Dans ce travail, nous nous intéressons à la modélisation des ressources Cloud, indépendamment des couches existantes, afin d’apporter un cadre (framework) de représentation unique et ouvert à l'arrivée anticipée du XaaS (Anything as a Service). Nous fournissons, à l'aide de ce framework, un outil de placement des ressources pour une plate-forme donnée. Les travaux de thèse se portent aussi sur la prise en compte des intérêts des utilisateurs ou consommateurs et des fournisseurs. Les solutions existantes ne se focalisent que sur l’intérêt des fournisseurs et ce au détriment des consommateurs contraints par le modèle d’affaire des fournisseurs. La thèse propose des algorithmes évolutionnaires en mesure de répondre à cet objectif / This thesis focuses on optimal and suboptimal allocation of cloud resources from infrastructure providers taking into account both the users or consumers and the providers interests in the mathematical modeling of this joint optimization problem. Compared to the state of the art that has so far remained provider centric, our algorithms optimize the dynamic allocation of cloud resources while taking into account the users and the providers objectives and requirements and consequently frees the users (or consumers) from provider lock in (providers’ business interests). Evolutionary algorithms are proposed to address this challenge and compared to the state of the art

Les réseaux véhiculaires font l’objet de recherches actives aussi bien dans le domaine des réseaux que dans celui des transports. Le potentiel des réseaux véhiculaires à fournir des services comme l’information sur le trafic en temps réel ou sur les accidents font de cette technologie un domaine de recherche très important. Ces réseaux peuvent comporter des communications véhicule-à-véhicule (V2V), véhicule-à-infrastructure (V2I), ou une combinaison des deux. La norme IEEE 1609.4 est la spécification multicanal pour l’IEEE802.11p/WAVE des réseaux véhiculaires (VANETs). Elle utilise sept canaux, l'un étant un canal de contrôle (CCH) qui est écouté par les équipements de façon périodique, et les six autres canaux sont utilisés comme canaux de service (SCH). Elle définit également une division du temps en alternance entre les intervalles CCH et les intervalles SCH. L’objet de cette thèse de doctorat est d’évaluer les performances des réseaux VANETs dans le cas des communications véhiculaires sans infrastructure, et au niveau des couches inférieures du standard 802.11p. Dans la première partie, nous proposons une approche MAC d’allocation multicanal opportuniste dans un contexte sans infrastructure. Cette approche est conforme à la norme IEEE1609.4 -2010 de l'architecture WAVE pour un fonctionnement multicanal, et elle est conçue pour des applications de services de données (non urgentes), tout en assurant la transmission des messages de sécurité routière et des paquets de contrôle. Pour maintenir la qualité de service des deux types de messages (urgents et non-urgents) en exploitant la capacité du canal, deux solutions sont proposées. Dans la deuxième partie, lorsque le véhicule sélectionne son canal et contrôle son alternance temporelle entre CCH et SCH, il commence à transmettre ses paquets, en particulier sur le canal CCH, lesquels ont une durée de péremption. Nous présentons une approche visant à minimiser les collisions des émetteurs tout en évitant la contention de début d’intervalle, en particulier dans un contexte de densité élevée de véhicules. Même si les mécanismes proposés ci-dessus diminuent le taux de collision, il n’est pas possible de les supprimer complètement. Dans la troisième partie, nous traitons le problème des collisions entre les paquets diffusés sur le CCH, en particulier quand la charge des messages transmis dépasse la capacité du canal. Pour cela, nous proposons un nouveau mécanisme de codage réseau analogique adapté à la modulation QPSK pour les messages diffusés sur le CCH. Dans cette approche des symboles connus sont envoyés avant d'envoyer les paquets pour estimer les paramètres du canal et une solution explicite est utilisée pour inverser le système de la superposition de deux paquets / Vehicular networks are the subject of active research in the field of networks as well as transport. The potential for vehicular networks to provide services such as traffic information in real time or accident makes this technology a very important research domain. These networks may support vehicle-to-vehicle communications (V2V), vehicle-to-infrastructure (V2I), or a combination of both. The IEEE 1609.4 is the specification of multichannel operations for IEEE802 .11p/WAVE vehicular networks (VANETs). It uses seven channels; one being a control channel (CCH) which is listened periodically by the vehicles and the other six channels are used as service channels (SCH). It also defines a time division between alternating CCH and SCH intervals. The purpose of this thesis is to evaluate the performance of VANETs in the case of vehicular communications without infrastructure, and at the lower layers of IEEE 802.11p standard. In the first part, we propose an opportunistic multichannel MAC allocation in an environment without infrastructure. This approach is consistent with the standard IEEE1609.4 -2010/WAVE for a multi-channel operation, and it is designed for data services applications (non-urgent), while ensuring the transmission of road safety messages and control packets. To maintain the quality of service of the two types of messages (urgent and non-urgent) by exploiting the channel capacity, two solutions are proposed. In the second part, when the vehicle selects its channel and controls its temporal alternation between CCH and SCH, it starts transmitting its packets, particularly on the CCH, which have an expiration time. We present an approach to minimize collisions between transmitters while avoiding contention at the beginning of CCH interval, especially in a context of high vehicular density. Although the mechanisms proposed above reduce the collision rate, it is not possible to completely remove these collisions. In the third part, we address the problem of collisions between broadcast packets on the CCH, especially when the load of transmitted messages exceeds the channel capacity. For this purpose, we propose a new analog network coding mechanism adapted to QPSK modulation for broadcast messages on the CCH. In this approach, known symbols are sent before sending the packets to estimate the channel parameters and an explicit solution is used to reverse the system of the superposition of two packets

L'industrie des télécommunications sans fil fait actuellement face à une croissance considérable pour des débits toujours plus hauts, stimulée par le développement des services mobiles de données. Ce développement rend le spectre disponible de plus en plus rare et nécessite des solutions afin d'optimiser l'usage de ses ressources limitées.Le principal défi auquel les réseaux sans fils font face est de maximiser la disponibilité, la résilience et la qualité de service, tout en minimisant les coûts et en assurant entre les utilisateurs une allocation de ressources équitable. Cette thèse tente de présenter des solutions à ces problèmes et se focalise sur trois thèmes.Sur le premier thème, le but est de trouver la topologie en anneau qui optimise la disponibilité. Il est montré que les algorithmes développés dans le cadre de la théorie des graphes peuvent être utilisés de manière efficace pour définir en temps polynomial la topologie en anneau optimale si les anneaux sont petits (deux nœuds en plus du nœud d'agrégation). Pour les anneaux plus grands, le problème est NP-hard.Le deuxième thème concerne la polarisation. Nous proposons une solution innovante qui peut améliorer efficacité spectrale jusqu'à 50% par comparaison avec l'état de l'art. Le paradigme proposé introduit de nouvelles perspectives au sujet de l'optimisation de la topologie et de l'allocation de canal.Le troisième thème concerne l'allocation de ressources. Nous remettons en question l'approche présente, basée sur l'optimisation de l'efficacité du réseau. Nous montrons que cette approche est similaire au modèle d'utilité espérée de Bernoulli, qui a été réfuté par les paradoxes d'Allais. C'est pourquoi nous introduisons le concept d'aversion au manque d'équité et considérons la question d'allocation de ressources comme un compromis entre efficacité du réseau et équité. / The wireless telecommunication sector is presently facing a tremendous growth of demand for higher data rates, driven by the development of mobile data services. This development makes the available spectrum scarcer and scarcer and requires solutions in order to optimize the use of its limited resources.The main challenge wireless networks are facing is to maximize availability, resiliency and Quality of Service, while minimizing costs and ensuring fair resource allocation among users.The present thesis will try to present solutions to these issues and will focus on three topics.On the first topic, the purpose is to find the ring-based topology which optimizes availability. It will be shown that algorithms which have been developed in the field of graph theory can be used efficiently to define in polynomial time the optimal ring network topology if the rings are small (two nodes in addition to the aggregation node). For bigger rings, the problem will be NP-hard. The second topic deals with polarization. We propose an innovative solution which can improve spectral efficiency in wireless ring networks by up to 50% in comparison with the state of the art. The proposed paradigm brings new perspectives regarding topology optimization and channel allocation.The third topic deals with resource allocation. We question the present approach based on optimization of network effciency. We show that this approach is similar to Bernoulli's expected utility model, which has been disproved by Allais' paradoxes. For this reason, we introduce the concept of unfairness aversion and consider the question of resource allocation as a trade-off between network efficiency and fairness.

Au cours des dernières années, la demande de services sur les réseaux CPL (courant porteur en ligne) a connu une forte augmentation du fait de la disponibilité des infrastructures et du faible coût de déploiement. Ce type de réseau supporte plusieurs trafics à haut débit avec une facilité de connexion entre plusieurs noeuds et points d'accès. Dans ce contexte, une gestion efficace des ressources disponibles, par l'intermédiaire de politiques d'allocation, s'avère indispensable pour satisfaire les contraintes de qualité de service. Ces politiques consistent à répartir efficacement les ressources dans le but d'optimiser les débits de transmission dans le réseau CPL. La présente thèse propose des stratégies d'allocation des ressources permettant d'augmenter les débits de transmission dans les contextes mono et multi-utilisateurs. Cependant, le canal de propagation CPL est peu favorable à la transmission de données à haut débit, puisqu'il n'a pas, à l'origine, été conçu dans ce but. Afin d'exploiter ce canal difficile, les données sont transmises via une forme d'onde combinant la technique de précodage linéaire aux modulations à porteuses multiples de type OFDM et conduisant à la solution LP-OFDM (linear precoded OFDM). Sous l'hypothèse d'une connaissance parfaite de la réponse du canal, cette combinaison permet une exploitation plus efficace de la puissance disponible. Les débits de transmission sont alors augmentés en adaptant les ordres de modulation, les niveaux de puissance et la répartition des ressources temps-fréquences aux conditions des liens de transmission. L'objectif principal de cette thèse est d'étudier et d'optimiser les stratégies de distribution : * des sous-canaux (qui peuvent être les sous-porteuses du système OFDM ou les séquences de précodage du système LP-OFDM) ; * des bits et puissances attribués à ces sous-canaux. Dans un premier temps, le problème de maximisation du débit dans un contexte mono-utilisateur est étudié et sert de base pour le contexte multi-utilisateur. Un nouvel algorithme d'allocation des ressources pour le système LP-OFDM avec une mise en oeuvre de l'égalisation suivant le critère de l'erreur quadratique moyenne est proposé, ce qui constitue une première contribution originale. De plus, deux autres nouveaux algorithmes d'adaptation des ordres de modulation et des niveaux de puissance, de faible complexité, sont proposés pour maximiser le débit total tout en respectant une contrainte de taux d'erreur binaire. Dans un second temps, une approche couche physique de la communication multicast est étudiée pour le système LP-OFDM. Les méthodes proposées permettent de mieux exploiter la diversité des liens de transmission pour augmenter les débits des utilisateurs. Comparés à la méthode classique d'allocation des ressources en OFDM multicast, les résultats de simulations montrent des gains en débit pouvant atteindre 70%. Enfin, la possibilité pour plusieurs utilisateurs de transmettre simultanément des données dans un réseau CPL est analysée. Les systèmes actuels CPL sont caractérisés par des procédés d'accès multiple où les différents utilisateurs transmettent leurs signaux dans des intervalles de temps distincts. De nouveaux algorithmes d'allocation des ressources, dans un contexte centralisé ou décentralisé, sont alors proposés et analysés pour une transmission simultanée dans le réseau. Les résultats obtenus mettent à nouveau en évidence l'intérêt de la solution LP-OFDM.

Le terme "réseau vert" ou pour éviter une traduction directe, "réseau propre" repose sur la sélection de technologies et de produits réseaux économes en énergie, et grantissant un usage minimal des ressources (radio, bande passante,...) quand cela est possible. Cette thèse vise à étudier les problèmes d'allocation des ressources dans les petits réseaux de cellules dans un contexte de réseau propre. Nous développons des algorithmes pour différents paradigmes. Nos travaux reposent principalement sur le contexte de la théorie des jeux de coalition, mais également sur des outils de géométrie stochastique ainsi que d'un modèle de jeu de surpeuplement. Nous étudions tout d'abord le problème d'association de mobiles à des stations de base dans les applications de diffusion d'un flux commun, sous contrainte de minimisation de la consommation d'énergie totale: nos algorithmes suivent une approche préservant l'énergie. Nous examinons le problème d'association des mobiles sous le prisme des jeux de coalition. Ce jeu tend à former la grande coalition, qui se caractérise par le fait que tous les joueurs forment une coalition unique. En utilisant le théorème de Bondareva-Shapley, nous prouvons que ce jeu de coalition a un noyau non vide ce qui signifie que la grande coalition est stable. Ensuite, nous examinons la politique de répartition des coûts pour différentes méthodes. Dans une deuxième partie, nous analysons un problème important dans les réseaux propres qui consiste à étteindre les stations de base qui ne sont pas indispensables. Nous abordons ce problème de facon statistique, dans le cas de fournisseurs de services coopérant au moyen d'outils de jeux de coalition vus sous un angle de la géométrie stochastique. Le jeu coalitionnel considéré est joué par les fournisseurs de services qui collaborent à éteindre leurs stations de base. Nous avons analysé la stabilité de Nash qui est un concept utilisé pour les jeux de coalition hédoniques. Nous posons la question suivante: Existe-t-il une méthode de répartition de la fonction d'utilitè qui se traduit par un partitionnement Nash-stable? Nous répondons à cette question dans la thèse. Nous démontrons que le noyau Nash-stable, défini comme l'ensemble des méthodes de répartition des couts conduisant à un partitionnement stable au sens de la stabilité de Nash. Nous considérons finalement les jeux liés à l'association des mobiles à un point d'accès non plus dans le cas d'un broadcast, mais dans le cas général. Le jeu consiste à décider à quel point d'accès un mobile doit se connecter. Nous considérons le choix entre deux points d'accès ou plus. Les décisions d'association dépendent du nombre de mobiles connectés à chacun des points d'accès. Nous obtenons de nouveaux résultats en utilisant des outils élémen taires de jeux de congestion et déviction. Enfin, nous nous intéressons aux transmissions coopératives. Nous étudions le problème de la sélection de partenaires dans le cas de constitution de binomes gagnant-gagnant, ou chacun des partenaire s'appuie sur l'autre pour sa propre transmission. Nous proposons d'assimiler la sélection des partenaires au problème classique en théorie des jeux de recherche stable de colocataire où chaque joueur établi une liste de préférence parmi les partenaires possibles; Nous adaptons l'algorithme de Irving pour déterminer le partenaire de chaque joueur et nous introduisons une version décentralisée de l'algorithme de Irving.

Des nombreuses applications participatives, commerciales et académiques se appuient sur des volontaires ("la foule") pour acquérir, désambiguiser et nettoyer des données. Ces applications participatives sont largement connues sous le nom de plates-formes de crowdsourcing où des amateurs peuvent participer à de véritables projets scientifiques ou commerciaux. Ainsi, des demandeurs sous-traitent des tâches en les proposant sur des plates-formes telles que Amazon MTurk ou Crowdflower. Puis, des participants en ligne sélectionnent et exécutent ces tâches, appelés microtasks, acceptant un micropaiement en retour. Ces plates-formes sont confrontées à des défis tels qu'assurer la qualité des réponses acquises, aider les participants à trouver des tâches pertinentes et intéressantes, tirer parti des compétences expertes parmi la foule, respecter les délais des tâches et promouvoir les participants qui accomplissent le plus de tâches. Cependant, la plupart des plates-formes ne modélisent pas explicitement les compétences des participants, ou se basent simplement sur une description en terme de mots-clés. Dans ce travail, nous proposons de formaliser les compétences des participants au moyen d'une structure hiérarchique, une taxonomie, qui permet naturellement de raisonner sur les compétences (détecter des compétences équivalentes, substituer des participants, ...). Nous montrons comment optimiser la sélection de tâches au moyen de cette taxonomie. Par de nombreuses expériences synthétiques et réelles, nous montrons qu'il existe une amélioration significative de la qualité lorsque l'on considère une structure hiérarchique de compétences au lieu de mots-clés purs. Dans une seconde partie, nous étudions le problème du choix des tâches par les participants. En effet, choisir parmi une interminable liste de tâches possibles peut s'avérer difficile et prend beaucoup de temps, et s’avère avoir une incidence sur la qualité des réponses. Nous proposons une méthode de réduction du nombre de propositions. L'état de l'art n'utilise ni une taxonomie ni des méthodes de classement. Nous proposons un nouveau modèle de classement qui tient compte de la diversité des compétences du participant et l'urgence de la tâche. À notre connaissance, nous sommes les premiers à combiner les échéances des tâches en une métrique d'urgence avec la proposition de tâches pour le crowdsourcing. Des expériences synthétiques et réelles montre que nous pouvons respecter les délais, obtenir des réponses de haute qualité, garder l'intérêt des participants tout en leur donnant un choix de tâches ciblé. / A large number of commercial and academic participative applications rely on a crowd to acquire, disambiguate and clean data. These participative applications are widely known as crowdsourcing platforms where amateur enthusiasts are involved in real scientific or commercial projects. Requesters are outsourcing tasks by posting them on online commercial crowdsourcing platforms such as Amazon MTurk or Crowdflower. There, online participants select and perform these tasks, called microtasks, accepting a micropayment in return. These platforms face challenges such as reassuring the quality of the acquired answers, assisting participants to find relevant and interesting tasks, leveraging expert skills among the crowd, meeting tasks' deadlines and satisfying participants that will happily perform more tasks. However, related work mainly focuses on modeling skills as keywords to improve quality, in this work we formalize skills with the use a hierarchical structure, a taxonomy, that can inherently provide with a natural way to substitute tasks with similar skills. It also takes advantage of the whole crowd workforce. With extensive synthetic and real datasets, we show that there is a significant improvement in quality when someone considers a hierarchical structure of skills instead of pure keywords. On the other hand, we extend our work to study the impact of a participant’s choice given a list of tasks. While our previous solution focused on improving an overall one-to-one matching for tasks and participants we examine how participants can choose from a ranked list of tasks. Selecting from an enormous list of tasks can be challenging and time consuming and has been proved to affect the quality of answers to crowdsourcing platforms. Existing related work concerning crowdsourcing does not use either a taxonomy or ranking methods, that exist in other similar domains, to assist participants. We propose a new model that takes advantage of the diversity of the parcipant's skills and proposes him a smart list of tasks, taking into account their deadlines as well. To the best of our knowledge, we are the first to combine the deadlines of tasks into an urgency metric with the task proposition for knowledge-intensive crowdsourcing. Our extensive synthetic and real experimentation show that we can meet deadlines, get high quality answers, keep the interest of participants while giving them a choice of well selected tasks.

Cette thèse s'intéresse aux problèmes d'allocations des ressources et de puissance dans les réseaux cellulaires de quatrième génération (4G). Pour faire face à la demande continuellement croissante en débit des utilisateurs mobiles, les opérateurs n'ont d'autre choix que de densifier leurs infrastructures d'accès au réseau radio (RAN), afin de maximiser l'utilisation de la bande passante disponible dans l'espace. Un des défis de cette nouvelle architecture est la coexistence de nombreuses cellules voisines et la gestion des interférences co-canal qu'elles génèrent entre elles. De telles contraintes ont amené la communauté scientifique à s'intéresser aux réseaux auto-organisés et auto-optimisés (SON), qui permettent aux réseaux de s'optimiser localement via des décisions décentralisées (sans planification statique). L'intérêt principal de tels réseaux est le passage à l'échelle des algorithmes distribués et la possibilité de s'adapter dynamiquement à de nouveaux environnements. Dans cette optique, nous proposons l'étude de deux problèmes d'allocation de ressources. La première partie de cette thèse se concentre sur l'optimisation de l'usage des ressources, dans un contexte de transmission coordonnée par plusieurs stations de base (CoMP). Les performances de la coordination de stations de base sont évaluées, selon le critère de capacité uniforme, ainsi que le compromis entre l'efficacité spectrale et l'équité entre les utilisateurs. Nous proposons également une méthode généralisée et distribuée de sélection de l'ensemble de stations en coopération, afin d'optimiser le compromis efficacité-équité. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à l'optimisation de l'allocation des ressources et de puissance, dans le but de minimiser la consommation électrique du réseau. Nous présentons deux algorithmes dont les décisions sont décentralisées. Le premier est basé sur une optimisation stochastique (via l'échantillonneur de Gibbs) et permet une optimisation globale du système. Le second quant à lui est basé sur l'adaptation de la théorie du contrôle et utilise des modèles prédictifs et la poursuite de cibles pour allouer les ressources et les puissances dans un contexte de canaux et d'interférences dynamiques. Dans de nombreux cas, plusieurs objectifs concurrents sont à considérer pour évaluer les performances d'un réseau (capacité totale, équité, consommation électrique, etc.). Dans le cadre de cette thèse, nous nous efforçons à présenter les résultats sous la forme de compromis multi-objectifs. / This thesis focuses on resources and power allocation problem in the fourth generation (4G) of cellular networks. To face the continuous growth of mobile users capacity requirements, operators need to densify their radio access network (RAN) infrastructure, to maximize the use of the available bandwidth in space. One of the major issues of this new architecture is the proximity of many base stations (BS) and the management of the interference they generate on each other's cell. Such constraints makes scientific community focus on Self-Optimized, Self-Organized Networks (SON) that allow network elements to optimize them-selves through decentralized decisions (no static network planning is required). A major interest of SON is their capability to scale to large and non-organized networks, as well as being able to adapt them-selves dynamically, by using distributed algorithms. In this context, this thesis proposes the study of two resource allocation problems. The first part of this thesis focuses on the optimisation of resource sharing, in the context of coordinated multi-points transmissions (CoMP). Performances of BS coordination are evaluated, using the uniform capacity criterion, as well as the trade-off between total capacity and fairness among users. We also propose a generalized and distributed method to select the set of coordination of BS, to optimize the capacity-fairness trade-off. In the second part of this thesis, we focus on optimizing the transmit power and resource allocation, in order to reduce electric consumption. We present two distributed algorithms: the first one is based on a stochastic optimisation (using Gibbs sampling), and tries to reach the global optimum state through decentralized decision. The second one is based on control theory, and uses target tracking as well as model predictive control to allocate resources and power in a dynamic channel scenario. In many cases, trade-offs are to be maid between opposite objectives when evaluating network performances (total throughput, fairness, energy consumption, etc.). In this thesis, we present most of the network performances using multi-objectives evaluations.

La technologie OFDMA (Orthogonal frequency division multiple access) a été adoptée par les systèmes de télécommunications de 4ème génération (4G) comme technique de transmission et d'accès multiple pour ses performances supérieures en termes d'efficacité spectrale. Dans ce type de systèmes, l'adaptation dynamique du débit en fonction de la qualité du canal CQI (Channel Quality Indicator) constitue une problématique de recherche d'actualité qui attire l'attention de plusieurs acteurs académiques et industriels. Ce problème d'adaptation dynamique est encore plus complexe à gérer dans des environnements multi-utilisateurs hétérogènes et à ressources limitées tels que les systèmes OFDMA comme WiMAX Mobile et Long-term Evolution (LTE). Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème d'allocation de ressources de l'information de feedback relative au CQI dans le cadre de systèmes OFDMA multi-porteuses multi-utilisateurs. Dans le but de réduire la charge (overhead) du feedback, nous proposons une méthode de prédiction du CQI basée sur l'exploitation de la corrélation temporelle de ce dernier et d'une solution inter-couches. L'objectif est de trouver des schémas d'allocation de ressources adaptatifs respectant les contraintes de qualité de service (QoS) applicatives.Nous proposons en premier lieu un algorithme de réduction de feedback PBF (Prediction Based Feedack) qui permet à la station de base (BS) à prédire certaines occurrences du CQI en se basant sur l'algorithme des moindres carrés récursif RLS (Recursive least-square). Les résultats de simulation montrent que l'outil de prédiction du CQI réduit sensiblement l'overhead du feedback et améliore par conséquent le débit de la liaison montante. Nous proposons, par la suite, une version opportuniste de PBF pour atténuer les éventuels effets de sur et sous estimations liées à l'algorithme de prédiction. Dans ce mécanisme, nous exploitons les informations inter-couches pour améliorer les performances des mécanismes de feedbacks périodiques dont PBF fait partie. L'approche opportuniste améliore sensiblement les performances du système pour les cas de mobilité élevée comparés aux cas de faible mobilité.Dans un second temps, nous proposons une plateforme (FEREP : feedback resource allocation and prediction) basée sur une approche inter-couches. Implémentée au niveau de la station BS, FEREP intègre les fonctionnalités de prédiction, d'adaptation dynamique du CQI et d'ordonnancement des demandes de feedback. Elle comporte trois modules. Le module FWA (feedback window adaptation) gère dynamiquement la fenêtre de feedbacks de chaque station mobile (MS) en se basant sur les messages ARQ (Automatic Repeat Request) reçus qui reflètent l'état actuel des canaux respectifs. Le module PBFS (priority-based feedback scheduling) effectue ensuite l'ordonnancement des feedbacks en tenant compte de la taille de la fenêtre de feedback, du profil de l'utilisateur sous la contrainte de la limitation des ressources globales du systèmes réservées au feedback. Afin de choisir les paramètres de transmission MCS (modulation and coding schemes), le module PBF (prediction based feedback) est utilisé pour les utilisateurs dont le feedabck n'a pas pu être ordonnancé dans la trame courante. Les résultats de simulation ont montré un gain significatif des performances de FREREP en comparaison à un mécanisme de référence, en particulier, sous de fortes contraintes de limitation des ressources du feedback.Le protocole ARQ génère un accusé de réception uniquement si l'utilisateur est sélectionné par l'ordonnanceur pour envoyer des données sur la liaison descendante. Dans le cas où la fréquence d'ordonnancement des utilisateurs sur le lien descendant est réduite, les messages ARQ s'en trouvent également réduits, dégradant par conséquent les performances de la plateforme FEREP proposée ci-dessus. En effet, dans ce cas la signalisation ARQ devient insuffisante pour adapter efficacement la fenêtre de feedback de chaque utilisateur. Pour pallier à ce problème, nous proposons l'algorithme DCRA (dynamic CQI resource allocation) qui utilise deux modes d'estimation de la fenêtre de feedback. Le premier est un mode hors-ligne basé sur des études empiriques permettant d'estimer la fenêtre moyenne optimale de feedback en utilisant les profils applicatif et de mobilité de l'utilisateur. Notre analyse de performance par simulation montre que la fenêtre de feedback peut être estimée en fonction de la classe de service des utilisateurs et de leurs profils de mobilité pour un environnement cellulaire donné. Le second mode de fonctionnement de DCRA effectue une adaptation dynamique de la fenêtre en temps réel dans le cas où la signalisation ARQ est suffisante. Une étude comparative avec les mécanismes DFS (deterministic feedback scheduling) et OFS (opportunistic feedback scheduling), a montré que DCRA arrive à réaliser un meilleur gain en ressources montantes grâce à la réduction de l'overhead des feedbacks, sans pour autant trop dégrader le débit descendant des utilisateurs. Du point de vue des utilisateurs, DCRA améliore les contraintes de QoS tels que le taux de perte de paquets et réduit la consommation énergétique des terminaux grâce à la réduction de feedback. / Orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) technology has been adopted by 4th generation (a.k.a. 4G) telecommunication systems to achieve high system spectral efficiency. A crucial research issue is how to design adaptive channel quality indicator (CQI) feedback mechanisms so that the base station can use adaptive modulation and coding (AMC) techniques to adjust its data rate based on the channel condition. This problem is even more challenging in resource-limited and heterogeneous multiuser environments such as Mobile WiMAX, Long-term Evolution (LTE) networks. In this thesis, we consider CQI feedback resource allocation issue for multiuser multicarrier OFDMA systems. We exploit time-domain correlation for CQI prediction and cross-layer information to reduce feedback overhead for OFDMA systems. Our aim is find resource allocation schemes respecting the users QoS constraints.Our study begins with proposing prediction based feedback (PBF) which allows the base station to predict the CQI feedbacks based on recursive least-square (RLS) algorithm. We showed that it is useful to use channel prediction as a tool to reduce the feedback overhead and improve the uplink throughput. Then, we propose an opportunistic periodic feedback mechanism to mitigate the possible under and over estimation effects of CQI prediction. In this mechanism, we exploited the cross-layer information to enhance the performance of periodic feedback mechanisms. The opportunistic mechanism improves the system performance for high mobility cases compared to low mobility cases.For OFDMA systems with limited feedback resource, we propose an integrated cross-layer framework of feedback resource allocation and prediction (FEREP). The proposed framework, implemented at the BS side, is composed of three modules. The feedback window adaptation (FWA) module dynamically tunes the feedback window size for each mobile station based on the received ARQ (Automatic Repeat Request) messages that reflect the current channel condition. The priority-based feedback scheduling (PBFS) module then performs feedback allocation by taking into account the feedback window size, the user profile and the total system feedback budget. To choose adapted modulation and coding schemes (MCS), the prediction based feedback (PBF) module performs channel prediction by using recursive least square (RLS) algorithm for the user whose channel feedback has not been granted for schedule in current frame. Through extensive simulations, the proposed framework shows significant performance gain especially under stringent feedback budget constraint.ARQ protocol receives users acknowledgement only if the user is scheduled in the downlink. The reduction in users scheduling frequency also reduces the rate of ARQ hints and degrades the performance of above contributions. In this case, it is difficult to exploit the ARQ signal to adapt the feedback window for that user. To address this issue, we propose a cross-layer dynamic CQI resource allocation (DCRA) algorithm for multiuser multicarrier OFDMA systems. DCRA uses two modes for feedback window estimation. The first one is an off-line mode based on empirical studies to derive optimal average feedback window based on user application and mobility profile. Our experimental analysis shows that the feedback window can be averaged according to users service class and their mobility profile for a given cell environment. DCRA performs a realtime dynamic window adaptation if sufficient cross-layer hints are available from ARQ signaling. DCRA increases uplink resource by reducing feedback overhead without degrading downlink throughout significantly compared to deterministic feedback scheduling (DFS) and opportunistic feedback scheduling (OFS). From the users perspective, DCRA improves QoS constraints like packet loss rate and saves users power due to feedback reduction.

Les conséquences des chocs économiques négatifs sur les ménages ont été documentés extensivement, mais on en sait beaucoup moins sur la manière dont ces chocs sont transmis aux individus à travers la médiation du ménage. Le ménage contribue-il à modérer l'effet des chocs négatifs ? Dans quelle mesure le choc économique pèse-t-il dans la négociation familiale ? À partir de données sur la crise économique argentine de 2001, je montre d'abord que les femmes en couple ont une plus grande probabilité de devenir actives si leur mari a fait l'expérience d'un choc de revenu. Ensuite, je montre que le cycle économique importe dans les décisions d'investissement en capital humain. Sur le long terme, les profils de salaire et d'employabilité des hommes argentins sont affectés de manière persistante par les conditions économiques initiales au moment de l'obtention du diplôme. Enfin, je considère la dimension “man-cession” de la crise économique de 2009 en Espagne et montre que la part des ressources du ménage reçues par les femmes pour leur consommation privée augmente avec la diminution de l'écart des taux de chômage hommes-femmes, confortant l'hypothèse que les chocs négatifs modifient le pouvoir de négociation des individus au sein du ménage. / The consequences of adverse aggregate shocks on households have been repeatedly documented, but far less has been said on the way they are passed over to individuals through the mediation of the household. Does the household contribute in mitigating the effects? Or does the economic shock rather invite itself at the family negociating table? Using the Argentine 2001 economic crisis as a natural experiment, I first show that married women are more likely to enter the labor market if their husband experienced a loss in income, giving credit to the insurance mechanism. Then, I show that the business cycle matters for investments in education, and that long run labor outcomes of Argentine men are persistently affected by the initial conditions upon graduation. Finally, I consider the “Mancession” dimension of the Great Recession in Spain and demonstrate that the resource share accruing to wives for own consumption increases together with the decreasing unemployment gap, which comes in support to the bargaining hypothesis.

Durant les dernières années, la taille des systèmes ainsi que leur complexité ont pas mal évolué, entrainant le besoin d'approches distribuées pour la commande et l'aide à la décision. Cette thèse porte sur la résolution d'un problème incluant une commande distribuée et une aide à la décision, l'allocation dynamique de ressource dans un réseau.Pour résoudre ce problème, nous avons étudié un algorithme basé sur un consensus qui ne nécessite pas de calcul centralisé, et qui soit capable de traiter des applications modélisées par des systèmes dynamiques ou par des fonctions sans mémoires. La principale contribution de ce travail de thèse est d'avoir prouvé, en utilisant des outils issus de la théorie des graphes etl'analyse de la passivité, que le contrôleur atteint la solution optimale de façon asymptotique, sans obligation d'avoir une information complète.Afin d'illustrer la pertinence de notre résultat principal, plusieurs applications en ingénierie ont été étudiées, incluant la commande distribuée pour l'économie d'énergie dans des bâtiments intelligents, la gestion des clients dans un environnement de "smart grids", et le développement d'une méthode exacte d'optimisation distribuée pour un problème d'allocation de ressources soumis à des contraintes sur les bornes inférieures.Enfin, nous étudions les techniques d'allocation de ressources basées sur les modèlesde dynamique de populations. Pour les rendre distribuées, nous introduisons le concept dedynamique de populations "pas bien mélangées". Nous montrons que ces dynamiques peuventêtre utilisées pour des structures d'informations contraintes. Même si les dynamiquesde populations "pas bien mélangées" utilisent des informations partielles, ellesconservent des propriétés similaires aux dynamiques classiques qui utilisent desinformations complètes. Plus spécifiquement, la conservation de masse et la convergencevers l'équilibre de Nash sont prouvées. / Since the complexity and scale of systems have been growing in the last years, distributed approaches for control and decision making are becoming more prevalent. This dissertation focuses on an important problem involving distributed control and decision making, the dynamic resource allocation in a network. To address this problem, we explore a consensus--based algorithm that does not require any centralized computation, and that is capable to deal with applications modeled either by dynamical systems or by memoryless functions. The main contribution of our research is to prove, by means of graph theoretical tools and passivity analysis, that the proposed controller asymptotically reaches an optimal solution without the need of full information. In order to illustrate the relevance of our main result, we address several engineering applications including: distributed control for energy saving in smart buildings, management of the customers of an aggregating entity in a smart grid environment, and development of an exact distributed optimization method that deals with resource allocation problems subject to lower--bound constraints. Finally, we explore resource allocation techniques based on classic population dynamics models. In order to make them distributed, we introduce the concept of non--well--mixed population dynamics. We show that these dynamics are capable to deal with constrained information structures that are characterized by non--complete graphs. Although the proposed non--well--mixed population dynamics use partial information, they preserve similar properties of their classic counterpart, which uses full information. Specifically, we prove mass conservation and convergence to Nash equilibrium. / Dado que la complejidad y la escala de los sistemas sehan ido incrementando en los últimos años, las técnicas centralizadas de control y toma de decisiones están siendo reemplazadas por métodos distribuidos. Esta tesis se centra en un importante problema que involucra control y toma de decisiones distribuidas: la asignación dinámica de recursos en redes. Para abordar este problema, exploramos un algoritmo basado en consenso que no requiere computación centralizada, y que puede ser usado en aplicaciones modeladas ya sea por sistemas dinámicos o funciones sin memoria. La principal contribución de esta tesis es probar, por medio de teoría de grafos y pasividad, que el algoritmo propuesto alcanza asintóticamente una solución óptima sin la necesidad de usar información completa. Para ilustrar la relevancia del resultado principal de esta disertación, abordamos varias aplicaciones en ingeniería,incluyendo: el control distribuido en edificios inteligentes orientado a la eficiencia energética, la gestión de los clientes de un agregador en una red inteligente en la que se aplican estrategias de respuesta de la demanda, y el desarrollo de un método de optimización exacto que permite incluir restricciones de límite inferior. Finalmente, se exploran otras técnicas de asignación derecursos inspiradas en modelos de dinámicas poblacionales. Se introduce el concepto de poblaciones no—bien—mezcladas, y se muestra que las dinámicas asociadas a este tipo de poblaciones cuentan con una estructura de información local, caracterizada por grafos que no son completos. A pesar de que las dinámicas propuestas usan información parcial, ellas preservan características similares a las dinámicas poblacionales clásicas que usan información completa.