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Titre :

Algorithmes génétiques pour l’allocation de ressources dans les réseaux mobiles

Auteurs :

MAHIEDDINE Mohamed Oussama, Auteur ; HADDAD Youcef, Auteur ; MOKADEM Djelloul, 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 :

72ض

Accompagnement :

Langues:

Français

Index. décimale :

BUC-M 008565

Catégories :

MASTER en Télécommunications Spécialité : Réseaux et Télécommunications

Mots-clés:

‫الخوارزمية‬‫الجينية‪،‬‬ ‫إدارة‬ ‫الموارد‬ ‫الالسلكية‪،‬‬ ‫تقطيع‬ ‫الشبكة‬ ‫(‬ ‫‪Slicing‬‬‫‪Network‬‬ ‫)‪،‬‬‫الجيل‬ ‫الرابع‬ ‫(‬ ‫‪LTE‬‬‫‪4G‬‬ ‫)‪،‬‬‫الجيل‬ ‫الخامس‬‫(‬ ‫‪NR‬‬‫‪5G‬‬ ‫)‪،‬‬‫تخصيص‬ ‫كتل‬ ‫الموارد‪،‬‬ ‫جودة‬ ‫الخدمة‬ ‫(‬ ‫‪QoS‬‬‫)‪،‬‬‫خدمات‬ ‫النطاق‬ ‫العريض‬ ‫المتطور‬ ‫(‬ ‫‪eMBB‬‬‫)‪،‬‬ ‫االتصاالت‬‫فائقة‬ ‫الموثوقية‬ ‫وزمن‬ ‫االنتقال‬ ‫المنخفض‬ ‫(‬ ‫‪URLLC‬‬‫)‪،‬‬ ‫الشبكات‬ ‫غير‬ ‫المتجانسة‪،‬‬ ‫األمثلية‬ ‫التوليفية‪،‬‬ ‫عدالة‬ ‫الخدمة‪.‬‬ Genetic Algorithm, Radio Resource Management, Network Slicing, 4G LTE, 5G NR, QoS, eMBB, URLLC, Heterogeneous Networks. Algorithme Génétique, Gestion des Ressources Radio, Network Slicing, 4G LTE, 5G NR, Allocation des Blocs de Ressources, QoS, eMBB, URLLC, Réseaux Hétérogènes, Optimisation Combinatoire, Équité de Service.

Résumé :

‫ملخص‬
‫يُش‬‫ّ‬ ‫ك‬‫ل‬‫النمو‬ ‫األسي‬ ‫لحركة‬ ‫بيانات‬ ‫الهاتف‬ ‫المحمول‪،‬‬ ‫الناجم‬ ‫عن‬ ‫التعايش‬ ‫بين‬ ‫خدمات‬ ‫الجيل‬ ‫الرابع‬ ‫‪LTE‬‬ ‫الموروثة‬ ‫وتقنيات‬
‫الجيل‬‫الخامس‬ ‫‪NR‬‬ ‫‪5G‬‬ ‫الحديثة‪،‬‬ ‫تحديات‬ ‫غير‬ ‫مسبوقة‬ ‫في‬ ‫مجال‬ ‫إدارة‬ ‫موارد‬ ‫الراديو‬ ‫‪(RRM).‬‬ ‫تُولي‬ ‫استراتيجيات‬
‫التخصيص‬‫التقليدية‬ ‫—‬ ‫كـ‬ ‫)‪(PF‬‬ ‫‪Fair‬‬ ‫‪Proportional‬‬ ‫و‬ ‫—‬ ‫)‪(RR‬‬ ‫‪Robin‬‬ ‫‪Round‬‬ ‫األولوية‬‫للكفاءة‬ ‫الطيفية‬ ‫الخام‬
‫على‬‫حساب‬ ‫عدالة‬ ‫جودة‬ ‫الخدمة‬ ‫)‪(QoS‬‬ ‫بين‬ ‫أنواع‬ ‫الخدمات‬ ‫المختلفة‬ ‫‪.‬‬
‫مبني‬‫على‬ ‫الخوارزميات‬ ‫الجينية‬ ‫)‪(GA‬‬ ‫لتخصيص‬ ‫كتل‬ ‫الموارد‬ ‫)‪(RBs‬‬ ‫في‬
‫تُقدّم‬‫هذه‬ ‫المذكرة‬ ‫دراسةً‬ ‫مع‬ ‫ّ‬ ‫م‬‫قة‬‫إلطار‬ ‫عمل‬
‫شبكة‬‫هجينة‬ ‫مختلطة‬ ‫من‬ ‫الجيل‬ ‫الرابع‬ ‫والخامس‪،‬‬ ‫ُ‬ ‫م‬‫َّ‬
‫عز‬‫زة‬‫باستراتيجية‬ ‫تقطيع‬ ‫الشبكة‬ ‫)‪Slicing‬‬ ‫‪(Network‬‬ ‫التي‬ ‫تفرض‬
‫عزالً‬‫صارما‬ ‫ً‬ ‫بين‬ ‫فئات‬ ‫الخدمة‪.‬‬ ‫يُقيَّم‬ ‫النظام‬ ‫في‬ ‫سيناريو‬ ‫محاكاة‬ ‫يضم‬ ‫‪300‬‬ ‫مستخدم‬ ‫)‪142‬‬ ‫من‬ ‫الجيل‬ ‫الرابع‬ ‫الموروث‪،‬‬ ‫‪91‬‬
‫من‬‫‪5G-eMBB‬‬ ‫‪،‬‬‫‪67‬‬ ‫من‬ ‫‪(5G-URLLC‬‬ ‫يتنافسون‬ ‫على‬ ‫‪50‬‬ ‫كتلة‬ ‫موارد‬ ‫بعرض‬ ‫‪180‬‬ ‫كيلوهرتز‬ ‫لكل‬ ‫منها‪،‬‬ ‫داخل‬ ‫خلية‬
‫بأبعاد‬‫‪3000‬‬ ‫×‬ ‫‪3000‬‬ ‫متر‬ ‫‪.‬‬
‫تُبيّن‬‫النتائج‬ ‫التجريبية‬ ‫أن‬ ‫مقاربة‬ ‫‪GA-Slicing‬‬ ‫المقترحة‬ ‫تحقق‬ ‫تحسينا‬ ‫ً‬ ‫بنسبة‬ ‫‪109.8‬‬ ‫‪%‬‬‫في‬ ‫عدد‬ ‫المستخدمين‬ ‫ال‬ ‫ُ‬ ‫م‬‫رضى‬‫من‬
‫حيث‬‫جودة‬ ‫الخدمة‬ ‫(‬ ‫‪128‬‬‫مقابل‬ ‫‪61‬‬ ‫)‬‫مقارنةً‬ ‫بالتخصيص‬ ‫التقليدي‬ ‫المرجعي‪،‬‬ ‫مع‬ ‫الحفاظ‬ ‫على‬ ‫صفر‬ ‫انتهاكات‬ ‫للعزل‪.‬‬ ‫وعلى‬
‫خص‬‫ص‬‫التقليدي‬ ‫يُنتج‬ ‫معدل‬ ‫نقل‬ ‫إجماليا‬ ‫ً‬ ‫أعلى‬ ‫(‬ ‫‪2976.0‬‬‫مقابل‬ ‫‪1310.4‬‬ ‫ميغابت‪/‬ثانية)‪،‬‬ ‫يعود‬ ‫هذا‬ ‫التفوق‬
‫الرغم‬‫من‬ ‫أن‬ ‫ال‬ ‫ُ‬ ‫م‬‫ّ‬
‫إلى‬‫تجاهله‬ ‫لقيود‬ ‫معدل‬ ‫النقل‬ ‫لكل‬ ‫مستخدم‬ ‫وتمييز‬ ‫األولويات‪.‬‬ ‫يوفر‬ ‫إطار‬ ‫الخوارزمية‬ ‫الجينية‬ ‫توازنا‬ ‫ً‬ ‫أمثل‬ ‫من‬ ‫نوع‬ ‫‪Pareto‬‬
‫بين‬‫الكفاءة‬ ‫الطيفية‬ ‫وعدالة‬ ‫الخدمة‬ ‫‪.‬‬
‫The exponential growth of mobile data traffic, driven by the coexistence of legacy 4G
LTE and emerging 5G New Radio (NR) services, poses unprecedented challenges for
radio resource management. Conventional allocation strategies prioritize raw spectral
efficiency at the expense of QoS fairness. This thesis presents a Genetic Algorithm-
based framework for Resource Block allocation in a mixed 4G/5G heterogeneous
network, augmented by Network Slicing. Results demonstrate a 109.8% improvement
in QoS-satisfied users compared to a classic baseline, while maintaining zero isolation
violations, offering a Pareto-optimal balance between spectral efficiency and service
fairnLa croissance exponentielle du trafic de données mobiles, alimentée par la coexistence
des services 4G LTE hérités et des nouvelles technologies 5G New Radio (NR), pose des
défis sans précédent pour la gestion des ressources radio (GRR). Les stratégies
d'allocation conventionnelles — telles que Proportional Fair (PF) et Round Robin (RR)
— privilégient l'efficacité spectrale brute au détriment de l'équité de la Qualité de
Service (QoS) entre les différents types de services hétérogènes.
Ce mémoire présente une étude approfondie d'un cadre basé sur les Algorithmes
Génétiques (AG) pour l'allocation des Blocs de Ressources (RBs) dans un réseau
hétérogène 4G/5G mixte, augmenté d'une stratégie de Network Slicing qui impose une
isolation stricte entre les classes de service. Le système est évalué sur un scénario simulé
comprenant 300 utilisateurs (142 × 4G hérités, 91 × 5G-eMBB, 67 × 5G-URLLC) en
compétition pour 50 RBs de 180 kHz chacun dans une cellule de 3000 × 3000 m.
Les résultats expérimentaux démontrent que l'approche AG-Slicing proposée atteint
une amélioration de 109,8% du nombre d'utilisateurs satisfaits en termes de QoS (128
vs 61) par rapport à une allocation classique de référence, tout en maintenant zéro
violation d'isolation. Bien que l'allocateur classique produise un débit agrégé plus élevé
(2976,0 vs 1310,4 Mbps), cet avantage découle de l'ignorance des contraintes de débit
par utilisateur et de la différenciation de priorité. Le cadre AG fournit un équilibre
Pareto-optimal entre l'efficacité spectrale et l'équité de service.ess.

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