Efficacité de la gestion décentralisée des épidémies et du marketing viral concurrentiel

On the Efficiency of Decentralized Epidemic Management and Competitive Viral Marketing

• Auteur / Autrice : Olivier Lindamulage de Silva
• Direction : Irinel Constantin Morarescu, Samson Lasaulce
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
• Date : Soutenance le 28/09/2023
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en automatique (Nancy)
• Jury : Président / Présidente : Jamal Daafouz
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Irinel Constantin Morarescu, Samson Lasaulce, Yezekael Hayel, Samson Lasaulce, Jamal Daafouz, Paolo Frasca
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Yezekael Hayel, Samson Lasaulce

Mots clés

Mots clés contrôlés

Equilibre de Nash

Marketing viral

Analyse stratégique

Prise de décision

Épidémies

Théorie des graphes

Théorie des jeux

Mots clés libres

Théorie des jeux

Théorie des graphes

Modèle épidémique en réseau

Modèle Susceptible-Infected-Recovered (SIR)

Modèle Susceptible-Infected-Susceptible (SIS)

Marketing Viral

Game Theory

Graph Theory

Networked Epidemic Model

Susceptible-Infected-Recovered (SIR) model

Susceptible-Infected-Susceptible (SIS) model

Viral Marketing

Résumé

Cette thèse explore la prise de décision décentralisée dans les dynamiques épidémiques et de marketing viral en utilisant la théorie des jeux afin d'évaluer son efficacité. La thèse commence par une revue des outils mathématiques, mettant l'accent sur la théorie des graphes/jeux. Dans la suite de ce manuscrit, l'analyse de jeu épidémiologique et de compétition en marketing viral est établie. Notamment, dans le chapitre 2 où il est présenté un jeu épidémique en réseau dans lequel chaque joueur (région ou pays) cherche à trouver un compromis entre les pertes socio-économiques et sanitaires, tout en prenant en compte des contraintes telles que la disponibilité des unités de soins intensifs (USI). L'équilibre de Nash et l'équilibre de Nash généralisé sont analysés, et l'impact de la décentralisation sur l'efficacité est mesuré à l'aide de paramètres tels que le prix de l'anarchie (PoA) et le prix de la connectivité (PoC). Une application pratique du jeu à un scénario de Covid-19 est également illustrée. Le chapitre 3 étend l'analyse du chapitre 2 en incorporant la dynamique des opinions dans le contrôle décentralisé d'une épidémie en réseau. L'analyse se concentre sur l'existence et l'unicité de l'équilibre de Nash généralisé (GNE), et un algorithme pour atteindre le GNE est proposé. Les simulations identifient les scénarios où la décentralisation est acceptable en termes d'efficacité globale et soulignent l'importance de la dynamique des opinions dans les processus de prise de décision. Finalement, le chapitre 4 explore un modèle de duopole de Stackelberg dans le contexte des campagnes de marketing viral. L'objectif est de caractériser la stratégie d'allocation optimale des budgets publicitaires entre les régions pour maximiser la part de marché. Des stratégies d'équilibre sont déduites et des conditions pour un résultat de type ''le gagnant rafle tout'' sont établies. Les résultats théoriques sont complétés par des simulations numériques et un exemple illustrant la caractérisation de l'équilibre. Cette thèse offre des perspectives précieuses sur l'efficacité de la prise de décision décentralisée dans les dynamiques épidémiques et de marketing viral. Les résultats ont des implications pour la gestion des soins de santé, la concurrence commerciale et d'autres domaines connexes.

This thesis investigates decentralized decision-making in epidemic and viral marketing dynamics. The mathematical framework of game theory is exploited to design and assess the effectiveness of decentralized strategies. The thesis begins with a review of mathematical tools, emphasizing graph theory and game theory. Chapter 2 presents a networked epidemic game where each player (region or country) seeks to implement a tradeoff between socio-economic and health looses, incorporating constraints such as intensive care unit (ICU) availability. Nash equilibrium and Generalized Nash equilibrium are analyzed, and the influence of decentralization on global efficiency is measured using metrics like the Price of Anarchy (PoA) and the Price of Connectedness (PoC). The practical application of the game to a Covid-19 scenario is illustrated. Chapter 3 extends the analysis of Chapter 2 by incorporating opinion dynamics into the decentralized control of a networked epidemic. A new game model is introduced, where players represent geographical aera balancing socio-economic and health losses; the game is built to implement features of practical interests and to possess some mathematical properties (e.g., posynomiality) which makes its analysis tractable. The analysis focuses on the existence and uniqueness of the Generalized Nash Equilibrium (GNE), and an algorithm for computing the GNE is proposed. Numerical simulations quantify the efficiency loss induced by decentralization in the presence and absence of opinion dynamics. The results identify scenarios where decentralization is acceptable in terms of global efficiency measures and highlight the importance of opinion dynamics in decision-making processes. Chapter 4 explores a Stackelberg duopoly model in the context of viral marketing campaigns. The objective is to characterize the optimal allocation strategy of advertising budgets across regions to maximize market share. A relatively simple Equilibrium strategies are derived, and conditions for a ''winner takes all'' outcome are established. Theoretical findings are complemented by numerical simulations and an example illustrating equilibrium characterization.This thesis offers valuable insights into the effectiveness of decentralized decision-making in the context of epidemic and viral marketing dynamics. The findings have implications for healthcare management, business competition, and related fields.