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Étude d'un système à préférences en présence de byzantins Réseaux à préférences, systèmes auto-stabilisants, byzantins

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Academic year: 2022

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Étude d'un système à préférences en présence de byzantins

Réseaux à préférences, systèmes auto-stabilisants, byzantins

Lieu : LINCS, 23 avenue d'Italie, 75013 Paris Durée : six mois

Équipe : Équipe-projet INRIA GANG, équipe LIP6 NPA

Directeur(s) de stage : Fabien Mathieu (fabien.mathieu@inria.fr), Sébastien Tixeuil (sebastien.tixeuil@lip6.fr)

Présentation générale du domaine

Les réseaux à préférences sont un modèle où les participants d'un réseau cherchent à interagir en fonction de préférences qui leur sont propres : chacun essaie de collaborer avec ses voisins jugés les meilleurs. Le principal avantage de ce type de réseau est qu'il est naturellement décentralisé et que sa dynamique de construction et de maintenance est basée sur l'égoïsme de chacun.

De plus, lorsque les préférences utilisées vérient une propriété dite d'acyclicité, alors le système s'auto-stabilise assez rapidement vers une solution stable parfaitement déterminée par les données du problème.

Objectifs du stage

Dans un premier temps, après une familiarisation aux réseaux à préférences, il s'agira de réé- chir à la possibilité de les utiliser pour résoudre quelques problèmes simples, comme le coloriage, la construction d'un matching, d'un arbre, . . .Dans un deuxième temps, on pourra déterminer sous quelles conditions un système à préférences acyclique résiste en présence de byzantins. On considérera en particulier les diérents types de byzantins, ainsi que les diérentes dynamiques dont peut être muni un réseau à préférences. Idéalement, le stage débouchera sur une synthèse des deux axes, i.e. l'utilisation des réseaux à préférences pour résoudre des problèmes simples en présence de byzantins. Les diérents résultats pourront être conjecturés à l'aide de simulations.

Principales activités

Analyse bibliographique critique.

Algorithmie Simulations

Compétences demandées/espérées

Bonnes capacités de compréhension à un niveau théorique Facilités algorithmiques

Esprit d'initiative

Minimum d'expérience en auto-stabilisation / théorie des jeux

Références

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