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Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2015-03-31
Nous proposons un financement de thèse de 3 ans intitulée
"Coordination multi-agent par optimisation distribuée fondée sur la
propagation de croyances et la décomposition duale - application à la
prosommation dynamique".
Description
Les technologies de l'information et des communications (TIC) sont en
pleine évolution et déployées dans des infrastructures de plus en plus
dynamiques et distribués. S'il on considère les domaines des réseaux
de capteurs, de l'Internet des objets ou des réseaux électriques
intelligents, l'impact attendu sur notre société est énorme. Le
problème général de l'allocation dynamique de ressources (de données,
d'énergie, etc.) entre producteurs et consommateurs (voire
prosommateurs pour ceux qui sont les deux à la fois) devient critique
dans ce contexte.
Les techniques d'optimisation multi-agents sont un choix naturel pour
ces systèmes, car en effet :
1. le problème d'optimisation est distribué par nature ;
2. le système est très dynamique avec de nombreux événements émanant à
la fois de l'infrastructure et des activités des humains/agents
(qui peuvent fréquemment passer de producteurs à consommateurs, et
vice versa) ;
3. l'échelle du système appelle à une forte privacité, qui ne peut
être assurée par un système centralisé.
Dans les dernières années, les systèmes multi-agents ont été
développés en utilisant des algorithmes par "envoi de messages" (ou
"message passing") inspirés par des méthodes d'apprentissage
automatique statistique. La propagation de croyance est par exemple
conçue pour l'inférence MAP (maximum a posteriori) dans les modèles
graphiques probabilistes. Son efficacité (en temps et en nombre
d'itérations) a permis de résoudre, en temps réel, des problèmes tels
que l'allocation optimale d'énergie et la composition automatique de
service dans les réseaux de capteurs. D'autres approches "message
passing" par décomposition duale du problème présentent des
caractéristiques similaires.
Cependant, ces approches présentent certaines limitations
–e.g. optimalité et convergence des réseaux cycliques non
garanties. Malgré les progrès récents, l'applicabilité des approches
"message passing" constitue un problème ouvert. En outre, puisque nous
considérons les problèmes avec une dynamique élevée et dépendants du
temps (par exemple en raison de la structure flexible du réseau ou en
raison de mises à jour en temps réel provenant de capteurs),
l'extension de ces techniques semble prometteuse grâce à l'efficacité
de leur exécution qui peut être exploitée pour gérer la dynamique (par
répétition du processus de résolution) et les dépendances temporelles
entre variables (en ajoutant de nouvelles dimensions et contraintes
liées au temps).
Ce sujet de thèse vise à produire de nouvelles méthodes et algorithmes
pour l'optimisation distribuée dans les réseaux dynamiques
cycliques. Il impliquera les étapes suivantes, de façon non
exhaustive:
1. formaliser le problème d'allocation dynamique des ressources et
conduire une analyse théorique des algorithmes existants ;
2. proposer de nouveaux algorithmes pour gérer la nature cyclique et
dynamique des réseaux ;
3. mettre en œuvre ces algorithmes par généralisation et extension
d'algorithmes efficaces existants ;
4. évaluer empiriquement ces nouveaux algorithmes en les appliquant à
des données réelles provenant du projet SEAS
([https://itea3.org/project/seas.html]), et en les déployant sur
une plate-forme d'objets intelligents.
Informations générales
Durée : 3 ans
Lieu : Saint-Etienne, France, avec collaboration et échange possible
avec IIIA-CSIC à Barcelone (Espagne)
Encadrants : Gauthier Picard (MINES Saint-Etienne, Laboratoire Hubert
Curien UMR CNRS 5516, [http://www.emse.fr/~picard/]), Rémi Emonet
(Université Jean Monnet, Laboratoire Hubert Curien UMR CNRS 5516,
[http://home.heeere.com/])
Collaborateurs : Juan Antonio Rodriguez-Aguilar (IIIA-CSIC,
[http://www.iiia.csic.es/~jar/]), Jesus Cerquides (IIIA-CSIC)
Agenda
Date limite d'envoi de dossier de candidature : 10 mai 2015
Entrevues : du 15 au 20 mai 2015
Décision finale : mi-juin 2015
Début du contrat : septembre/octobre 2015
Compétences requises
Le candidat devra posséder (ou montrer les motivations et pré-requis
nécessaires à développer) les compétences suivantes :
• systèmes multi-agent, optimisation distribuée ;
• apprentissage automatique (modèles graphiques, propagation de
croyances, algorithmes "message passing") ;
• fortes compétences en programmation (Java, Python, C++ pour Arduino)
et logiciels d'optimisation (CPLEX ou Gurobi) ;
• forte autonomie ;
• anglais écrit et parlé.
Lieu
Saint-Etienne est situé à environ deux heures de la mer Méditerranée
et 2 heures des pistes des Alpes. La ville de Lyon est à 50
km. Saint-Etienne compte environ 180000 habitants dont plus de 20000
étudiants. Entourée de collines où les activités de randonnée et de
VTT sont importantes, Saint-Etienne est également membre du réseau des
villes créatives de l'Unesco pour le Design.
[http://fr.wikipedia.org/wiki/Saint-Étienne]
Contact et candidature
La candidature devra inclure une lettre de motivation (courte mais
pertinente), un CV, les copies des diplômes et des relevés de notes,
et des publications et rapports (de Master par exemple) pertinents.
Les candidats sont également encouragés à fournir des lettre de
recommandation de personnes référentes.
Les candidatures doivent être envoyées avant le 10 mai 2015 (et les
candidats sont encouragés à les envoyer au plus tôt) aux deux adresses
suivantes : gauthier.picard—at—emse.fr ET
remi.emonet—at—univ-st-etienne.fr
"Coordination multi-agent par optimisation distribuée fondée sur la
propagation de croyances et la décomposition duale - application à la
prosommation dynamique".
Description
Les technologies de l'information et des communications (TIC) sont en
pleine évolution et déployées dans des infrastructures de plus en plus
dynamiques et distribués. S'il on considère les domaines des réseaux
de capteurs, de l'Internet des objets ou des réseaux électriques
intelligents, l'impact attendu sur notre société est énorme. Le
problème général de l'allocation dynamique de ressources (de données,
d'énergie, etc.) entre producteurs et consommateurs (voire
prosommateurs pour ceux qui sont les deux à la fois) devient critique
dans ce contexte.
Les techniques d'optimisation multi-agents sont un choix naturel pour
ces systèmes, car en effet :
1. le problème d'optimisation est distribué par nature ;
2. le système est très dynamique avec de nombreux événements émanant à
la fois de l'infrastructure et des activités des humains/agents
(qui peuvent fréquemment passer de producteurs à consommateurs, et
vice versa) ;
3. l'échelle du système appelle à une forte privacité, qui ne peut
être assurée par un système centralisé.
Dans les dernières années, les systèmes multi-agents ont été
développés en utilisant des algorithmes par "envoi de messages" (ou
"message passing") inspirés par des méthodes d'apprentissage
automatique statistique. La propagation de croyance est par exemple
conçue pour l'inférence MAP (maximum a posteriori) dans les modèles
graphiques probabilistes. Son efficacité (en temps et en nombre
d'itérations) a permis de résoudre, en temps réel, des problèmes tels
que l'allocation optimale d'énergie et la composition automatique de
service dans les réseaux de capteurs. D'autres approches "message
passing" par décomposition duale du problème présentent des
caractéristiques similaires.
Cependant, ces approches présentent certaines limitations
–e.g. optimalité et convergence des réseaux cycliques non
garanties. Malgré les progrès récents, l'applicabilité des approches
"message passing" constitue un problème ouvert. En outre, puisque nous
considérons les problèmes avec une dynamique élevée et dépendants du
temps (par exemple en raison de la structure flexible du réseau ou en
raison de mises à jour en temps réel provenant de capteurs),
l'extension de ces techniques semble prometteuse grâce à l'efficacité
de leur exécution qui peut être exploitée pour gérer la dynamique (par
répétition du processus de résolution) et les dépendances temporelles
entre variables (en ajoutant de nouvelles dimensions et contraintes
liées au temps).
Ce sujet de thèse vise à produire de nouvelles méthodes et algorithmes
pour l'optimisation distribuée dans les réseaux dynamiques
cycliques. Il impliquera les étapes suivantes, de façon non
exhaustive:
1. formaliser le problème d'allocation dynamique des ressources et
conduire une analyse théorique des algorithmes existants ;
2. proposer de nouveaux algorithmes pour gérer la nature cyclique et
dynamique des réseaux ;
3. mettre en œuvre ces algorithmes par généralisation et extension
d'algorithmes efficaces existants ;
4. évaluer empiriquement ces nouveaux algorithmes en les appliquant à
des données réelles provenant du projet SEAS
([https://itea3.org/project/seas.html]), et en les déployant sur
une plate-forme d'objets intelligents.
Informations générales
Durée : 3 ans
Lieu : Saint-Etienne, France, avec collaboration et échange possible
avec IIIA-CSIC à Barcelone (Espagne)
Encadrants : Gauthier Picard (MINES Saint-Etienne, Laboratoire Hubert
Curien UMR CNRS 5516, [http://www.emse.fr/~picard/]), Rémi Emonet
(Université Jean Monnet, Laboratoire Hubert Curien UMR CNRS 5516,
[http://home.heeere.com/])
Collaborateurs : Juan Antonio Rodriguez-Aguilar (IIIA-CSIC,
[http://www.iiia.csic.es/~jar/]), Jesus Cerquides (IIIA-CSIC)
Agenda
Date limite d'envoi de dossier de candidature : 10 mai 2015
Entrevues : du 15 au 20 mai 2015
Décision finale : mi-juin 2015
Début du contrat : septembre/octobre 2015
Compétences requises
Le candidat devra posséder (ou montrer les motivations et pré-requis
nécessaires à développer) les compétences suivantes :
• systèmes multi-agent, optimisation distribuée ;
• apprentissage automatique (modèles graphiques, propagation de
croyances, algorithmes "message passing") ;
• fortes compétences en programmation (Java, Python, C++ pour Arduino)
et logiciels d'optimisation (CPLEX ou Gurobi) ;
• forte autonomie ;
• anglais écrit et parlé.
Lieu
Saint-Etienne est situé à environ deux heures de la mer Méditerranée
et 2 heures des pistes des Alpes. La ville de Lyon est à 50
km. Saint-Etienne compte environ 180000 habitants dont plus de 20000
étudiants. Entourée de collines où les activités de randonnée et de
VTT sont importantes, Saint-Etienne est également membre du réseau des
villes créatives de l'Unesco pour le Design.
[http://fr.wikipedia.org/wiki/Saint-Étienne]
Contact et candidature
La candidature devra inclure une lettre de motivation (courte mais
pertinente), un CV, les copies des diplômes et des relevés de notes,
et des publications et rapports (de Master par exemple) pertinents.
Les candidats sont également encouragés à fournir des lettre de
recommandation de personnes référentes.
Les candidatures doivent être envoyées avant le 10 mai 2015 (et les
candidats sont encouragés à les envoyer au plus tôt) aux deux adresses
suivantes : gauthier.picard—at—emse.fr ET
remi.emonet—at—univ-st-etienne.fr