Abstract FR:

Dans un réseau quel qu'il soit, le contrôle de trafic est une composante des plus importantes. Son existence est liée à la possibilité d'avoir des situations de congestion qui peuvent provoquer des effondrements complets des performances du réseau. Devant la complexité croissante des réseaux due notamment à la diversité des services supportés, les mécanismes de contrôle de trafic classiques montrent leurs limites. Une des idées maîtresses de cette thèse consiste à montrer la nécessité de s'orienter vers une approche de contrôle adaptatif qui permet de tenir compte des aspects évolutifs du réseau. Dans cette étude, nous nous sommes particulièrement intéressés au problème de contrôle de congestion dans les réseaux atm. Ces travaux considèrent les systèmes multi-agents comme un outil capable de répondre aux besoins d'adaptabilité et tenant compte des aspects de distribution inhérents aux réseaux de télécommunications. De par les capacités d'adaptation et d'interaction qui les caractérisent, les systèmes multi-agents constituent des architectures particulièrement adaptées à supporter des systèmes de contrôle adaptatif. Un modèle qui permet de mettre en oeuvre des mécanismes de contrôle flexibles et efficaces a été défini. Il est structuré en couches et constitue de deux niveaux : un niveau contrôle et un niveau meta-contrôle. Le premier niveau assure les fonctions de contrôle de base. Le second niveau, implémenté par des agents, apporte au niveau contrôle la flexibilité nécessaire. Pour mettre en oeuvre la couche contrôle, nous avons proposé le mécanisme trac (threshold algorithm for control) qui utilise des seuils de congestion afin de declencher différentes actions de contrôle. Le mécanisme d-trac (dynamic trac) résulte de l'intégration d'agents au mécanisme trac. Il exploite les capacités d'interaction et d'observation des agents pour effectuer un ajustement dynamique des seuils de congestion et une exécution flexible des actions de contrôle. Un environnement de simulation de réseau atm intégrant des agents a été développé en utilisant des environnements de développement agent (le langage ptitloo et la plate-forme dima).