| Titre : | Vers une gestion intelligente du stationnement urbain dans un environnement IoT-Fog |
| Auteurs : | Nasri Maroua, Auteur ; Messani Bouchra Imane, Auteur ; Limam Said, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université de Saïda – Dr. Moulay Tahar – Faculté des Mathématiques, de l’Informatique et des Télécommunications, 2025/2026 |
| Format : | 90 ص |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | BUC-M 008554 |
| Catégories : |
Master en informatique Spécialité : Réseaux informatiques et systèmes réparties (RISR) |
| Mots-clés: | : Smart parking, IoT, Fog Computing, V2I, I2I, Deep Reinforcement Learning, distributed optimization : Stationnement intelligent, IoT, Fog Computing, V2I, I2I, Deep Reinforcement Learning, optimisation distribuée. |
| Résumé : |
As urbanization intensifies and vehicle fleets grow, urban parking management has become a central
challenge in intelligent transportation systems. Conventional centralized approaches prove inadequate for dynamic urban environments. This thesis proposes a distributed cooperative architecture integrating IoT, Fog Computing, and V2I/I2I communications, enhanced by a Deep Reinforcement Learning (DRL) decision module. Four progressive strategies (S0 to S3) were modeled and evaluated using Eclipse MOSAIC and SUMO, demonstrating consistent improvement across economic, energetic and operational performance indicators. . Résumé Face à l'intensification de l'urbanisation et à la croissance du parc automobile, la gestion du stationnement urbain constitue un défi majeur des systèmes de transport intelligents. Les approches conventionnelles centralisées s'avèrent insuffisantes face aux environnements urbains dynamiques. Ce mémoire propose une architecture distribuée et coopérative intégrant l'IoT, le Fog Computing et des communications V2I/I2I, enrichie d'un module décisionnel basé sur le Deep Reinforcement Learning (DRL). Quatre stratégies progressives (S0 à S3) ont été modélisées et évaluées sous Eclipse MOSAIC et SUMO, démontrant une amélioration significative des performances économiques, énergétiques et opérationnelles. |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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