Diagnostic décentralisé à l'aide d'automates cellulaires

ISBN 9782364937192National audienceWe address the problem of detecting failures in a distributed network. If some components can break down over time, how can we detect that the failure rate has exceeded a given threshold wi- thout any central authority ? Our aim is to have an estimate of the global state of the network, only through local interactions of components with their neighbours. In particular, we wish to reach a consensus on an alert state when the failure rate exceeds a given threshold. We use the model of cellular automata in order to pro- pose solutions in the case of a network with a grid structure. We compare three methods of self- organisation that are partly inspired by physical and biological phenomena. As an application, we envision sensor networks or any type of de- centralised system.Nous nous intéressons au problème du diagnostic de défaillances dans un réseau distribué. Lorsque les composants du réseau sont suscep-tibles de tomber en panne, comment détecter le moment où le taux de composants défaillants dépasse un certain seuil sans faire appel à une autorité centrale ? Notre objectif est d'avoir une estimation de l'état général du réseau par le seul biais d'interactions locales des composants avec leurs voisins. En particulier, nous souhai-tons qu'un consensus émerge sous forme d'état d'alerte lorsque le taux de défaillance dépasse un certain seuil. Nous utilisons le modèle des automates cellulaires pour proposer des solutions dans le cas d'un réseau ayant une structure de grille. Nous comparons trois méthodes d'auto-organisation du réseau, en partie inspirées de phénomènes physiques ou biologiques. Comme domaine d'application, nous avons en vue les ré-seaux de capteurs ou tout système fonctionnant de manière décentralisée

Système robuste de diagnostic décentralisé à l'aide d'automates cellulaires simples

National audienc

Diagnostic décentralisé à l'aide d'automates cellulaires

ISBN 9782364937192National audienceWe address the problem of detecting failures in a distributed network. If some components can break down over time, how can we detect that the failure rate has exceeded a given threshold wi- thout any central authority ? Our aim is to have an estimate of the global state of the network, only through local interactions of components with their neighbours. In particular, we wish to reach a consensus on an alert state when the failure rate exceeds a given threshold. We use the model of cellular automata in order to pro- pose solutions in the case of a network with a grid structure. We compare three methods of self- organisation that are partly inspired by physical and biological phenomena. As an application, we envision sensor networks or any type of de- centralised system.Nous nous intéressons au problème du diagnostic de défaillances dans un réseau distribué. Lorsque les composants du réseau sont suscep-tibles de tomber en panne, comment détecter le moment où le taux de composants défaillants dépasse un certain seuil sans faire appel à une autorité centrale ? Notre objectif est d'avoir une estimation de l'état général du réseau par le seul biais d'interactions locales des composants avec leurs voisins. En particulier, nous souhai-tons qu'un consensus émerge sous forme d'état d'alerte lorsque le taux de défaillance dépasse un certain seuil. Nous utilisons le modèle des automates cellulaires pour proposer des solutions dans le cas d'un réseau ayant une structure de grille. Nous comparons trois méthodes d'auto-organisation du réseau, en partie inspirées de phénomènes physiques ou biologiques. Comme domaine d'application, nous avons en vue les ré-seaux de capteurs ou tout système fonctionnant de manière décentralisée