Lab 1 : FIT-IoTLab – Guillaume Schreiner (ICube/CNRS)
Lab 2: Exploiting temporal regularities in periodical networks
(with application to routing) – Arnaud Casteigts & Francesca Guerriero (LaBRI/CNRS – UniCal)
In this lab, we will develop a scenario where the nodes are moving in the plane according to periodical trajectories (for simplicity, the trajectories are different but their periods are the same). When two nodes are within range, a link appears between them; when they get away, the link disappears, thus over time, each node meets some of the other nodes but not all of them. As time passes, the nodes learn all of the corresponding links, which are possibly intermittent, but guaranteed to reappear (thanks to the periodicity assumption). By exchanging this information with each other in a multi-hop fashion, they eventually learn the entire « footprint » of the network. Moreover, for a secret reason that the students must find out, the nodes can detect automatically when they know the entire footprint. Finally, after this detection, they can start using this information to perform an optimal min-hop DTN routing in the network. The simulation will be made using the JBotSim library.
Lab 3 : Queuing systems & Markov decision process-Alain Jean-Marie (Inria)
La session de labo « queueing system and Markov decision processes » permettra la manipulation d’un exemple classique de la théorie des files d’attente en temps discret, et illustrera les méthodes d’analyse présentées en cours. Un problème d’optimisation dynamique issu de ce même modèle sera également construit et analysé. L’outil utilisé pour ces expériences est marmoteCore (http://marmotecore.gforge.inria.fr/dokuwiki/doku.php). Il s’agit d’une plate-forme de programmation pour construire et résoudre des modèles de Markov avec des espaces d’états discrets. Il consiste en une API et des modèles pré-définis. Au coté de marmoteCore vient marmoteMDP qui est une plate-forme de programmation pour construire et résoudre des modèles de décision Markoviens, et qui est elle-même réalisée avec l’API marmoteCore.
Lab 4 : NetGen and PickCell to simulate a network in its environment – Bernard Pottier (LabSTICC/CNRS)
Voir https://rescom2019.loria.fr/programme/ouvertures/ pour la description du cours associé.
Dans le lab, nous présentons en deux temps :
- Les outils logiciels, avec une démonstration d’usage,
- Des algorithmes implantés dans les simulateurs, et notoirement les calculs de propagation, puis une expérimentation permettant la validation des résultats de simulation.
L’outillage utilisé est une machine Linux dotée d ‘un accélérateur graphique, et de cartes Arduino supportant un GPS et un émetteur récepteur LoRa.
