Future wireless networks are expected to be highly heterogeneous and ultra dense with different types of small cells underlaid with traditional macro cells. In the presence of hundreds of different types of small cells, centralized control and manual intervention in network management will be inefficient and expensive. In this case, self-organization has been proposed as a key feature in future wireless networks. In a self-organizing network, the nodes are expected to take individual decisions on their behavior. Therefore, individual decision making in resource allocation (i.e., Distributed Resource Allocation) is of vital important. The objective of this thesis is to develop a distributed resource allocation framework for self-organizing small cell networks. Game theory is a powerful mathematical tool which can model and analyze interactive decision making problems of the agents with conflicting interests. Therefore, it is a well-appropriate tool for modeling the distributed resource allocation problem of small cell networks. In this thesis, I consider three different scenarios of distributed resource allocation in self-organizing small cell networks i.e., i). Distributed downlink power and spectrum allocation to ensure fairness for a small cell network of base stations with bounded rationality, ii). Distributed downlink power control for an ultra dense small cell network of base stations with energy constraints, iii). Distributed joint uplink-downlink power control for a small cell network of possibly deceitful nodes with full-duplexing capabilities. Specifically, I utilize evolutionary games, mean field games, and repeated games to model and analyze the three aforementioned scenarios. I also use stochastic geometry, which is a very powerful mathematical tool that can model the characteristics of the networks with random topologies, to design the payoff functions for the formulated evolutionary game and the mean field game. / October 2016

Ao considerar um sistema distribuído composto por um conjunto de servidores, clientes e recursos, que caracterizam ambientes como grades ou nuvens computacionais, que oferecem um grande número de recursos distribuídos como CPUs ou máquinas virtuais, os quais são utilizados conjuntamente por diferentes tipos de aplicações, tem-se a necessidade de se ter uma solução para alocação destes recursos. O apoio à alocação dos recursos fornecidos por tais ambientes deve satisfazer todas as solicitações de recursos das aplicações, e fornecer respostas afirmativas para alocação eficiente de recursos, fazer justiça na alocação no caso de pedidos simultâneos entre vários clientes de recursos e responder em um tempo finito a requisições. Considerando tal contexto de grande escala em sistemas distribuídos, este trabalho propõe um algoritmo distribuído para alocação de recursos. Este algoritmo explora a Lógica Fuzzy sempre que um servidor está impossibilitado de atender a uma solicitação feita por um cliente, encaminhando esta solicitação a um servidor remoto. O algoritmo utiliza o conceito de relógio lógico para garantir justiça no atendimento das solicitações feitas em todos os servidores que compartilham recursos. Este algoritmo segue o modelo distribuído, onde uma cópia do algoritmo é executada em cada servidor que compartilha recursos para seus clientes, e todos os servidores tomam parte das decisões com relação a alocação destes recursos. A estratégia desenvolvida tem como objetivo minimizar o tempo de resposta na alocação de recursos, funcionando como um balanceamento de carga em um ambiente cliente-servidor com alto índice de solicitações de recursos pelos clientes. A eficiência do algoritmo desenvolvido neste trabalho foi comprovada através da implementação e comparação com outros algoritmos tradicionais, mostrando a possibilidade de utilização de recursos que pertencem a distintos servidores por uma mesma solicitação de recursos, com a garantia de que esta requisição será atendida, e em um tempo finito. / When considering a distributed system composed of a set of servers, clients, and resources that characterize environments like computational grids or clouds that offer a large number of distributed resources such as CPUs or virtual machines, which are used jointly by different types of applications, there is the need to have a solution for allocating these resources. Support the allocation of resources provided by such environments must satisfy all Requests for resources such applications, and provide affirmative answers to the efficient allocation of resources, to do justice in this allocation in the case of simultaneous Requests from multiple clients and answer these resources in a finite time these Requests. Considering such a context of large- scale distributed systems, this paper proposes a distributed algorithm for resource allocation This algorithm exploits fuzzy logic whenever a server is unable to meet a request made by a client, forwarding this request to a remote server. The algorithm uses the concept of logical clock to ensure fairness in meeting the demands made on all servers that share resources. This algorithm follows a distributed model, where a copy of the algorithm runs on each server that shares resources for its clients and all servers take part in decisions regarding allocation of resources. The strategy developed aims to minimize the response time in allocating resources, functioning as a load-balancing in a client-server environment with high resource Requests by customers.

Ao considerar um sistema distribuído composto por um conjunto de servidores, clientes e recursos, que caracterizam ambientes como grades ou nuvens computacionais, que oferecem um grande número de recursos distribuídos como CPUs ou máquinas virtuais, os quais são utilizados conjuntamente por diferentes tipos de aplicações, tem-se a necessidade de se ter uma solução para alocação destes recursos. O apoio à alocação dos recursos fornecidos por tais ambientes deve satisfazer todas as solicitações de recursos das aplicações, e fornecer respostas afirmativas para alocação eficiente de recursos, fazer justiça na alocação no caso de pedidos simultâneos entre vários clientes de recursos e responder em um tempo finito a requisições. Considerando tal contexto de grande escala em sistemas distribuídos, este trabalho propõe um algoritmo distribuído para alocação de recursos. Este algoritmo explora a Lógica Fuzzy sempre que um servidor está impossibilitado de atender a uma solicitação feita por um cliente, encaminhando esta solicitação a um servidor remoto. O algoritmo utiliza o conceito de relógio lógico para garantir justiça no atendimento das solicitações feitas em todos os servidores que compartilham recursos. Este algoritmo segue o modelo distribuído, onde uma cópia do algoritmo é executada em cada servidor que compartilha recursos para seus clientes, e todos os servidores tomam parte das decisões com relação a alocação destes recursos. A estratégia desenvolvida tem como objetivo minimizar o tempo de resposta na alocação de recursos, funcionando como um balanceamento de carga em um ambiente cliente-servidor com alto índice de solicitações de recursos pelos clientes. A eficiência do algoritmo desenvolvido neste trabalho foi comprovada através da implementação e comparação com outros algoritmos tradicionais, mostrando a possibilidade de utilização de recursos que pertencem a distintos servidores por uma mesma solicitação de recursos, com a garantia de que esta requisição será atendida, e em um tempo finito. / When considering a distributed system composed of a set of servers, clients, and resources that characterize environments like computational grids or clouds that offer a large number of distributed resources such as CPUs or virtual machines, which are used jointly by different types of applications, there is the need to have a solution for allocating these resources. Support the allocation of resources provided by such environments must satisfy all Requests for resources such applications, and provide affirmative answers to the efficient allocation of resources, to do justice in this allocation in the case of simultaneous Requests from multiple clients and answer these resources in a finite time these Requests. Considering such a context of large- scale distributed systems, this paper proposes a distributed algorithm for resource allocation This algorithm exploits fuzzy logic whenever a server is unable to meet a request made by a client, forwarding this request to a remote server. The algorithm uses the concept of logical clock to ensure fairness in meeting the demands made on all servers that share resources. This algorithm follows a distributed model, where a copy of the algorithm runs on each server that shares resources for its clients and all servers take part in decisions regarding allocation of resources. The strategy developed aims to minimize the response time in allocating resources, functioning as a load-balancing in a client-server environment with high resource Requests by customers.

La connectivité totale offerte par la communication sans fil pose un grand nombre d'avantages et de défis pour les concepteurs de la future génération des réseaux sans fil. Un des principaux défis qui se posent est lié à l'interference au niveau des récepteurs. Il est bien reconnu que ce défi réside dans la conception des systèmes d'allocation des ressources qui offrent le meilleur compromis entre l'efficacité et la complexité. L'exploration de ce compromis nécessite des choix judicieux d'indicateurs de performance et des modèles mathématiques. À cet égard, cette thèse est consacrée à certains aspects techniques et mathématiques d'allocation des ressources dans les réseaux sans fil. En particulier, nous demontrons que l'allocation de ressources efficace dans les réseaux sans fil doit prendre en compte les paramètres suivants: (i) le taux de changement de l'environnement, (ii) le modèle de trafic, et (iii) la quantité d'informations disponibles aux émetteurs. Comme modeles mathématiques dans cet étude, nous utilisons la théorie d'optimisation et la théorie des jeux. Nous sommes particulièrement intéressés à l'allocation distribuée des ressources dans les réseaux avec des canaux à évanouissement lent et avec des informations partielles du canal aux émetteurs. Les émetteurs avec information partielle disposent d'informations exactes de leur propre canal ainsi que la connaissance statistique des autres canaux. Dans un tel contexte, le système est fondamentalement détérioré par une probabilité outage non nul. Nous proposons des algorithmes distribués à faible complexité d'allocation conjointe du débit et de la puissance visant à maximiser le "throughput" individuel.