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Apprentissage Multi-agents coopératifs et hétérogènes pour l'orchestration d'un réseau 6G

Défi technologique : Réseaux de communication, internet des objets, radiofréquences et antennes (en savoir +)

Département : Département Systèmes (LETI)

Laboratoire : Laboratoire Sans fils Haut Débit

Date de début : 01-09-2022

Localisation : Grenoble

Code CEA : SL-DRT-22-0250

Contact : mickael.maman@cea.fr

Dans les réseaux sans fil au-delà de la 5G/6G, il est impératif de déployer et de gérer facilement un réseau privé/ad-hoc d'utilisateurs mobiles tels qu'une flotte de véhicules ou de drones. L'objectif de cette thèse est de définir des stratégies et protocoles associés (contrôle et allocation de ressources) pour auto-organiser des réseaux « maillés » d'utilisateurs mobiles. Les questions de recherche sont: (i) Comment gérer un système multi-agent coopératif pour l'orchestration et l'auto-organisation d'un réseau 6G? (ii) Comment orchestrer un réseau multi-objectif distribué? (iii) L'approche multi-agent et la reconfiguration du réseau sont-elles compatibles avec la dynamique de l'environnement? Alors que les études existantes se concentrent sur des problèmes visant à optimiser une seule fonction objectif avec des agents homogènes, nous nous intéressons à l'apprentissage coopératif multi-agent local/distribué entre utilisateurs/agents mobiles hétérogènes (ayant des fonctions d'optimisation différentes). La première étape de cette thèse sera d'optimiser des fonctions multi-objectif hétérogènes pour un réseau 6G avec un orchestrateur central. La deuxième étape de cette thèse concernera les systèmes multi-agents hétérogènes coopératifs et les interactions entre les agents (apprentissage simultané, apprentissage en équipe, ...) pour résoudre conjointement des tâches et maximiser l'utilité. La dernière étape de cette thèse concernera une approche Hybride (Centralisée et Distribuée)

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