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Appliquer les mathématiques à un problème du monde réel signifie, dans un premier temps, modéliser le problème mathématiquement, éventuellement avec des restrictions, des idéalisations ou des simplifications, puis résoudre le problème mathématique et enfin tirer des conclusions sur le problème réel en se basant sur les solutions du problème mathématique. Les algorithmes génétiques encodent une solution potentielle à un problème spécifique dans une structure de données simple de type chromosome et appliquent des opérateurs de recombinaison à plusieurs structures de manière à préserver les informations critiques. Les algorithmes de routage par le plus court chemin sont un problème bien établi et traité par de nombreux chercheurs de différentes manières. L'une de ces solutions consiste à utiliser un algorithme de routage basé sur l'AG. Cependant, il est également connu que l'algorithme de routage basé sur l'AG n'est pas assez rapide pour le calcul en temps réel. Nous proposons d'utiliser cet énorme outil d'optimisation stochastique pour le problème de routage de chemin optimal. GA peut être utilisé pour l'optimisation du processus de recherche du routage du chemin optimal dans un réseau pour l'optimisation de la distance et du problème de congestion dans un réseau.L'ouvrage proposé "Congestion Control in Wireless Networks" a été implémenté dans MATLAB 7.0.