Ordonnancement de l'activité des noeuds dans les réseaux ad hoc et les réseaux de capteurs sans fil

National audienceL'efficacité énergétique est une exigence majeure pour les réseaux sans fil où certains noeuds opèrent sur batterie. L'ordonnancement de l'activité des noeuds permet de distinguer périodes actives où la communication radio est possible et périodes inactives où la radio est arrêtée. Cet ordonnancement contribue largement à améliorer l'efficacité énergétique : d'une part en évitant les collisions entre transmissions conflictuelles et donc les retransmissions associées et d'autre part en permettant aux noeuds non concernés par la transmission de dormir pour économiser leur énergie. Parmi les solutions possibles, nous étudierons plus particulièrement le coloriage des noeuds. Après avoir défini le problème et ses différentes déclinaisons, nous donnerons sa complexité et proposerons SERENA, un algorithme de coloriage distribué qui s'adapte à la collecte de données. Nous présenterons OSERENA, l'optimisation de SERENA pour les réseaux denses et son utilisation dans le réseau de capteurs sans fil OCARI. Lorsque les noeuds ont des charges de trafic fortement hétérogènes, il devient plus intéressant d'effectuer une assignation de slots. Disposer d'un accès au médium multicanal et d'un puits multi-interfaces permet de gagner en nombre de slots nécessaires à la collecte de données, de réduire les interférences et d'améliorer la résistance aux perturbations. Nous présenterons une formalisation en ILP (Integer Linear Programming) du problème d'assignation de slots visant à minimiser le nombre de slots en profitant d'un environnement mono ou multicanal et d'un puits mono ou multi-interfaces. Nous donnerons des bornes théoriques sur le nombre optimal de slots dans diverses configurations et divers environnements (mono ou multicanal, puits mono ou multi-interfaces). Nous présenterons MODESA un algorithme centralisé d'allocatoion conjointe de canaux et slots temporels. Nous terminerons par quelques questions ouvertes

Fast heuristics for the edge coloring of large graphs

Heuristic algorithms for coloring the edges of large undirected single-edge graphs with (or very close to) the minimal number of colors are presented. Compared to simulated annealing and a grouping genetic algorithm for small graphs, the heuristics were not only faster by orders of magnitude, but almost all solutions had the optimal color number; the rest differed by at most two colors. For large graphs, the heuristics were validated by an evolutionary algorithm. Here, the heuristics often found an optimum or a solution very close to it. 1