correspond à des contraintes
  différentes

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Contexte (3)

• Le réseau est de plus en plus dynamique
• réseaux à base de politiques
• réseaux mobiles
• réseaux actifs
• Mais comment étudier les performances dun réseau
  aussi dynamique et à qualité de service??

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Contexte (4)

• Méthodes analytiques?? ?? ? ??
• Théorie des files dattente, Réseaux de Petri
• Ne peuvent pas modéliser une telle dynamique
• Approche multi-agents?

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Modélisation et Simulation Comportementale

• Approche multi-agents utilisée dans plusieurs
  domaines (simulation de trafic routier, de
  phénomènes biologiques et sociaux, etc.)
• Elle offre la flexibilité, ladaptabilité,
  lautonomie, lévolution, la coopération et
  lapprentissage
• Bien adaptée pour étudier des systèmes complexes
  et dynamiques

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Modélisation et Simulation Comportementale (2)

• Modélisation comportementale
• Basée sur la notion de comportement
• Consiste à décrire les différents algorithmes du
  réseau par des comportements
• Chaque entité a un ensemble de comportements
  quelle adapte à la situation courante
• La dynamique du réseau est le résultat des
  changements et interactions des comportements des
  différentes entités qui le composent

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Exemples de comportements

• Sélectif gestion de la file dattente avec
  traitement des priorités

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Exemples de comportements (2)

• Prudent gestion de la file dattente avec
  traitement des priorités et anticipation de
  larrivée de paquets importants

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Dautres exemples

• Fidèle, infidèle
• Serviable
• Économe
• Nationaliste
• Équitable
• Etc.

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Simulations

• Entités représentées
• Objets
• Liens, paquets, files dattente
• Agents
• Agent client (générateur)
• Agent de service routage
• Agent gestionnaire de file
• Agent maître (nud)

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Plate-forme choisie

• Swarm
• Plate-forme dédiée à la simulation de systèmes
  complexes adaptatifs
• Outils danalyse (sondes méthodes statistiques)
  et graphiques
• Générateurs de nombres aléatoires
• UnitéSwarm essaim dagents
• Plusieurs types dordonnanceurs
• Langages JAVA, ObjectiveC pour Windows et Unix

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Modèle du réseau simulé

• Topologie

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Modèle du réseau simulé (2)

• Paramètres
• File dattente de 100 paquets
• Flux de longueur exponentielle
• Arrivée poisonnienne
• Paramètres dépendant du type du flux
• Proportions 20 Premium, 60 Olympic, 20 Best
  Effort

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Simulations sans changement de comportement

• Évaluer les performances du réseau avec un
  comportement fidèle (routage) et pour la gestion
  de la file
• Fifo, sélectif ou prudent
• Paramètres évalués
• Taux de perte
• Temps de réponse (traversée) des paquets Premium
• Écart type des paquets Premium

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Simulations sans changement de comportement (2)

• FIFO
• Perte de paquets Premium (17)
• Perte des paquets Olympic
• Temps de réponse très important 373 ms (écart
  type 68 ms)
• Sélectif
• Pas de perte de Premium, - de perte dOlympic
• Temps de réponse et écart type corrects (114 ms,
  9 ms)
• Prudent
• Pas de perte de Premium, - de perte dOlympic
• Meilleur Temps de réponse et écart type (107 ms,
  1 ms)
• Perte importante de paquets Best Effort

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Simulation avec changement de comportement

• Comportement prudent (gestion de la file)
• Fidèle ou infidèle (routage) selon létat du
  trafic
• Très bon compromis entre les trois paramètres à
  optimiser
• Pas de perte de Premium
• Perte réduite dOlympic
• Bon temps de réponse et écart type
• Perte réduite de paquets Best Effort

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Conclusion Perspectives

• Simulation multi-agents comportementale de
  réseaux dynamiques de télécommunications
• Optimisation des performances suite à
  ladaptation du comportement du nud aux
  conditions du trafic reçu et de létat des
  voisins
• Perspectives
• Étude plus détaillée de la coexistence de
  comportements
• Coopération entre les routeurs
• Définition dautres comportements
• Relations entre les comportements et les
  politiques réseau