Modeling and Solving a Linear Integer Problem (PLNE) for the Optimal Localization of a Hub Air Transport in the WAEMU Zone

In this article, we propose a linear integer model for the optimal location of a hub for air traffic in the WAEMU zone. A hub represents for an airline a base where an essential part of its activities is concentrated. Its location must therefore be judiciously determined. The hub location problem is one of the new and promising areas of research in the field of location theory. In order to satisfy a demand, the location of the hub involves the movement of people, goods between origin destination pairs required. Hubs are applied to reduce the number of transport links between the origin and destination airports The proposed model minimizes the distances and takes into account the flow of passengers registered in the different airports and minimizes the total cost of the transfer via the hub airport. The simulations were made with the programming language Python

Modeling and Solving a Linear Integer Problem (PLNE) for the Optimal Localization of a Hub Air Transport in the WAEMU Zone

In this article, we propose a linear integer model for the optimal location of a hub for air traffic in the WAEMU zone. A hub represents for an airline a base where an essential part of its activities is concentrated. Its location must therefore be judiciously determined. The hub location problem is one of the new and promising areas of research in the field of location theory. In order to satisfy a demand, the location of the hub involves the movement of people, goods between origin destination pairs required. Hubs are applied to reduce the number of transport links between the origin and destination airports. The proposed model minimizes the distances and takes into account the flow of passengers registered in the different airports and minimizes the total cost of the transfer via the hub airport. The simulations were made with the programming language Python

Performances optimales d'une allocation globale de ressources radio dans des réseaux hétérogènes

L'évolution des réseaux sans fil et mobiles devient de plus en plus rapide, ainsi l'allocation optimale de ressources radio est un problème qui s'impose. Ce développement de réseaux de télécommunications est accompagné d'un déploiement efficient de réseaux sans fil tels que le Wireless Fidelity et des réseaux mobiles comme le LongTerm Evolution(LTE). Dans cet article, nous proposons un algorithme améliorant l'allocation globale de ressources radio dans le cadre d'un système hétérogène de réseaux sans fil et mobile à l'aide de la programmation dynamique notamment le principe d'optimalité de Bellman. Nous avons pris en compte la mobilité des utilisateurs en utilisant le modèle 2D Fluid Flow pour obtenir de meilleures performances testées numériquement par le Network Simulator 3(NS3)

Performances optimales d'une allocation globale de ressources radio dans des réseaux hétérogènes

L'évolution des réseaux sans fil et mobiles devient de plus en plus rapide, ainsi l'allocation optimale de ressources radio est un problème qui s'impose. Ce développement de réseaux de télécommunications est accompagné d'un déploiement efficient de réseaux sans fil tels que le Wireless Fidelity et des réseaux mobiles comme le LongTerm Evolution(LTE). Dans cet article, nous proposons un algorithme améliorant l'allocation globale de ressources radio dans le cadre d'un système hétérogène de réseaux sans fil et mobile à l'aide de la programmation dynamique notamment le principe d'optimalité de Bellman. Nous avons pris en compte la mobilité des utilisateurs en utilisant le modèle 2D Fluid Flow pour obtenir de meilleures performances testées numériquement par le Network Simulator 3(NS3)