Abstract:
Dans ce mémoire nous avons commencépar introduire la simulation à événements
discrets utilisée dans notre application. La génération d'´echantillons suivant différentes
lois de probabilités usuelles a été aussi introduite selon différentes méthode de simulation (inversion et rejet). Ensuite, les processus stochastiques et la file d'attente M/M/1
ont été ´etudiés pour permettre la validation de notre application.
La méthode de Monte-Carlo a été ´etudiée avec ses avantages et ses inconvénients.
Pour pallier au problème de précision des estimateurs obtenus par MC, nous avons
pr´esenté les différentes techniques de réduction de la variance ainsi que quelques méthodes
d'´echantillonnages qui réduisent la variance, particulièrement l'EDA qui fut séléctionné
dans des travaux récents, comme une meilleure méthode comparée `a l'´echantillonnage
al´eatoire(l'EA) et l'´echantillonnage descriptif (l'ED).
Pour pouvoir utiliser l'EDA un composant logiciel a été d´eveloppé qui est une
implémentation de la méthode EDA. Ce composant a été d´eveloppé en utilisant le
language de programmation C sous le système d'exploitation Linux.En particulier, les
differentes structures de ce composant et les algorithmes ont été données. Le manuel
et un exemple d'utilisation du composant a été aussi présenté dans ce mémoire pour
faciliter la tache a l'utilisateur.
Finalement, la méthode EDA a été validée à travers le modèle de file d'attente
M/M/1. Les résultats obtenus `a travers la simulation sont très proche des valeurs
théoriques.
Perspectives
Les résultats obtenus dans le cadre de ce travail ouvrent de nombreuses perspectives
