SOUTENANCE DE THESE
11/12/2014
LARROUSSE Benjamin 11/12/14 TELECOM PARISTECH (Salle F502)

SUJET : Structure d’information, stratégies de communication et application aux réseaux distribués.

 
Thèse préparée au laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes
 
Sous la direction de Mr : LASAULCE Samson
Son directeur de recherches.
SOUTENANCE DE THESE AYANT POUR JURY :
(indiquer les noms par ordre alphabétique) 
ALTMAN Eitan, Directeur de recherche INRIA (Sophia-Antipolis)
BELFIORE Jean-Claude, Professeur (Telecom Paris-Tech)
BLOCH Matthieu, Professeur associé (Georgia Institute of Technology)
GOSSNER Olivier, Directeur de recherche CNRS (Paris School of Economics)
LARAKI Rida, Directeur de recherche CNRS (LAMSADE, Université Paris-Dauphine)
LASAULCE Samson, Directeur de recherche CNRS (L2S)
WIGGER Michèle, Professeur associé (Telecom Paris-Tech)
 
RESUME
 
Cette thèse étudie des problèmes d'optimisation distribuée avec différentes structures d'observations et leurs applications aux réseaux sans fil et aux problèmes de Smart Grids. Spécifiquement, une structure d'observation asymétrique entre deux agents est considérée, où un premier agent a connaissance complète à propos de la réalisation d'un état aléatoire, et l'autre agent ne connaît rien à propos de cet état. Dans ce contexte, la question est de savoir comment transmettre de l'information depuis le premier agent vers le second agent dans le but d'utiliser de manière optimale les ressources de communication. Plusieurs modèles sont étudiés dans cette thèse. Pour tous, un élément commun est le fait que la source d'information doit être encodée de manière appropriée pour optimiser l'utilisation de la configuration du système. Un premier modèle est étudié où aucun canal de communication n'est disponible entre les agents et ils ont une fonction d'utilité commune. Cependant, le seul moyen de communiquer est via les actions choisies par les agents. Comme les actions ont une influence sur le paiement, l'agent informé encode sa connaissance à propos de l'état dans ses actions, qui seront observées de manière imparfaite par le second agent. Ce dernier décodera l'information et choisira ses actions dans le but de maximiser la fonction objectif commune. Nous utilisons des outils de théorie de l'information pour caractériser ce compromis optimal par une contrainte d'information, et appliquons ce scénario à un problème de contrôle de puissance pour un canal à interférence. Notre nouvelle stratégie (le contrôle de puissance codé) donne des gains très prometteurs comparés aux approches classiques.
Dans une seconde partie, nous considérons qu'il existe un canal dédié de communication, c'est-à-dire que les actions de l'agent informé n'ont pas d'influence sur le paiement et sont seulement utiles pour la transmission d'information. De plus, les agents sont supposés avoir des intérêts divergents, si bien que l'agent informé n'a pas nécessairement d'incitation à envoyer tout son savoir à l'agent non informé. La théorie des jeux et les jeux de « Cheap talk » en particulier sont le bon cadre pour analyser ce genre de problème. Nous caractérisons le schéma de signal sur lequel les agents se seront mis d'accord. Ce schéma amènera à un équilibre de Nash, est donc optimisera la façon dont la communication est faite. Ce modèle est d'un intérêt particulier pour les réseaux de véhicules électriques où un véhicule électrique doit envoyer son besoin en terme de puissance de charge à un aggrégateur qui choisira un niveau de charge effectif pour le véhicule électrique. Ce dernier ne se souciera que de son besoin, alors que l'aggrégateur se soucie également de l'état du réseau. Ce modèle aide à optimiser la façon dont le réseau est utilisé.
Enfin, nous considérons un modèle avec plus de deux agents, où le but principal est pour tous les agents de retrouver l'observation parfaite des actions passées de tous les agents. Ceci est d'un intérêt très particulier d'un point de vue de la théorie des jeux pour caractériser les utilités espérées de long terme des agents. Dans ce modèle, nous ajoutons un encodeur qui observe parfaitement toutes les actions passées et aidera les agents à obtenir l'observation parfaite. En fait, ceci sera possible si la bonne contrainte d'information est satisfaite. Nous caractérisons donc cette dernière, en utilisant un schéma de codage hybride combinant des outils classiques de théorie de l'information ainsi que des outils de la théorie des graphes.
 
 
ABSTRACT
This thesis studies distributed optimization problems with different observation struc- tures and application to wireless network and Smart Grids problems. Specifically, an asymmetric observation structure between two agents is considered, where a first agent has full knowledge about the realization of a random state, and the other agent does not know anything about this state. In this context, the question is how to transmit information from the first agent to the second agent in order to use in an optimal way the communication resources. Several models are studied in this thesis. For all of them, a common element is that the information source has to be encoded in an appropriate manner to optimize the use of the system’s configuration. A first model is studied where no dedicated channel for communication is available between agents and they have the same objective function. Therefore, the only way communication is possible is through the actions chosen by agents. As actions are payoff relevant, the first agent has to find the optimal tradeoff between transmission of information and payoff maximization. The informed agent encodes his knowledge about the state into his actions, which will be imperfectly observed by the second agent. The latter will decode the information and choose his actions in order to maximize the common objective function. We use tools from information theory to characterize this optimal tradeoff by an information constraint, and apply this scenario to a power control problem in an interference channel setting. Our new strategy (the coded power control) gives some promising gains compare to classical approaches.
In a second part, we consider that there exists a dedicated channel for communication, that is to say the actions of the informed agent are not payoff relevant and are only useful for transmission of information. Furthermore, agents are supposed to have diverging interests, so that the informed agent does not necessarily have an incentive to send all his knowledge to the uninformed agent. Game theory and Cheap talk game in particular appears to be the right framework to analyze this problem. We characterize the signal scheme that agents will agree on. This scheme will lead to a Nash Equilibrium, thus will optimize the way communication is done. This model is of particular interest for electrical vehicles networks where an electrical vehicle has to send his need in term of power to an aggregator which will choose an effective charging level for the electrical vehicle. The latter only cares about his need in term of power whereas the aggregator also takes into account the network status. The considered model help to optimize the way the network is used.
We finally consider a model with more than two agents, where the main goal is for all agents to retrieve perfect observations of all past actions of all agents. This is of particular interest in a game theory point of view to characterize the long term expected utilities of the agents. In this model, we add an encoder who perfectly oberves all past actions and will help agents to have perfect monitoring. In fact, this is possible if the right information constraint is satisfied. We thus characterized the latter, using a hybrid coding scheme combining classical information theoretic scheme and tools from graph theory.