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Doctoral thesis
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Energy complexity in population model protocols

ContributorsNoto, Eugenio
DirectorsRolim, Jose
Defense date2018-07-03
Abstract

Aujourd'hui, l'énergie a une fonction cruciale dans les appareils électroniques. En effet, à une époque où pratiquement tout le monde possède des machines munies d'un processeur, comme un smartphone, une tablette, un ordinateur ou même une machine à laver, un appareil économe en énergie signifie économiser de l'argent et une bonne chose pour l'environnement. Un autre avantage est la durée d'utilisation, en effet nous possédons de plus en plus d'appareils a batterie et utiliser moins d'énergie signifie une durée d'utilisation plus longue. Dans des domaines plus spécialisés, comme les réseaux de senseurs, l'énergie signifie durée de vie du réseau. En fait, il est de l'intérêt de tout le monde de bien gérer la consommation d'énergie. Dans cette thèse, l'approche va être de montrer que l'on peut économiser de l'énergie non seulement en créant du matériel performant mais aussi en programmant. Cette thèse va commencer en définissants des métriques pour mesurer la consommation d'énergie, ensuite en choisissant des composantes atomiques pour la création de systèmes complexes sur lesquels on pourra mesurer ladite énergie. Plusieurs structures de base seront fournies afin de comprendre comment la mensuration d'énergie fonctionne. L'étape suivante, vue la complexité de l'étude de la consommation d'énergie, un système particulier sera choisi: les modèles de population. Ce modèle sera défini et son choix sera justifié. Ensuite une méthode sera donnée pour la construction d'une instance du modèle dépendant du problème à résoudre et des composants définis lors du chapitre précédant. Ensuite nous montrerons comment calculer la consommation d'énergie d'un système ainsi construit et nous allons donner des méthodes calculables de manière efficace. Finalement des problèmes seront choisis et analysés afin de montrer l'efficacité des méthodes présentées et seront comparés entre eux. Finalement une conclusion sera donnée en donnant entre autre les clés pour appliquer ces méthodes sur des systèmes plus généraux et ouvrir les portes à sauver l'énergie sur tout types de systèmes.

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Citation (ISO format)
NOTO, Eugenio. Energy complexity in population model protocols. 2018. doi: 10.13097/archive-ouverte/unige:107658
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Thesis
accessLevelPublic
Identifiers
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Technical informations

Creation09/03/2018 4:44:00 PM
First validation09/03/2018 4:44:00 PM
Update time03/15/2023 8:37:22 AM
Status update03/15/2023 8:37:22 AM
Last indexation01/29/2024 9:35:07 PM
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