Algorithmique probabiliste pour systèmes distribués émergents

Probabilistic algorithms for emergent distributed systems

• Auteur / Autrice : Julien Clément
• Direction : Stéphane Messika, Brigitte Rozoy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Paris 11
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement réparti

Poste à poste (Internet)

Algorithmes

Robots

Résumé

Les réseaux de capteurs mobiles font leur apparition en informatique depuis plusieurs années. Certaines caractéristiques de ces réseaux sont nouvelles : les capteurs sont petits, avec peu de mémoire, peuvent tomber en panne facilement, sont mobiles. De plus, ces réseaux contiennent parfois plusieurs milliers d'entités. L'enjeu pour l'informatique est de taille. En effet, ces nouvelles propriétés posent un défi pour les concepteurs d'algorithmes que nous sommes. Il est nécessaire de repenser nos méthodes et d'assurer algorithmiquement que ces nouveaux systèmes fonctionneront correctement dans le futur. La difficulté théorique et l’enjeu de ces problèmes en font un sujet de recherche à la fois intéressant et excitant. Le but de cette thèse est de reconsidérer certains algorithmes conçus pour des réseaux classiques afin qu'ils soient performants sur des réseaux émergents. Nous ne nous sommes pas uniquement focalisé sur les réseaux de capteurs mobiles mais aussi sur d'autres systèmes ayant vu le jour ces dernières années. Enfin, nous avons tenté systématiquement d'introduire des probabilités afin de débloquer des impossibilités ou même d'améliorer les performances des algorithmes. Nous avons obtenu différents résultats, sur plusieurs types de réseaux émergents tels que les réseaux pair à pair, les réseaux de robots ou les réseaux de capteurs mobiles pour lesquels nous étendons le modèle des protocoles de population. Enfin, nous proposons un modèle formel permettant de mesurer l’étendue des connexions entre les différents types de réseaux, ou tout du moins entre les modèles les décrivant.

Mobile sensor networks have appeared in computer science several years ago. Some of these networks’ characteristics are new: sensors are small, with few memory; they can be corrupted easily and are mobile. Moreover, they may contain thousands of entities. For computer science, the stake is huge. All these new properties are a challenge for us, algorithm creators. It is necessary to adapt our methods and to make sure that from an algorithmic point of view, these new systems will function correctly in the years to come. The theoretical difficulty and the stake of these issues transform them into an interesting and exciting research subject. The goal this thesis is to reconsider some of the algorithms created for classical networks in order to make them performing on these new networks. We did not restrain ourselves to mobile sensor networks and also considered other recent systems. Also, we always introduced probability in order to unblock impossibilities or to improve the performance of the algorithms. We obtained different results on several kinds of new networks as peer to peer networks, robots networks or mobile sensor networks in which we extend the population protocol model. Finally, we introduced a formal model in order to prove that at some level of abstraction, there are very strong connections between the various types of networks, or at least between the models describing them.