Les résultats obtenus sont présentés pour différentes topologies. Le but de ces manipulations est de déterminer les caractéristiques de notre approche et aussi d’avoir une première appréciation de son efficacité en comparaison avec le protocole DSR. Ce protocole est très connu et facile à implémenter. L’intérêt réside essentiellement dans le fait que de nombreux protocoles s’y comparent.
8.3.1 Evaluation du rendement de notre approche
Protocole expérimental. Nous allons comparer les performances de notre solution avec les perfor-mances du protocole DSR vu précédemment. L’évaluation sera faite pour des réseaux de 15, 50, 100 et 200 stations. Les noyaux des réseaux, c’est-à-dire les configurations spatiales initiales, sont données en 8.7. Nous avons fait figurer, sur ces illustrations, une organisation possible issu du processus d’auto-organisation. Cette situation est critique dans le sens où les groupes sont peu denses (portée des stations réduite). Une conséquence visible est le nombre réduit d’agents ayant le rôle de simple membre.
FIG. 8.7 – Configurations spatiales initiales des simulations pour le réseau en grappe
Pour chacune de ces configurations, toutes les secondes un agent, choisi au hasard, envoie à un autre, lui aussi choisi au hasard. Les messages envoyés ont un champ de donnée, selon le cas, de 10, 256 ou 1024 octets. Toute les dix secondes une station tombe en panne pour dix secondes.
Evaluation comparative et caractéristiques de notre approche 157
Performances mesurées. Nous présentons en figure 8.8 les résultats obtenus en simulation. Les gra-phiques mettent en évidence le ratio volume total transmis par le système avec DSR sur le volume total transmis par notre solution. Pour chacune des configurations notre approche est plus efficace que DSR (ratio supérieur à 1). Il faut aussi garder à l’esprit que l’acquittement des messages intervient dans le maintien de la cohérence de l’auto-organisation au même titre que l’écoute indiscrète qui consiste à extraire des informations pertinentes des messages échangés dans le voisinage.
FIG. 8.8 – Comparaison des performances de DSR/MWAC dans le cas de réseaux maillés Ces mesures mettent en évidence différentes caractéristiques de notre approche que nous présentons selon le critère observé.
Notre approche est pénalisée par sa non optimalité des routes. On remarque que plus le volume des
messages transmis est important, plus nos performances se rapprochent de celles de DSR. Cela provient du fait que les routes que nous fournissons sont optimales en terme de groupe et non de route. Ce dé-faut est tout même moins pénalisant que le gain obtenu par l’auto-organisation pendant une recherche de routes. Si les ratios de DSR et MWAC se rapprochent, ce n’est pas que les performances de notre approche sont moins importantes. En effet, la majeure partie des volumes que l’on divise est constituée par les données.
D’une manière générale, plus le réseau sera vaste moins ce problème sera pénalisant comme le montre la figure 8.9.
Notre approche supporte le passage à l’échelle. Notre approche supporte très bien le passage à
158 Une architecture SMA pour la gestion des communications sans fil
FIG. 8.9 – Performances comparative DSR/MWAC dans le cas de réseaux maillés
tient au fait que le nombre de groupe n’augmente pas proportionnellement avec le nombre de stations. Selon les cas des groupes apparaissent ou deviennent simplement plus denses.
La performance de notre solution est biaisé par le volume d’auto-organisation initiale.. On remarque
un ratio nul pendant l’intervalle de temps [0,3] : cela vient du fait que nos agents se sont auto-organisés alors qu’aucun envoi de message n’a été demandé. Cependant, notre approche peut être assimilée à un traitement basé sur la demande car l’acheminement des messages s’adapte au trafic en fonction de la demande et du besoin (hormis à l’instant t=0 où la station est mise en fonction). Il n’y a en effet pas de distribution uniforme du trafic sur le réseau : on ne maintient pas l’organisation dans une situation valide si cela n’est pas nécessaire.
8.3.2 Evaluation de l’auto-organisation.
En terme de résultats, les comparaisons avec DSR montrent que notre approche est plus efficace. La structure de groupes des agents à donc bien permis une réduction du volume des messages qui per-mettent la localisation des autres agents et donc l’établissement de routes. La validité de notre approche peut donc être établie.
Les raisonnements mis en jeu par les agents qui participent au processus d’auto-organisation ne néces-sitent pas de primitives très cognitives. Le résultat (les groupes) de ce processus étant facilement identi-fiable et compréhensible par un observateur extérieur, la simplicité du processus peut être constatée.
Identifiant Evènement
A Auto-organisation de 300 stations B correction d’une incohérence C ajout de 10 stations
D correction survenue à la suite d’une perturbation (déplacement d’une station)
En terme d’auto-organisation, la figure 8.10 permet de constater la stabilité. Les structures qui sont établies font preuve d’une constance dans le temps. Elles ne sont remises en cause que lorsque une in-cohérence (évènement B) est détectée. La figure permet de voir les envois de messages qui ont permis
Un intergiciel multi-agents par envoi de messages pour les systèmes multi-agents physiques 159
FIG. 8.10 – Variation du volume échangé par le processus d’auto-organisation
ces modifications. Le déplacement de stations (évènement D) peut entraîner des ré-élections si l’agent qui se déplace est un représentant ou un agent de liaison qui est le seul à permettre la communication entre deux groupes connexes. Dans les autres cas, cette mobilité n’aurait entraîné aucune autre réélection de représentant : elle change seulement la structure interne de certains groupes. Il est à noter que les messages échangés qui concernent l’ajout des 10 stations (évènement C) n’ont pas affecté la topologie existante. Les agents représentants existants n’ont pas perdu leur mandat afin de privilégier justement cette stabilité du processus. Par contre des groupes ont vu leur nombre de simples membres ou d’agents de liaison augmenter et d’autres groupes sont apparus.
La sensibilité du processus, que l’on ne peut complètement dissocier du critère de stabilité, a été abor-dée dans le point précédent. Les états de reconnaissance totale concernent les structures cohérentes. D’éventuelles structures incohérentes peuvent avoir été détectées précédemment (état de reconnaissance partielle) et être corrigées. Il est à noter que si le processus mis en place avait été trop sensible, il y aurait eu un impact visible sur les rendements des protocoles. A contrario, si il avait été trop peu sensible, la tolérance aux pannes qui aurait été mauvaise.
La convergence ne peut être que constatée sur les simulations.