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Théorie des jeux, Optimisation et Apprentissage : Interconnexions et Applications au Traitement du Signal (Game Theory, Optimization and Learning: Interplay and Applications to Signal Processing)

Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.

S'inscrire à la réunion.

Inscriptions

13 personnes membres du GdR ISIS, et 19 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 156 personnes.

Instructions pour une demande de mission par le GdR ISIS

Le GdR ISIS prend en charge les déplacements des organisateurs des réunions et des orateurs. Le GdR prend aussi en charge les déplacements des participants aux réunions membres d'un laboratoire adhérent du GdR dans la limite d'un doctorant et d'un permanent par laboratoire académique et par réunion, ou d'une personne par adhérent du club des partenaires et par réunion.

La plus grande partie du budget du GdR ISIS est consacrée à la prise en charge de ces missions. Pour que le GdR puisse financer le plus grand nombre de réunions, les participants à ces réunions sont vivement incités à choisir les billets les moins chers. Seuls les billets de train ou d'avion en deuxième classe, non échangeables et non remboursables sont pris en charge. Le GdR se réserve le droit de refuser une demande de billet dont le prix excède la moyenne des prix couramment pratiqués pour le trajet de la mission.

Pour le transport et pour l'hébergement, vous êtes priés d'utiliser le portail SIMBAD du CNRS si vous en avez la possibilité. Cela est en particulier obligatoire si vous êtes membre d'une unité CNRS (UPR, UMR, UMI, URA, FRE). Les réservations d'hôtel sont possibles si la réunion dure plus d'une journée ou si le lieu d'habitation le justifie. Dans le cas où le laboratoire n'est pas une unité CNRS, merci d'envoyer votre demande de prise en charge de la mission à l'adresse DR01.SoutienUnites@cnrs.fr en précisant que la mission relève du GdR ISIS. Si vous utilisez votre véhicule personnel pour une distance supérieure à 300 kilomètres (aller+retour), le GdR ISIS ne rembourse pas vos frais de transport.

Les demandes de mission et les réservations sur le site SIMBAD doivent impérativement être effectuées au moins deux semaines avant la date de la mission.

Aucun remboursement de frais de transport ou d'hôtel avancés par l'agent ne peut plus être effectué au retour de la mission.

Annonce

Théorie des jeux, Optimisation et Apprentissage : Interconnexions et Applications au Traitement du Signal

Attention : L'inscription à la journée est gratuite mais obligatoire! Tous les participants doivent être inscrits pour avoir accès à l'ESIEE (plan VIGIPIRATE). De plus, la présentation d'une pièce d'idéntité vous sera demandée à l'entrée!

Objectif :

L'objectif de cette journée GdR ISIS est de faire une introduction générale aux outils issus de la théorie des jeux en se concentrant sur les liens avec les outils plus populaires comme : l'optimisation distribuée, l'optimisation multicritères, l'apprentissage statistique et la théorie du contrôle. Ces concepts seront illustrés par des applications au traitement du signal.

Résumé :

La théorie des jeux est une branche des mathématiques qui permet de modéliser et d'analyser les interactions stratégiques entre plusieurs preneurs de décision (ou joueurs). Un jeu est une situation dans laquelle typiquement le bénéfice ou le coût de chaque joueur dépend non seulement de ses propres actions mais aussi des actions des autres joueurs : les actions et les objectifs des joueurs sont couplés.

La théorie des jeux est de plus en plus utilisée grâce aux applications dans le contexte des réseaux distribués, dans lequel les interactions entre les noeuds peuvent être modélisées sous forme d'un jeu. Les noeuds peuvent être en compétition ou peuvent former des coalitions pour améliorer leur qualité de service. L'interdépendance entre les actions des noeuds est peut être typiquement due à l'exploitation de ressources communes (e.g., ressources de calcul ou de stockage, ressources spectrales, ...). Des exemples d'utilisation de la théorie des jeux dans le traitement du signal pour les communications sont : contrôle de puissance dans les réseaux sans fils, formation de voie, précodage dans les systèmes multi-antenne, sondage spectral pour la radio cognitive, gestion de spectre et d'interférence, gestion de ressources dans les systèmes multimédia, segmentation d'images, estimation distribuée dans les réseaux des capteurs, brouillage dans les réseaux sans fils et applications radar multi-antennes.

Enfin, les interconnections entre la théorie des jeux et le traitement du signal sont renforcées à travers les outils comme l'optimisation distribuée et l'apprentissage statistique.

Organisateurs

Orateurs invités :

Appel à participation :

Les chercheurs et chercheuses intéressé(e)s à présenter leurs travaux peuvent envoyer par mail aux organisateurs le titre et le résumé de leur intervention souhaitée avant le 25 Octobre 2017. La participation des doctorant(e)s est fortement encouragée.

Remerciements :

Cette journée est également soutenue financièrement par l'ANR ORACLESS.

Nous remercions l'ESIEE Paris pour l'accueil de cette journée GdR ISIS et en particulier nous remercions Romain Negrel (enseignant-chercheur, ESIEE) pour son aide précieuse dans la réservation d'amphi.


Game Theory, Optimization and Learning: Interplay and Applications to Signal Processing

Attention : The registration is free but mandatory! All participants must be registered in order to be granted access to ESIEE graduate school. Please notice that you will be asked to present an ID at the entrance!

Objective:

This GdR ISIS meeting targets a wide signal processing audience. The main goal is to provide a comprehensive introduction to game theoretic tools with a clear focus on its connections to more popular tools such as: distributed optimization, multi-objective optimization, machine learning and control theory. Furthermore, these concepts will be illustrated via signal processing applications.

Abstract:

Game theory (GT) is a branch of mathematics that enables the modeling and analysis of the interactions between several decision-makers (or players) that can have either conflicting or common objectives. A game is an interactive situation in which the benefit or cost achieved by each player depends on its own decisions and also on those taken by the other players. For example, the time a car driver needs to get back home generally depends not only on the route he/she chooses but also on the decisions taken by the other drivers. Therefore, in a game, the actions and objectives of the players are tightly coupled.

Until very recently, GT has been used only marginally in signal processing (SP). However, the real catalyzer of the application of GT to SP has been the blooming of all issues related to networking in general, and distributed networks, in particular. The interactions that take place in a network can often be modeled as a game, in which the network nodes are the players that compete or form coalitions to get some advantage and enhance their quality-of-service. The large interdependence between the actions of the network nodes due to factors such as the use of common resources, e.g., computational, storage, or spectral resources (interference across wireless networks). Examples of this approach can be found in the broad field of SP for communication networks in which GT is used to address fundamental networking issues such as: controlling the power of radiated signals in wireless networks; beamforming for smart antennas; precoding in multi-antenna radio transmission systems; data security; spectrum sensing in cognitive radio; spectrum and interference management; multimedia resource management; and image segmentation.

Motivated by the applications above, GT is also pervading many other branches of SP, and has very recently been used for modeling and analyzing the following "classical" SP problems: distributed estimation in sensor networks; adaptive filtering; waveform design for multiple-input multiple-output (MIMO) radar estimation; jamming in wireless communications and MIMO radar applications; and finding the position of network nodes. In addition to the examples above, we must eventually point out the important connection that is building up between GT and SP through the fields of machine learning and distributed optimization.

Organizers

Invited speakers

Call for participation:

Interested researchers that wish to present their work should send a title and an abstract of their prospective talk to the organizers via email before October 25th, 2017. The participation of Ph.D. students is strongly encouraged.

Acknowledgements:

This meeting is also funded by the ANR ORACLESS project.

We are truly thankful to ESIEE Paris graduate school for hosting this event and in particular we thank Romain Negrel (Assistant Professor in ESIEE) for his precious help in the amphi reservation process.

Programme

9h00 - 9h30 *** Welcoming coffee ***

9h30 - 9h45 : Introduction

9h45 - 10h30 : Keynote speech

Eduard Jorwieck, "Wyner Meets Walras on an Interference Channel"

10h30 - 11h00 : Panayotis Mertikopoulos, "Multi-agent online learning: Game theory meets signal processing (and feels no regret)"

11h00 - 11h30 : Constantin Morarescu, "Clustering and multi time-scales in multi-agent systems"

11h30 - 12h00 : TBD

12h00 - 12h30 : TBD

12h30 - 13h45 *** Lunch Break ***

13h45 - 14h15 : Pascal Bianchi, TBD

14h15 - 14h45 : TBD

14h45 - 15h15 : TBD

15h15 - 15h45 *** Coffee Break ***

15h45 - 16h15 : Alessio Zappone, TBD

16h15 - 16h45 : Olivier Beaude, TBD

16h45 - 17h15 : TBD

17h15 - 17h45 : TBD

Résumés des contributions



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Eduard Jorswieck (TUD) - "Wyner Meets Walras on an Interference Channel"

In modern wireless communication networks, technology layer parameters and economical aspects interact closely. Adaptive and flexible resource allocation in coexisting wireless networks requires to balance carefully achieved Quality of Service and costs in terms of energy, bandwidth and time. The talk presents a framework to connect the interference channel with confidential messages with an exchange economy based on a fictional meeting of Wyner and Walras. By identifying correspondencies between the market model and the interference channel, we explain how to find novel cooperative and distributed resource allocation algorithms for the optimization of various system objectives, including the efficient rate, secrecy rate, and secret key generation rate in multi-antenna interference channels. A comparison to the non-cooperative case illustrates the gain by cooperation even if the costs of cooperation are taken into account.

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Panayotis Mertikopoulos (CNRS, LIG) - "Multi-agent online learning: Game theory meets signal processing (and feels no regret)"

In many cases of practical interest, several interacting agents might be involved in a "game" without necessarily knowing its structure, rules, or even that they are playing a game - for instance, think of a set of wireless users obliviously modulating their transmit characteristics in response to the interference that they experience. In such cases, it is often beneficial for agents to follow a procedure leading to "no-regret", an important worst-case guarantee that has attracted significant interest in machine learning, signal processing, and theoretical computer science.

Motivated by its applications to signal processing (telecommunications, automated image generation, etc.), this talk focuses on the following question: does no-regret learning lead to an equilibrium of the game being played? I will present some recent contributions to this question (in both finite and continuous games), and I will discuss the impact of the feedback available to the agents.

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Constantin Morarescu (CRAN UMR 7039) - "Clustering and multi time-scales in multi-agent systems"

Firstly, we present a consensus-like discrete time dynamics for the cluster detection in a graph representing the interaction network of a multi-agent system. Beside the decentralized nature of this cluster detection algorithm we also emphasize its effectiveness. Secondly, we propose a time scale modeling for consensus in large networks represented by time-varying directed graphs. For practical reasons we deal with large networks by collapsing the states of densely connected nodes in a single aggregate node. Here, we show that under suitable conditions, the states of the agents in each cluster converge fast toward a local agreement.

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Pascal Bianchi (Telecom ParisTech) - TBD

TBD

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Alessio Zappone (LANEAS, CentraleSupelec) - "Game Theory for distributed and energy-efficient resource allocation in future cellular networks"

Nowadays, the number of devices connected to the Internet is larger than the size of the world population, and it is increasing at an exponential rate. By 2020, a 1000x data- rate increase is required to serve so many connected devices, but this must be achieved while at the same time halving the network power consumption, due to ecological and economical reasons. This requires a 2000x increase of the network bit-per-Joule energy efficiency.

This talk will cover recent advances in the field of distributed resource allocation in future wireless interference networks. It will be shown how non-cooperative game theory can be successfully used to develop distributed algorithms for resource allocation in generic interference networks, with limited feedback overhead and low-complexity. The comparison between the distributed solutions and more sophisticated centralized schemes will also be discussed.

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Olivier Beaude (EDF Lab' Paris Saclay) - TBD

TBD

Date : 2017-11-08

Lieu : ESIEE Paris, Noisy le Grand (Amphi Marcel Dassault)


Thèmes scientifiques :
A - Méthodes et modèles en traitement de signal

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2015.