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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

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Réalisé par :
Abid Ahmed
&
Zouari Fedi
Encadré par :
Mme. B. Hadj-Alouane Atidel
&
Mr. Balma Ali
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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
Projet de fin d’année II
Département Génie Industriel
11 mai 2013
Plan
• Introduction
• Réseau actuel : téléphonie fixe
• Réseau NGN
• Problématique
• Modélisation du problème
• Résolution
• Conclusion
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Introduction
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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. Réalisé par : Abid Ahmed & Zouari Fedi Encadré par : Mme. B. Hadj-Alouane Atidel & Mr. Balma Ali ECOLE NATIONALE D’INGENIEURS DE TUNIS Modélisation et résolution d’un problème de localisation des nœuds d’accès dans un réseau de télécommunication : Cas du Réseau de Tunisie Télécom Projet de fin d’année II Département Génie Industriel 11 mai 2013
  • 2. Plan • Introduction • Réseau actuel : téléphonie fixe • Réseau NGN • Problématique • Modélisation du problème • Résolution • Conclusion 2
  • 4. Réseau actuel : téléphonie fixe •CTN : Commutateur de Transit National •CL : Commutateur local 4
  • 5. Réseau NGN: Définition NGN Transport en paquets IP Réseau multiservice Topologie ouverte NGN : Next Generation Network 5
  • 6. Réseau NGN: Topologie NGN Couche de transport MGW Couche de contrôle MGWC Autres couches MGW: Média Gateway •Equipement de communication •Conversion en IP à l’aide des cartes VPU MGWC : Média Gateway Controller •Intelligence du réseau •Contrôle/Commande 6
  • 7. Migration vers NGN IP •Par superposition? •Par remplacement? •Par installation de nouveaux sous-réseaux? 7
  • 8. Minimisation de la charge maximale dans les liens de la couche de transport. Amélioration de la qualité de service Problématique (1) 8
  • 9. Problématique (1) IP 3 4 5 1 2 MGW CL 6 CL 7CL 8 IP 3 4 5 1 2 MGW CL 6 CL 7CL 8 Cas 1Cas 2 Choix de raccordement •Pas de conversion en IP •Pas de charge supplémentaire dans le réseau dorsal •Conversion en IP •Charge supplémentaire dans le réseau dorsal 9 IP 3 4 5 1 2 MGW CL i Contrainte géographique
  • 10. Problématique (1) Choix de routage Routage 2Routage 1 IP 3 4 5 1 2 MGW CL 6 CL 7CL 8 IP 3 4 5 1 2 MGW CL 6 CL 7CL 8 Congestion 10
  • 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 demande Programme linéaire en nombre entier (PLNE) 11
  • 12. Modélisation (1) • Variables de décisions ▫ : Quantité de demande k circulant dans l’arc e ▫ : Quantité totale des demandes dans l’arc e ▫ • Fonction objectif k ef nonsi0 (j)MGWlaaraccordéest(i)CLlesi1j ip Min fmax k k effe EMGWefMaxf e ,max 12
  • 13. Modélisation (1) : Contraintes Contrainte de connexions des CL sur les média Gateway IP 3 4 5 1 2 MGW CL i MGWj j ip 1 13
  • 14. IP 3 4 5 1 2 MGW CL i Contrainte d’unicité de la fibre optique i j j i pp Dans la suite on représentera chaque couple de deux arcs entre deux sommets par un seul arc Modélisation (1) : Contraintes 14
  • 15. Modélisation (1) : Contraintes Contrainte de conservation de flot t=asid MGWasi0 s=asid- k k k k (a)+ )(a ee ff k d Destination k d- Source MGW (a)+ ef (a)- ef 15 k a ee dff (a)+ )( 0dk k a ee dff (a)+ )( 0 dk 0 (a)+ )(a ee ff
  • 16. Modélisation (1) : Contraintes Contrainte de capacité de l’arc IP 3 4 5 1 2 MGW k k ee fff max k k ee fff max 16
  • 17. Modélisation (1) : Contraintes IP 3 4 5 1 2 MGW CL 6 CL 7CL 8 9)8,6( dDemande Contrainte de capacité en cas de liaison j i kk ji pdf ),( 9 54 9 95 94 17
  • 19. Formulation (1) t=asid MGWasi0 s=asid- k k k k (a)+ )(a ee ff EMGWemax k k ee fff KketMGWjTerm,i),( j i kk ji pdf MGWjetTermi1 j j ip MGWjetTermii j j i pp 0;0;0 maxfff e k e 1,0j ip maxfMin Sous les contraintes : 19
  • 20. Minimisation de  L’utilisation des ressources logicielles VPU &  La charge maximale dans les liens Minimisation du coût d’investissement Problématique (2) 20
  • 21. 21 IP 3 4 5 1 2 MGW CL 6 CL 7CL 8 Cartes VPU 1er cas : Cartes VPU non sollicitée2ème cas : CartesVPU sollicitée Problématique (2)
  • 22. Formulation (2) t=asid MGWasi0 s=asid- k k k k (a)+ )(a ee ff EMGWemax k k ee fff KketMGWjTerm,i),( j i kk ji pdf MGWjetTermi1 j j ip MGWjetTermii j j i pp 0;0;0 maxfff e k e 1,0j ip maxfMin Sous les contraintes : f * max EMGWe2.1 max * k k ee fff Formulation 1 f * max 20% : pour relaxer le modèle Contrainte sur le nombre de carte VPU MGWh hq ][Min q[h]: nombre de cartes installées dans la MGW h 0;0 e k e ff ][hq& 22
  • 23. Modélisation (2) : Contraintes Contrainte définissante le nombre de carte VPU dans chaque MGW MGWh][ Chqf EMGWe k e e ∈ EMGW ?? C : Capacité de la carte VPU 23
  • 24. Formulation (2) t=asid MGWasi0 s=asid- k k k k (a)+ )(a ee ff KketMGWjTerm,i),( j i kk ji pdf MGWjetTermi1 j j ip MGWjetTermii j j i pp ;1,0j ip Sous les contraintes : EMGWe2.1 max * k k ee fff 0;0 e k e ff;][hq MGWh hq ][Min MGWh][ Chqf EMGWe k e 24
  • 25. Résolution Outils de résolution: • Logiciel de modélisation et résolution : CPLEX 12.2 • Langage : OPL • Génération des données : langage C 25
  • 26. Résolution •Taille réel (cas de Tunisie Télécom) : 5 MGW & 110 CL •Etat: out of memory (quelques secondes) 26
  • 27. Résolution: Solution optimale et temps de résolution 5MGW&20CL Instance Temps(s) Solution 1 185,42 8 2 116,2 7 3 91,31 7 4 91,49 7 5 1381,83 7 •Résultats des instances 5 MGWs et 20 CL 27 5MGW&15CL Instance Temps(s) Solution 1 3,13 3 2 22,90 5 3 43,27 4 4 16,8 5 5 21,45 5 •Résultats des instances 5 MGWs et 15 CL
  • 28. 28 5MGW&25CL Instance Temps(mn) Solution Borne Inf Gap (%) Etat 1 38 13 1 92,3 Out of Memory 2 34 12 1,1 91,1 Out of Memory 3 46 13 1,3 91,3 Out of Memory 4 46 13 1,1 91,3 Out of Memory 5 47 12 3 75 Out of Memory Cas de 5 MGW & 25 CL Résolution: Solution optimale et temps de résolution
  • 29. Résolution: Solutions générées MGW : h Nombre de carte VPU : q[h] 1 q[1]=2 2 0 3 1 4 0 5 0 2) q[h] : Nombre de cartes VPU installées sur chaque MGW : 29 Cas 5 MGWs et 15 CL MGWh 3q[h]1) Solution optimal de la fonction objectif :
  • 30. Résolution : Solutions générées Links <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> 0 3) : Connexions des CL sur les MGWs : j ip 30 Cas 5 MGWs et 15 CL
  • 31. Résolution : Solutions générées Links 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> 7 4) : Valeurs des portions de Trafics sur chaque « Links »: k ef 31 Cas 5 MGWs et 15 CL
  • 32. Conclusion • Aide à la décision • Regroupement des CL • Résolution par lots • Complexité: problème très difficile • Nécessité de développer d’autres techniques de résolution 32
  • 33. 33