Protocole de routage intelligent pour les réseaux Ad Hoc de véhicules

Les protocoles de communication ont connu de grandes avancées au cours des dernières années. Toutefois, certains problèmes restent à résoudre, notamment pour les réseaux ad hoc, et plus spécifiquement pour les réseaux ad hoc de véhicules (Vehicular Ad hoc Network) (VANET), lesquels représentent un défi de taille au niveau du routage. Ce projet vise à concevoir un algorithme de routage adaptatif basé sur les réseaux de neurones, dont l'utilisation représente une autre possibilité pour évaluer les entrées de la table de routage. Ces réseaux effectuent ponctuellement une évaluation qui permet de choisir le type de routage correspondant à une situation donnée. Il minimise alors les informations inutiles des entrées et effectue la classification des données. Malgré les problèmes cités, notre défi est de concevoir un mécanisme intelligent de routage qui est capable d'assurer l'acheminement de l'information entre tous les nœuds (les véhicules) et de résoudre certains problèmes relatifs aux réseaux ad hoc de véhicules. En effet, ces problèmes de routage sont nombreux: l'accès au réseau, le changement des scénarios (milieu urbain, autoroute, tunnel, mines...), la mobilité, la haute fréquence de déconnexion, les réseaux hétérogènes disponibles, la tempête de messages de diffusion inutiles ... Nous estimons résoudre certains problèmes des VANET et en augmenter la performance par l'implémentation de l'intelligence des réseaux de neurones, laquelle nous aidera à concevoir un algorithme de routage adaptatif pour augmenter les performances des VANET. The mobile ad hoc network (MANET) is a group or a set of nodes in motion. This can dynamically exchange information between themselves without needing an infrastructure network. The nodes communicate directly between each, send and receive messages in the radio range. To overcome range constraint, every node can relay or route data messages to achieve more connectivity in the network. VANET networks share the same concerns of interests with MANET, but differ in sorne details. Mainly. MANET nodes follow a random way where vehicles are restricted in their range of motion to follow, for example, road, avenues, highway, etc. There are several routing protocols proposed for VANET networks. Mainly. These five categories of routing protocols on based: topology, position, broadcasting, geocasting and clustering. The move of vehicles is organized around a road network. This network contains multiple environments: urban, downtown, highway, tunnels, etc. All routing algorithms proposed to solve the routing in VANET resolve the issue in a well-specified environment. However, the performance of these propositions became less efficient when environment change, for example, from city to highway or from urban to suburban areas. Moreover, the main issue of these algorithms is the lack in freedom adaptability level to overcome change of environment when vehicles are in motion. This work aims to propose a routing algorithm based on neural networks that take advantage of vehicles moving organization in VANET. To evaluate our approach, a simulation model is performed in what a reactive protocol is adapted to support neural network control. The obtained results show an increase of VANET routing performance throughput, retransmission attempts and network load