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21IP 3451 2MGWCL 6CL 7CL 8 Cartes VPU1er cas : Cartes VPU non sollicitée2ème cas : CartesVPU sollicitéeProblématique (2)
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Modélisation (2) : ContraintesContrainte définissante le nombre de carte VPU dans chaque MGWMGWh][ ChqfEMGWekee ∈ EMGW ??C...
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RésolutionOutils de résolution:• Logiciel de modélisation et résolution :CPLEX 12.2• Langage : OPL• Génération des données...
Résolution•Taille réel (cas de Tunisie Télécom) :5 MGW & 110 CL•Etat: out of memory (quelques secondes)26
Résolution: Solution optimale et tempsde résolution5MGW&20CLInstance Temps(s) Solution1 185,42 82 116,2 73 91,31 74 91,49 ...
285MGW&25CLInstance Temps(mn) Solution Borne Inf Gap (%) Etat1 38 13 1 92,3 Out of Memory2 34 12 1,1 91,1 Out of Memory3 4...
Résolution: Solutions généréesMGW : h Nombre de carte VPU : q[h]1 q[1]=22 03 14 05 02) q[h] : Nombre de cartes VPU install...
Résolution : Solutions généréesLinks <i,j,e> Valeur : p(i,j)<6 2 11> p(6,2)=0<2 6 11> p(2,6)=0<6 3 12> p(6,3)=1<3 6 12> P(...
Résolution : Solutions généréesLinks Markets Valeur<1 3 2> <7 14> 10<1 3 2> <10 13> 10<10 1 19> <6 14> 9<10 1 19> <10 12> ...
Conclusion• Aide à la décision• Regroupement des CL• Résolution par lots• Complexité: problème très difficile• Nécessité d...
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Modélisation et résolution d’un problème de localisation des nœuds d’accès dans un réseau de télécommunication : Cas du Réseau de Tunisie Télécom

  1. 1. Réalisé par :Abid Ahmed&Zouari FediEncadré par :Mme. B. Hadj-Alouane Atidel&Mr. Balma AliECOLE NATIONALE D’INGENIEURS DE TUNISModélisation et résolution d’un problème de localisation desnœuds d’accès dans un réseau de télécommunication :Cas du Réseau de Tunisie TélécomProjet de fin d’année IIDépartement Génie Industriel11 mai 2013
  2. 2. Plan• Introduction• Réseau actuel : téléphonie fixe• Réseau NGN• Problématique• Modélisation du problème• Résolution• Conclusion2
  3. 3. IntroductionConcurrence&NouvelletechnologieLimitationdu réseauactuelRéseau dela nouvellegénération3
  4. 4. Réseau actuel : téléphonie fixe•CTN : Commutateur de Transit National•CL : Commutateur local4
  5. 5. Réseau NGN: DéfinitionNGNTransporten paquetsIPRéseaumultiserviceTopologieouverteNGN : Next Generation Network5
  6. 6. Réseau NGN: TopologieNGNCouche detransportMGWCouche decontrôleMGWCAutres couchesMGW: Média Gateway•Equipement de communication•Conversion en IP à l’aide descartes VPUMGWC : Média Gateway Controller•Intelligence du réseau•Contrôle/Commande6
  7. 7. Migration vers NGNIP•Par superposition?•Par remplacement?•Par installation denouveaux sous-réseaux?7
  8. 8. Minimisation de la charge maximale dans les liens dela couche de transport.Amélioration de la qualité de serviceProblématique (1)8
  9. 9. Problématique (1)IP 3451 2MGWCL 6CL 7CL 8IP 3451 2MGWCL 6CL 7CL 8Cas 1Cas 2Choix de raccordement•Pas de conversion en IP•Pas de charge supplémentaire dans leréseau dorsal•Conversion en IP•Charge supplémentaire dans le réseaudorsal9IP 3451 2MGWCL iContrainte géographique
  10. 10. Problématique (1)Choix de routageRoutage 2Routage 1IP 3451 2MGWCL 6CL 7CL 8IP 3451 2MGWCL 6CL 7CL 8Congestion10
  11. 11. Modélisation (1)• Graphe: réseau• Sommets:▫ Nœuds dorsaux: MGWs▫ Nœuds terminaux: Commutateurs locaux CL• Arcs: liens du réseau▫ Arcs MGW▫ Arcs entre CL et MGW• Flot: trafic de la demandeProgramme linéaire en nombre entier (PLNE)11
  12. 12. Modélisation (1)• Variables de décisions▫ : Quantité de demande k circulant dans l’arc e▫ : Quantité totale des demandes dans l’arc e▫• Fonction objectifkefnonsi0(j)MGWlaaraccordéest(i)CLlesi1jipMin fmaxkkeffeEMGWefMaxf e ,max12
  13. 13. Modélisation (1) : ContraintesContrainte de connexions des CL sur les média GatewayIP3451 2MGWCL iMGWjjip 113
  14. 14. IP3451 2MGWCL iContrainte d’unicité de la fibre optiqueijji ppDans la suite on représentera chaque couple de deux arcs entre deuxsommets par un seul arcModélisation (1) : Contraintes14
  15. 15. Modélisation (1) : ContraintesContrainte de conservation de flott=asidMGWasi0s=asid-kkkk(a)+ )(aee ffkdDestinationkd-SourceMGW(a)+ef(a)-ef15kaee dff(a)+ )(0dkkaee dff(a)+ )(0 dk0(a)+ )(aee ff
  16. 16. Modélisation (1) : ContraintesContrainte de capacité de l’arcIP3451 2MGWkkee fff maxkkee fff max16
  17. 17. Modélisation (1) : ContraintesIP3451 2MGWCL 6CL 7CL 89)8,6(dDemandeContrainte de capacité en cas de liaisonjikkji pdf ),(9549959417
  18. 18. Contraintes d’intégrités1,0000maxjiekepfffModélisation (1) : Contraintes18
  19. 19. Formulation (1)t=asidMGWasi0s=asid-kkkk(a)+ )(aee ffEMGWemaxkkee fffKketMGWjTerm,i),(jikkji pdfMGWjetTermi1jjipMGWjetTermiijji pp0;0;0 maxfff eke1,0jipmaxfMinSous les contraintes :19
  20. 20. Minimisation de L’utilisation des ressources logicielles VPU& La charge maximale dans les liensMinimisation du coût d’investissementProblématique (2)20
  21. 21. 21IP 3451 2MGWCL 6CL 7CL 8 Cartes VPU1er cas : Cartes VPU non sollicitée2ème cas : CartesVPU sollicitéeProblématique (2)
  22. 22. Formulation (2)t=asidMGWasi0s=asid-kkkk(a)+ )(aee ffEMGWemaxkkee fffKketMGWjTerm,i),(jikkji pdfMGWjetTermi1jjipMGWjetTermiijji pp0;0;0 maxfff eke1,0jipmaxfMinSous les contraintes :f *maxEMGWe2.1 max*kkee fffFormulation 1f *max20% : pour relaxer le modèleContrainte sur le nombre de carte VPUMGWhhq ][Minq[h]: nombre de cartesinstallées dans la MGW h0;0 eke ff][hq&22
  23. 23. Modélisation (2) : ContraintesContrainte définissante le nombre de carte VPU dans chaque MGWMGWh][ ChqfEMGWekee ∈ EMGW ??C : Capacité de la carte VPU23
  24. 24. Formulation (2)t=asidMGWasi0s=asid-kkkk(a)+ )(aee ffKketMGWjTerm,i),(jikkji pdfMGWjetTermi1jjipMGWjetTermiijji pp;1,0jipSous les contraintes :EMGWe2.1 max*kkee fff0;0 eke ff;][hqMGWhhq ][MinMGWh][ ChqfEMGWeke24
  25. 25. RésolutionOutils de résolution:• Logiciel de modélisation et résolution :CPLEX 12.2• Langage : OPL• Génération des données : langage C25
  26. 26. Résolution•Taille réel (cas de Tunisie Télécom) :5 MGW & 110 CL•Etat: out of memory (quelques secondes)26
  27. 27. Résolution: Solution optimale et tempsde résolution5MGW&20CLInstance Temps(s) Solution1 185,42 82 116,2 73 91,31 74 91,49 75 1381,83 7•Résultats des instances5 MGWs et 20 CL275MGW&15CLInstance Temps(s) Solution1 3,13 32 22,90 53 43,27 44 16,8 55 21,45 5•Résultats des instances5 MGWs et 15 CL
  28. 28. 285MGW&25CLInstance Temps(mn) Solution Borne Inf Gap (%) Etat1 38 13 1 92,3 Out of Memory2 34 12 1,1 91,1 Out of Memory3 46 13 1,3 91,3 Out of Memory4 46 13 1,1 91,3 Out of Memory5 47 12 3 75 Out of MemoryCas de 5 MGW & 25 CLRésolution: Solution optimale et tempsde résolution
  29. 29. Résolution: Solutions généréesMGW : h Nombre de carte VPU : q[h]1 q[1]=22 03 14 05 02) q[h] : Nombre de cartes VPU installées sur chaque MGW :29Cas 5 MGWs et 15 CLMGWh3q[h]1) Solution optimal de la fonction objectif :
  30. 30. Résolution : Solutions généréesLinks <i,j,e> Valeur : p(i,j)<6 2 11> p(6,2)=0<2 6 11> p(2,6)=0<6 3 12> p(6,3)=1<3 6 12> P(3,6)=1<7 1 13> 1<1 7 13> 1<7 5 14> 0<5 7 14> 03) : Connexions des CL sur les MGWs :jip30Cas 5 MGWs et 15 CL
  31. 31. Résolution : Solutions généréesLinks Markets Valeur<1 3 2> <7 14> 10<1 3 2> <10 13> 10<10 1 19> <6 14> 9<10 1 19> <10 12> 9<3 19 37> <6 19> 8<3 19 37> <13 19> 8<1 3 2> <8 11> 7<1 3 2> <8 13> 74) : Valeurs des portions de Trafics sur chaque « Links »:kef31Cas 5 MGWs et 15 CL
  32. 32. Conclusion• Aide à la décision• Regroupement des CL• Résolution par lots• Complexité: problème très difficile• Nécessité de développer d’autres techniques derésolution32
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