Titre : |
Ordonnancer le trafic dans des réseaux déterministes grâce à l’apprentissage par renforcement |
Type de document : |
thèse |
Auteurs : |
Adrien ROBERTY, Auteur ; Annie CHOQUET-GENIET, Directeur de thèse ; Frédéric RIDOUARD, Directeur de thèse ; Siwar BEN HADJ SAÏD, Directeur de thèse ; Henri BAUER, Directeur de thèse ; LIAS UR 20299 UP-ENSIP / ISAE-ENSMA, Commanditaire ; Katia JAFFRÈS-RUNSER, Rapporteur ; Abdelmadjid BOUABDALLAH, Rapporteur ; Nicolas NAVET, Examinateur ; Mireille SARKISS, Examinateur |
Importance : |
111 p. |
Note générale : |
NNT 2024ESMA0001
Résumé
Mots clés
Remerciements
Acronymes
Symboles
Sommaire
Liste des tableaux
liste des figures
Introduction générale
Bibliographie
Glossaire
Table des matières
Résumé
Mots clés
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Catégories : |
Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Apprentissage profond Industrie 4.0 Intelligence artificielle Ordonnancement (informatique) Temps réel (informatique)
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Résumé : |
CONTEXTE TECHNOLOGIQUE
Les délais de bout en bout
Time-Sensitive Networking
Apprentissage automatique
Apprentissage par renforcement
État de l'art
CONTRIBUTIONS
Introduction aux contributions
Configurer le TAS de manière indentique
Configurer le TAS de manière individuelle
CONCLUSION GÉNÉRALE ET PERSPECTIVES
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En ligne : |
https://theses.hal.science/tel-04634443 |