Modeling and simulation of traffic flow and epidemic spreading in scale free networks

Abstract

Nombreux systèmes dans le monde réel peuvent être représentés comme des réseaux com- plexes. Les recherches montrent que la majorité des réseaux réels sont de nature dite : "sans échelle". Le défi majeur d’une architecture d’un réseau, est de comprendre les phénomènes qui apparaissent dans les réseaux complexes. Dans la littérature il y a deux phénomènes qui sont largement étudiés: la propagation des virus et le trafic. L’objectif de l’étude du trafic sur les réseaux complexes est l’augmentation de la capacité du trafic sans frais supplémentaires au niveau technique et économique. En outre, l’étude de la propagation des virus dans les réseaux complexes est de connaître la dynamique de cette dernière et la méthode efficace pour contrôler la prévalence de l’infection. L’objectif de cette thèse est d’étudier les deux phénomènes mentionnés ci-dessus et la relation entre eux. D’une part, nous avons proposé une architecture de réseau qui permet de résister à la propagation des virus dans les réseaux complexes; cette architecture nommée "Restricted scale-free network". D’autre part, nous avons étudié l’impact des stratégies de routage (shortest path "SP", efficient path "EP" et global dynamic "GD") sur la propagation des virus dans les réseaux complexes. Cette étude nous a permis de proposer une nouvelle méthode de vaccination anti-virus pour utiliser des algorithmes de routage performants (EP et GD) avec un niveau de protection convenable pour combattre la propagation des virus sans aucun effet sur l’efficacité du trafic. A l’égard du trafic, nous avons étudié l’impact des algorithmes de routage dans les réseaux interconnectés et nous avons proposé des algorithmes optimales, très utiles et efficaces "Border routing algorithms". Nos stratégies ont donné des performances similaires par rapport aux stratégies de routage globales sans charges de trafic ni de frais supplémentaires. Les résultats de nos travaux pourront être appliquer dans plusieurs domaines: la biologie, l’économie, sciences sociales et d’autres ....