Algorithme de colonies de fourmisLes algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.
Station de basevignette|Station de radiocommunication en Géorgie Dans un système de radiocommunication mobile terrestre, une station de base est un équipement installé sur un site et muni d'une antenne émettrice-réceptrice avec lequel communiquent les appareils mobiles, pour avoir accès à un réseau de télécommunications. Le terme est utilisé dans le contexte de la téléphonie mobile, des réseaux informatiques sans fil, d'autres communications sans fil et dans l'arpentage.
Algorithme mémétiqueLes algorithmes mémétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode de résolution pour résoudre le problème de manière exacte en un temps raisonnable. Les algorithmes mémétiques sont nés d'une hybridation entre les algorithmes génétiques et les algorithmes de recherche locale. Ils utilisent le même processus de résolution que les algorithmes génétiques mais utilisent un opérateur de recherche locale après celui de mutation.
Algorithme évolutionnistevignette|redresse=1.2|Un algorithme évolutionnaire utilise itérativement des opérateurs de sélections (en bleu) et de variation (en jaune). i : initialisation, f(X) : évaluation, ? : critère d'arrêt, Se : sélection, Cr : croisement, Mu : mutation, Re : remplacement, X* : optimum. Les algorithmes évolutionnistes ou algorithmes évolutionnaires (evolutionary algorithms en anglais), sont une famille d'algorithmes dont le principe s'inspire de la théorie de l'évolution pour résoudre des problèmes divers.
Base Station SubsystemLe sous-système des stations de Base (Base Station Subsystem ou BSS) est la partie radio (RAN) d'un réseau de téléphonie mobile GSM, chargée de la connexion entre les Stations Mobiles MS, c'est-à-dire les téléphones mobiles, et la partie commutation du réseau GSM (vers le MSC). Il est composé de : BTS (Base Transceiver Station) ; BSC (Base Station Controller) ; TRAU (Transcoder and Rate Adaptation Unit). et du réseau de backhaul (liaisons en câbles de cuivre ou faisceaux hertziens) reliant ces équipements entre eux et avec le cœur de réseau (NSS sur le dessin).
Base transceiver stationLa base transceiver station (en français : station de transmission de base ou station émettrice-réceptrice de base) (BTS) est un des éléments de base du système cellulaire de téléphonie mobile GSM. Elle est appelée plus communément « antenne-relais GSM » (à différencier de l'antenne-relais UMTS, de type Node B). Schématiquement, cette cellule (base du maillage d'un réseau de téléphonie mobile) est composée essentiellement d'un élément d'interface avec la station la contrôlant (la BSC), d'un ou plusieurs émetteurs et récepteurs (transceiver, TRX) et d'une à trois antennes.
Transmission sans filLa transmission sans fil est un mode de communication à distance utilisant des ondes électromagnétiques modulées comme vecteur. Avec celles-ci, les distances peuvent être courtes , voire correspondre à des millions de kilomètres pour le réseau de communications avec l'espace lointain de la NASA. Dans le domaine grand-public, les applications les plus courantes des transmissions sans fil incluent les téléphones portables, les GPS, les souris et les claviers d’ordinateur, les réseaux Wi-Fi, les réseaux mobiles (les WAN sans fil), les casques audio, les récepteurs radio et la télévision numérique terrestre et par satellite.
Optimisation par essaims particulairesL'optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais) est une métaheuristique d'optimisation, inventée par Russel Eberhart (ingénieur en électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en 1995. Cet algorithme s'inspire à l'origine du monde du vivant. Il s'appuie notamment sur un modèle développé par Craig Reynolds à la fin des années 1980, permettant de simuler le déplacement d'un groupe d'oiseaux. Une autre source d'inspiration, revendiquée par les auteurs, James Kennedy et Russel Eberhart, est la socio-psychologie.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Agent-based modelAn agent-based model (ABM) is a computational model for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) in order to understand the behavior of a system and what governs its outcomes. It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo methods are used to understand the stochasticity of these models.
