Estimation et optimisation distribuée dans les réseaux asynchrones

Distributed estimation and optimization in asynchronous networks

• Auteur / Autrice : Franck Iutzeler
• Direction : Philippe Ciblat, Walid Hachem
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Electronique et communications
• Date : Soutenance le 06/12/2013
• Etablissement(s) : Paris, ENST
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Cédric Richard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre Borgnat, Geert Leus
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Michael Rabbat, Julien M. Hendrickx

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation globale

Évaluation

Réseaux de capteurs (technologie)

Mots clés libres

Réseau de capteurs sans fil

Estimation distribuée

Optimisation distribuée

Wireless Sensor Network

Distributed estimation

Distributed optimization

Résumé

Cette thèse s’intéresse au problème d’estimation et d’optimisation distribuée dans les réseaux asynchrones, c’est à dire en n’utilisant que des communication locales et asynchrones. A partir de multiples applications allant de l’apprentissage automatique aux réseaux de capteurs sans-fils, nous concevons et analysons théoriquement de nouveaux algorithmes résolvant trois problèmes de nature très différentes : la propagation de la plus grande des valeurs initiales, l’estimation de leur moyenne et enfin l’optimisation distribuée.

This thesis addresses the distributed estimation and optimization of a global value of interest over a network using only local and asynchronous (sometimes wireless) communications. Motivated by many different applications ranging from cloud computing to wireless sensor networks via machine learning, we design new algorithms and theoretically study three problems of very different nature : the propagation of the maximal initial value, the estimation of their average and finally distributed optimization.