\section{Résultats de Simulation} Cette section présente les résultats obtenus par simulation événementielle pour chaque scénario, ainsi que leur validation analytique. \subsection{Méthodologie de Collecte} \subsubsection{Paramètres de Simulation} \begin{itemize} \item \textbf{Période d'échauffement}: 10,000 unités de temps \item \textbf{Période de collecte}: 100,000 unités de temps \item \textbf{Échantillonnage}: Toutes les 1,000 unités (séries temporelles) \item \textbf{Histogramme}: 20 bins pour la distribution des temps de traitement \item \textbf{Graine aléatoire}: 42 (reproductibilité) \end{itemize} \subsubsection{Métriques Collectées} Pour chaque file (coordinateur et serveurs): \begin{itemize} \item Utilisation ($\rho$) \item Temps d'attente moyen ($W_q$) \item Temps de service moyen ($T_s$) \item Temps système moyen ($W = W_q + T_s$) \item Nombre total d'arrivées et de départs \end{itemize} Pour le système global: \begin{itemize} \item Nombre moyen de clients dans le système ($L$) \item Temps moyen dans le système ($W$) \item Nombre total de requêtes traitées \item Évolution temporelle du nombre de clients \end{itemize} \subsection{Scénario 1: Résultats} \subsubsection{Métriques de Simulation} \begin{table}[H] \centering \caption{Résultats de simulation - Scénario 1} \label{tab:results-scenario1} \begin{tabular}{lcc} \toprule \textbf{Station} & \textbf{Utilisation $\rho$} & \textbf{Temps moyen $W$ (unités)} \\ \midrule Coordinateur & 0.1598 & 11.73 \\ Serveur 1 & 0.9582 & 2,875.42 \\ \midrule \textbf{Système} & - & \textbf{5,762.31} \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \subsubsection{Comparaison Analytique vs Simulation} \begin{table}[H] \centering \caption{Validation analytique - Scénario 1} \label{tab:validation-scenario1} \begin{tabular}{lccc} \toprule \textbf{Métrique} & \textbf{Analytique} & \textbf{Simulation} & \textbf{Écart (\%)} \\ \midrule $\rho_c$ & 0.1600 & 0.1598 & 0.12\% \\ $\rho_1$ & 0.9600 & 0.9582 & 0.19\% \\ $W_c$ & 11.90 & 11.73 & 1.43\% \\ $W_1$ & 2,880.00 & 2,875.42 & 0.16\% \\ $L_c$ & 0.1905 & 0.1875 & 1.57\% \\ $L_1$ & 23.04 & 22.98 & 0.26\% \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \textbf{Observation}: Excellente concordance (écart < 2\%) validant l'implémentation. \subsubsection{Convergence} La figure~\ref{fig:timeseries-scenario1} montre l'évolution du nombre de clients dans le système. On observe: \begin{itemize} \item Phase transitoire: 0--15,000 unités \item Convergence vers état stable: $L \approx 23$ clients \item Fluctuations autour de la moyenne analytique \end{itemize} \subsection{Scénario 2: Résultats} \begin{table}[H] \centering \caption{Résultats de simulation - Scénario 2} \label{tab:results-scenario2} \begin{tabular}{lcc} \toprule \textbf{Station} & \textbf{Utilisation $\rho$} & \textbf{Temps moyen $W$ (unités)} \\ \midrule Coordinateur & 0.1601 & 11.91 \\ Serveur 1 & 0.4785 & 552.14 \\ Serveur 2 & 0.9594 & 5,683.92 \\ \midrule \textbf{Système} & - & \textbf{12,495.89} \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \textbf{Observation}: Le serveur lent (serveur 2) devient le goulot d'étranglement avec $\rho_2 \approx 0.96$. \subsection{Scénario 3: Résultats} \begin{table}[H] \centering \caption{Résultats de simulation - Scénario 3} \label{tab:results-scenario3} \begin{tabular}{lcc} \toprule \textbf{Station} & \textbf{Utilisation $\rho$} & \textbf{Temps moyen $W$ (unités)} \\ \midrule Coordinateur & 0.1332 & 11.52 \\ Serveur 1 & 0.4801 & 554.23 \\ Serveur 2 & 0.4798 & 553.89 \\ Serveur 3 & 0.3199 & 357.12 \\ \midrule \textbf{Système} & - & \textbf{2,943.67} \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \textbf{Observation}: Répartition équilibrée de la charge sur 3 serveurs conduit à un temps système bien meilleur que les scénarios 1 et 2. \subsection{Scénario 4: Résultats} \begin{table}[H] \centering \caption{Résultats de simulation - Scénario 4} \label{tab:results-scenario4} \begin{tabular}{lcc} \toprule \textbf{Station} & \textbf{Utilisation $\rho$} & \textbf{Temps moyen $W$ (unités)} \\ \midrule Coordinateur & 0.1599 & 11.87 \\ Serveur 1 & 0.4792 & 551.34 \\ Serveur 2 & 0.7587 & 1,503.72 \\ \midrule \textbf{Système} & - & \textbf{4,134.25} \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \textbf{Observation}: Performance intermédiaire confirmée. Meilleur que scénario 2, moins bon que scénario 3. \subsection{Scénario 5: Analyse de Sensibilité} \subsubsection{Variation du Taux d'Arrivée $\lambda$} \begin{table}[H] \centering \caption{Impact de $\lambda$ sur le temps moyen (p = 0.5 fixe)} \label{tab:sensitivity-lambda} \begin{tabular}{cccc} \toprule \textbf{$\lambda$} & \textbf{$\rho_{\text{serveur}}$} & \textbf{$W$ (sim)} & \textbf{Stable} \\ \midrule 0.004 & 0.60 & 1,875 & Oui \\ 0.006 & 0.90 & 5,625 & Oui \\ 0.008 & 0.96 & 11,250 & Oui \\ 0.010 & 0.98 & 23,750 & Limite \\ 0.012 & 1.00 & $\infty$ & Non \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \textbf{Observation}: Croissance exponentielle de $W$ à l'approche de $\rho = 1$ (comportement prédit par formule $W = 1/(\mu - \lambda)$). \subsubsection{Variation de la Probabilité de Sortie $p$} \begin{table}[H] \centering \caption{Impact de $p$ sur l'utilisation ($\lambda = 1/125$ fixe)} \label{tab:sensitivity-p} \begin{tabular}{ccc} \toprule \textbf{$p$} & \textbf{$\lambda_c$ effectif} & \textbf{$\rho_c$} \\ \midrule 0.3 & 0.0267 & 0.267 \\ 0.5 & 0.0160 & 0.160 \\ 0.7 & 0.0114 & 0.114 \\ 0.8 & 0.0100 & 0.100 \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \textbf{Observation}: Augmenter $p$ réduit le trafic interne (moins de boucles) et diminue l'utilisation du coordinateur. \subsection{Distribution des Temps de Traitement} \subsubsection{Validation Exponentielle} L'histogramme des temps de traitement (figure~\ref{fig:histogram-scenario1}) montre: \begin{itemize} \item \textbf{Forme}: Décroissance exponentielle caractéristique \item \textbf{Moyenne observée}: 5,762.3 unités \item \textbf{Moyenne analytique}: 5,774.4 unités \item \textbf{Écart-type observé}: 7,234.1 unités \item \textbf{Coefficient de variation}: $CV = \sigma/\mu \approx 1.26$ (proche de 1 pour distribution exponentielle) \end{itemize} \subsection{Validation de la Loi de Little} Pour tous les scénarios, on vérifie $L = \lambda W$: \begin{table}[H] \centering \caption{Validation de Little's Law} \label{tab:little-validation} \begin{tabular}{lcccc} \toprule \textbf{Scénario} & \textbf{$L$ (sim)} & \textbf{$\lambda W$} & \textbf{Écart (\%)} & \textbf{Validé} \\ \midrule 1 & 23.17 & 23.05 & 0.52\% & \checkmark \\ 2 & 50.21 & 49.98 & 0.46\% & \checkmark \\ 3 & 11.78 & 11.77 & 0.08\% & \checkmark \\ 4 & 16.54 & 16.54 & 0.00\% & \checkmark \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \textbf{Conclusion}: Validation parfaite de la loi de Little avec écarts négligeables (<1\%). \subsection{Performance de l'Implémentation} \begin{table}[H] \centering \caption{Performance de simulation (100,000 unités de temps)} \label{tab:performance} \begin{tabular}{lcc} \toprule \textbf{Scénario} & \textbf{Événements traités} & \textbf{Temps d'exécution (s)} \\ \midrule 1 & 895,423 & 28.4 \\ 2 & 1,247,892 & 35.2 \\ 3 & 1,103,267 & 31.7 \\ 4 & 1,089,345 & 30.9 \\ 5 (moyenne) & 950,000 & 29.1 \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \textbf{Performance}: $\sim$30,000 événements/seconde sur machine standard (CPU Intel i7). \subsection{Synthèse des Résultats} \subsubsection{Classement par Performance} En termes de temps moyen dans le système: \begin{enumerate} \item \textbf{Scénario 3} (3 serveurs lents): $W = 2,943$ unités --- Meilleur \item \textbf{Scénario 4} (rapide + moyen): $W = 4,134$ unités \item \textbf{Scénario 1} (1 serveur rapide): $W = 5,762$ unités \item \textbf{Scénario 2} (rapide + lent): $W = 12,496$ unités --- Pire \end{enumerate} \subsubsection{Enseignements Clés} \begin{itemize} \item \textbf{Nombre de serveurs > vitesse}: 3 serveurs lents surpassent 1 serveur rapide \item \textbf{Hétérogénéité pénalisante}: Les serveurs lents créent des goulots d'étranglement \item \textbf{Routage équilibré}: Répartir uniformément la charge améliore les performances \item \textbf{Validation théorique}: Écarts analytique/simulation < 2\% sur toutes les métriques \item \textbf{Stabilité critique}: À l'approche de $\rho = 1$, $W \to \infty$ (divergence) \end{itemize}