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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013ENST0078 |
| Date | 06 December 2013 |
| Creators | Iutzeler, Franck |
| Contributors | Paris, ENST, Ciblat, Philippe, Hachem, Walid |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English, French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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