théorie des jeux et apprentissage pour les aspects concurrentiels en réseaux de communications

Abstract

Dans cette thèse, nous modélisons et nous analysons des modèles technico-économiques motivant les fournisseurs de services internet (ISPs) à contribuer aux nouveaux para digmes de l’Internet du futur, afin d’avoir des meilleures performances en ce qui concerne la distribution du contenu, la sécurité et la connectivité. D’autre part, nous examinons les comportements dynamiques des fournisseurs de contenu (CPs) dans le marché du contenu payant, pour étudier la stabilité des situations économiques afin de garantir que ce marché se développe d’une manière ordonnée. Par allure, nous étudions l’une des questions cen trales dans le débat de la neutralité du net, l’impact de la facturation des CPs par les ISPs pour la distribution de contenu. Enfin, nous proposons des algorithmes distribués basés sur la théorie des jeux, pour contrôler la puissance et le taux d’émission des messages de sécurité de base (BSMs) dans les réseaux ad hoc véhiculaires (VANETs). Notre premier objectif dans ce travail de thèse est d’analyser l’impact de la concurrence entre les ISPs dans l’approche centrée information (ICN) sur leurs politiques. L’ICN est une future architecture d’Internet, qui a été récemment proposé pour améliorer les perfor mances de l’Internet actuel. Nous développons un modèle analytique pour la distribution de contenu populaire dans l’ICN. Ensuite, nous utilisons la distribution de Zipf généralisée pour modéliser la popularité du contenu, et nous élaborons une approche de la théorie des jeux pour déterminer les stratégies de la mise en cache, la qualité de service et la tarification de chaque ISP. Les résultats numérique montrent que la mise en cache est avantageuse à la fois pour les ISPs et pour les utilisateurs. Dans le but de formaliser des modèles plus réalistes, nos contributions abordent diffé rentes situations observées dans le monde réel des marchés de contenu payant : D’une part, nous supposons le concept de la rationalité limitée, qui signifie que les joueurs n’ont pas des informations suffisantes sur les stratégies des concurrentes pour décider les stratégies qui maximisent leurs revenues. Nous supposons que les joueurs qui ont une rationalité li mitée ajustent leurs politiques en fonction de l’estimation locale du profit marginal. Nous décrivons la compétions entre les CPs sous la forme d’un system dynamique. Ensuite, nous calculons explicitement les points d’équilibre du système dynamique, et nous éta blissons les conditions nécessaires et suffisantes pour la stabilité des points d’équilibre. Les résultats numériques indiquent que si on modifie les paramètres du modèle, des com portements dynamiques complexes se produisent, comme la bifurcation et le chaos. En plus, une méthode de contrôle du chaos est appliquée pour forcer le système à revenir à son état de stabilité. Dans cette thèse de doctorat, nous avons aussi étudié des utilités économiques et la qualité de service dans un marché de télécommunication non neutre, où les ISPs facturent les CPs pour la livraison du contenu. Nous considérons un écosystème se composant de plusieurs CPs et plusieurs ISPs, et nous utilisons le jeu de Stackelberg pour analyser les interactions existant entre les CPs et les ISPs. De plus, nous utilisons la théorie des jeux non coopératifs pour analysé la concurrence entre les CPs et entre les ISPs. À travers une analyse détaillée, nous montrons l’unicité de l’équilibre de Nash. Afin de quantifier l’efficacité de l’équilibre de Nash, une analyse détaillée du prix de l’anarchie est adoptée pour mesurer la performance du système à l’équilibre de Nash. Les résultats numériques montrent que la facturation des CPs pour la distribution de contenu dégrade leurs per formances et améliore les performances des ISPs. Finalement, nous proposons des mécanismes du contrôle de la puissance et le taux d’émission des BSMS dans les réseaux VANETs basée sur la théorie des jeux. Nous utili sons la théorie des jeux super-modulaires pour montrer l’existence de l’équilibre de Nash. De plus, nous proposons deux algorithmes distribués et itératifs pour déterminer le point d’équilibre du jeu. L’analyse numérique effectuée à base d’un simple scénario montre le nombre d’itérations nécessaires pour la convergence vers le point d’équilibre et l’impact des paramètres du modèle sur l’évolution du point d’équilibre.