Crawford-Sobel meet Lloyd-Max on the grid

The main contribution of this work is twofold. First, we apply, for the first time, a framework borrowed from economics to a problem in the smart grid namely, the design of signaling schemes between a consumer and an electricity aggregator when these have non-aligned objectives. The consumer's objective is to meet its need in terms of power and send a request (a message) to the aggregator which does not correspond, in general, to its actual need. The aggregator, which receives this request, not only wants to satisfy it but also wants to manage the cost induced by the residential electricity distribution network. Second, we establish connections between the exploited framework and the quantization problem. Although the model assumed for the payoff functions for the consumer and aggregator is quite simple, it allows one to extract insights of practical interest from the analysis conducted. This allows us to establish a direct connection with quantization, and more importantly, to open a much more general challenge for source and channel coding.Comment: ICASSP 2014, 5 page

Coordination in State-Dependent Distributed Networks: The Two-Agent Case

This paper addresses a coordination problem between two agents (Agents $1$ and $2$) in the presence of a noisy communication channel which depends on an external system state $\{x_{0,t}\}$. The channel takes as inputs both agents' actions, $\{x_{1,t}\}$ and $\{x_{2,t}\}$ and produces outputs that are observed strictly causally at Agent $2$ but not at Agent $1$. The system state is available either causally or non-causally at Agent $1$ but unknown at Agent $2$. Necessary and sufficient conditions on a joint distribution $\bar{Q}(x_0,x_1,x_2)$ to be implementable asymptotically (i.e, when the number of taken actions grows large) are provided for both causal and non-causal state information at Agent $1$. Since the coordination degree between the agents' actions, $x_{1,t}$ and $x_{2,t}$, and the system state $x_{0,t}$ is measured in terms of an average payoff function, feasible payoffs are fully characterized by implementable joint distributions. In this sense, our results allow us to derive the performance of optimal power control policies on an interference channel and to assess the gain provided by non-causal knowledge of the system state at Agent $1$. The derived proofs readily yield new results also for the problem of state-amplification under a causality constraint at the decoder.Comment: Published in 2015 IEEE International Symposium on Information Theor

Implicit Coordination in Two-Agent Team Problems; Application to Distributed Power Allocation

The central result of this paper is the analysis of an optimization problem which allows one to assess the limiting performance of a team of two agents who coordinate their actions. One agent is fully informed about the past and future realizations of a random state which affects the common payoff of the agents whereas the other agent has no knowledge about the state. The informed agent can exchange his knowledge with the other agent only through his actions. This result is applied to the problem of distributed power allocation in a two-transmitter $M-$band interference channel, $M\geq 1$, in which the transmitters (who are the agents) want to maximize the sum-rate under the single-user decoding assumption at the two receivers; in such a new setting, the random state is given by the global channel state and the sequence of power vectors used by the informed transmitter is a code which conveys information about the channel to the other transmitter.Comment: 6 pages, appears as WNC3 2014: International Workshop on Wireless Networks: Communication, Cooperation and Competition - International Workshop on Resource Allocation, Cooperation and Competition in Wireless Network

Coded Power Control : Performance Analysis

International audienceIn this paper, we introduce the general concept of coded power control (CPC) in a particular setting of the interference channel. Roughly, the idea of CPC consists in embedding information (about a random state) into the transmit power levels themselves: in this new framework, provided the power levels of a given transmitter can be observed (through a noisy channels) by other transmitters, a sequence of power levels of the former can therefore be used to coordinate the latter. To assess the limiting performance of CPC (and therefore the potential performance brought by this new approach), we derive, as a first step towards many extensions of the present work, a general result which not only concerns power control (PC) but also any scenario involving two decision-makers (DMs) which communicate through their actions and have the following information and decision structures. We assume that the DMs want to maximize the average of an arbitrarily chosen instantaneous payoff function which depends on the DMs' actions and the state realization. DM 1 is assumed to know non-causally the state (e.g., the channel state) which affects the common payoff while the other, say DM 2, has only a strictly causal knowledge of it. DM 1 can only use its own actions (e.g., power levels) to inform DM 2 about its best action in terms of payoff. Importantly, DM 2 can only monitor the actions of DM 1 imperfectly and DM 1 does not observe DM 2. The latter assumption leads us to exploiting Shannon-theoretic tools in order to generalize an existing theorem which provides the information constraint under which the payoff is maximized. The derived result is then exploited to fully characterize the performance of good CPC policies for a given instance of the interference channel

Structure d’information, stratégies de communication et application aux réseaux distribués

This thesis studies distributed optimization problems with different observation structuresand application to wireless network and Smart Grids problems. Specifically, an asymmetricobservation structure between two agents is considered, where a first agent has full knowledgeabout the realization of a random state, and the other agent does not know anything about thisstate. In this context, the question is how to transmit information from the first agent to thesecond agent in order to use in an optimal way the communication resources. Several modelsare studied in this thesis. For all of them, a common element is that the information source hasto be encoded in an appropriate manner to optimize the use of the system’s configuration. Afirst model is studied where no dedicated channel for communication is available between agentsand they have the same objective function. Therefore, the only way communication is possible isthrough the actions chosen by agents. As actions are payoff relevant, the first agent has to findthe optimal tradeoff between transmission of information and payoff maximization. The informedagent encodes his knowledge about the state into his actions, which will be imperfectly observedby the second agent. The latter will decode the information and choose his actions in order tomaximize the common objective function. We use tools from information theory to characterizethis optimal tradeoff by an information constraint, and apply this scenario to a power controlproblem in an interference channel setting. Our new strategy (the coded power control ) givessome promising gains compare to classical approaches.In a second part, we consider that there exists a dedicated channel for communication, that isto say the actions of the informed agent are not payoff relevant and are only useful for transmissionof information. Furthermore, agents are supposed to have diverging interests, so that the informedagent does not necessarily have an incentive to send all his knowledge to the uninformed agent.Game theory and Cheap talk game in particular appears to be the right framework to analyzethis problem. We characterize the signal scheme that agents will agree on. This scheme willlead to a Nash Equilibrium, thus will optimize the way communication is done. This model is ofparticular interest for electrical vehicles networks where an electrical vehicle has to send his needin term of power to an aggregator which will choose an effective charging level for the electricalvehicle. The latter only cares about his need in term of power whereas the aggregator also takesinto account the network status. The considered model help to optimize the way the network isused.We finally consider a model with more than two agents, where the main goal is for all agentsto retrieve perfect observations of all past actions of all agents. This is of particular interest ina game theory point of view to characterize the long term expected utilities of the agents. Inthis model, we add an encoder who perfectly oberves all past actions and will help agents tohave perfect monitoring. In fact, this is possible if the right information constraint is satisfied.We thus characterized the latter, using a hybrid coding scheme combining classical informationtheoretic scheme and tools from graph theory.Cette thèse étudie des problèmes d’optimisation distribuée avec différentes structures d’observationset leurs applications aux réseaux sans fil et aux problèmes de Smart Grids. Spécifiquement,une structure d’observation asymétrique entre deux agents est considérée, où un premieragent a connaissance complète à propos de la réalisation d’un état aléatoire, et l’autre agent neconnaît rien à propos de cet état. Dans ce contexte, la question est de savoir comment transmettrede l’information depuis le premier agent vers le second agent dans le but d’utiliser de manièreoptimale les ressources de communication. Plusieurs modèles sont étudiés dans cette thèse. Pourtous, un élément commun est le fait que la source d’information doit être encodée de manièreappropriée pour optimiser l’utilisation de la configuration du système. Un premier modèle estétudié où aucun canal de communication n’est disponible entre les agents et ils ont une fonctiond’utilité commune. Cependant, le seul moyen de communiquer est via les actions choisiespar les agents. Comme les actions ont une influence sur le paiement, l’agent informé encode saconnaissance à propos de l’état dans ses actions, qui seront observées de manière imparfaite parle second agent. Ce dernier décodera l’information et choisira ses actions dans le but de maximiserla fonction objectif commune. Nous utilisons des outils de théorie de l’information pourcaractériser ce compromis optimal par une contrainte d’information, et appliquons ce scénario àun problème de contrôle de puissance pour un canal à interférence. Notre nouvelle stratégie (lecontrôle de puissance codé) donne des gains très prometteurs comparés aux approches classiques.Dans une seconde partie, nous considérons qu’il existe un canal dédié de communication, c’està-dire que les actions de l’agent informé n’ont pas d’influence sur le paiement et sont seulementutiles pour la transmission d’information. De plus, les agents sont supposés avoir des intérêtsdivergents, si bien que l’agent informé n’a pas nécessairement d’incitation à envoyer tout sonsavoir à l’agent non informé. La théorie des jeux et les jeux de « Cheap talk » en particulier sontle bon cadre pour analyser ce genre de problème. Nous caractérisons le schéma de signal sur lequelles agents se seront mis d’accord. Ce schéma amènera à un équilibre de Nash, est donc optimiserala façon dont la communication est faite. Ce modèle est d’un intérêt particulier pour les réseauxde véhicules électriques où un véhicule électrique doit envoyer son besoin en terme de puissancede charge à un aggrégateur qui choisira un niveau de charge effectif pour le véhicule électrique.Ce dernier ne se souciera que de son besoin, alors que l’aggrégateur se soucie également de l’étatdu réseau. Ce modèle aide à optimiser la façon dont le réseau est utilisé.Enfin, nous considérons un modèle avec plus de deux agents, où le but principal est pourtous les agents de retrouver l’observation parfaite des actions passées de tous les agents. Ceci estd’un intérêt très particulier d’un point de vue de la théorie des jeux pour caractériser les utilitésespérées de long terme des agents. Dans ce modèle, nous ajoutons un encodeur qui observeparfaitement toutes les actions passées et aidera les agents à obtenir l’observation parfaite. Enfait, ceci sera possible si la bonne contrainte d’information est satisfaite. Nous caractérisonsdonc cette dernière, en utilisant un schéma de codage hybride combinant des outils classiques dethéorie de l’information ainsi que des outils de la théorie des graphe

Quantification en présence de divergence d'intérêts : application aux réseaux d'électricité intelligents

National audienceMotivated by an application to smart grid, this paper generalizes the problem of scalar quantization in the case in which an agent, the consumer, determines the quantization cells and the other agent, the electrical network operator called aggregator, determines the representatives. We know that the standard quantization consists of two fictitious agents, which can be identified as a single one, minimizing the distorsion on the cells and on the representatives. In this paper, we consider a variation of that framework where the payoff functions maximized by the two agents are distincts. Their difference is called bias and implies a new strategic approach to the problem. Using tools from game theory, this work will highlight some key differences between the "strategic quantization" and the standard quantization, namely all communication ressources are not necessarily used, the bias between the payoffs has an influence on the quantity of exchanged information and the speed of convergence of methods analogous to the Llyod-Max algorithm in the strategic caseMotivé par une application issue des « Smart Grid », les « réseaux d'électricité intelligents », cet article généralise le problème de la quantification scalaire dans le cas où un agent, un consommateur, détermine les cellules de quantification et l'autre, un opérateur de réseau appelé agrégateur, les représentants. À la différence de la quantification classique où deux agents, fictifs et que l'on peut supposer ne faire qu'un, minimisent la distorsion sur les cellules et les représentants, les utilités maximisées ici par les deux agents sont distinctes. Leur différence est mesurée par un biais et va conduire à une réinterprétation stratégique du problème de quantification. Reprenant des outils de théorie des jeux, cet article va montrer quelques différences fondamentales entre le cas de la « quantification stratégique » et celui de la quantification classique : toutes les ressources de communication ne sont pas forcément utilisées, le biais entre utilité va fortement conditionner la quantité d'information échangée et la vitesse de convergence des méthodes analogues à l'algorithme de Lloyd-Max dans le cas stratégique

Implicit Coordination in Two-Agent Team Problems; Application to Distributed Power Allocation

Abstract-The central result of this paper is the analysis of an optimization problem which allows one to assess the limiting performance of a team of two agents who coordinate their actions. One agent is fully informed about the past and future realizations of a random state which affects the common payoff of the agents whereas the other agent has no knowledge about the state. The informed agent can exchange his knowledge with the other agent only through his actions. This result is applied to the problem of distributed power allocation in a two-transmitter M −band interference channel, M ≥ 1, in which the transmitters (who are the agents) want to maximize the sum-rate under the single-user decoding assumption at the two receivers; in such a new setting, the random state is given by the global channel state and the sequence of power vectors used by the informed transmitter is a code which conveys information about the channel to the other transmitter

Structure d’information, stratégies de communication et application aux réseaux distribués

This thesis studies distributed optimization problems with different observation structuresand application to wireless network and Smart Grids problems. Specifically, an asymmetricobservation structure between two agents is considered, where a first agent has full knowledgeabout the realization of a random state, and the other agent does not know anything about thisstate. In this context, the question is how to transmit information from the first agent to thesecond agent in order to use in an optimal way the communication resources. Several modelsare studied in this thesis. For all of them, a common element is that the information source hasto be encoded in an appropriate manner to optimize the use of the system’s configuration. Afirst model is studied where no dedicated channel for communication is available between agentsand they have the same objective function. Therefore, the only way communication is possible isthrough the actions chosen by agents. As actions are payoff relevant, the first agent has to findthe optimal tradeoff between transmission of information and payoff maximization. The informedagent encodes his knowledge about the state into his actions, which will be imperfectly observedby the second agent. The latter will decode the information and choose his actions in order tomaximize the common objective function. We use tools from information theory to characterizethis optimal tradeoff by an information constraint, and apply this scenario to a power controlproblem in an interference channel setting. Our new strategy (the coded power control ) givessome promising gains compare to classical approaches.In a second part, we consider that there exists a dedicated channel for communication, that isto say the actions of the informed agent are not payoff relevant and are only useful for transmissionof information. Furthermore, agents are supposed to have diverging interests, so that the informedagent does not necessarily have an incentive to send all his knowledge to the uninformed agent.Game theory and Cheap talk game in particular appears to be the right framework to analyzethis problem. We characterize the signal scheme that agents will agree on. This scheme willlead to a Nash Equilibrium, thus will optimize the way communication is done. This model is ofparticular interest for electrical vehicles networks where an electrical vehicle has to send his needin term of power to an aggregator which will choose an effective charging level for the electricalvehicle. The latter only cares about his need in term of power whereas the aggregator also takesinto account the network status. The considered model help to optimize the way the network isused.We finally consider a model with more than two agents, where the main goal is for all agentsto retrieve perfect observations of all past actions of all agents. This is of particular interest ina game theory point of view to characterize the long term expected utilities of the agents. Inthis model, we add an encoder who perfectly oberves all past actions and will help agents tohave perfect monitoring. In fact, this is possible if the right information constraint is satisfied.We thus characterized the latter, using a hybrid coding scheme combining classical informationtheoretic scheme and tools from graph theory.Cette thèse étudie des problèmes d’optimisation distribuée avec différentes structures d’observationset leurs applications aux réseaux sans fil et aux problèmes de Smart Grids. Spécifiquement,une structure d’observation asymétrique entre deux agents est considérée, où un premieragent a connaissance complète à propos de la réalisation d’un état aléatoire, et l’autre agent neconnaît rien à propos de cet état. Dans ce contexte, la question est de savoir comment transmettrede l’information depuis le premier agent vers le second agent dans le but d’utiliser de manièreoptimale les ressources de communication. Plusieurs modèles sont étudiés dans cette thèse. Pourtous, un élément commun est le fait que la source d’information doit être encodée de manièreappropriée pour optimiser l’utilisation de la configuration du système. Un premier modèle estétudié où aucun canal de communication n’est disponible entre les agents et ils ont une fonctiond’utilité commune. Cependant, le seul moyen de communiquer est via les actions choisiespar les agents. Comme les actions ont une influence sur le paiement, l’agent informé encode saconnaissance à propos de l’état dans ses actions, qui seront observées de manière imparfaite parle second agent. Ce dernier décodera l’information et choisira ses actions dans le but de maximiserla fonction objectif commune. Nous utilisons des outils de théorie de l’information pourcaractériser ce compromis optimal par une contrainte d’information, et appliquons ce scénario àun problème de contrôle de puissance pour un canal à interférence. Notre nouvelle stratégie (lecontrôle de puissance codé) donne des gains très prometteurs comparés aux approches classiques.Dans une seconde partie, nous considérons qu’il existe un canal dédié de communication, c’està-dire que les actions de l’agent informé n’ont pas d’influence sur le paiement et sont seulementutiles pour la transmission d’information. De plus, les agents sont supposés avoir des intérêtsdivergents, si bien que l’agent informé n’a pas nécessairement d’incitation à envoyer tout sonsavoir à l’agent non informé. La théorie des jeux et les jeux de « Cheap talk » en particulier sontle bon cadre pour analyser ce genre de problème. Nous caractérisons le schéma de signal sur lequelles agents se seront mis d’accord. Ce schéma amènera à un équilibre de Nash, est donc optimiserala façon dont la communication est faite. Ce modèle est d’un intérêt particulier pour les réseauxde véhicules électriques où un véhicule électrique doit envoyer son besoin en terme de puissancede charge à un aggrégateur qui choisira un niveau de charge effectif pour le véhicule électrique.Ce dernier ne se souciera que de son besoin, alors que l’aggrégateur se soucie également de l’étatdu réseau. Ce modèle aide à optimiser la façon dont le réseau est utilisé.Enfin, nous considérons un modèle avec plus de deux agents, où le but principal est pourtous les agents de retrouver l’observation parfaite des actions passées de tous les agents. Ceci estd’un intérêt très particulier d’un point de vue de la théorie des jeux pour caractériser les utilitésespérées de long terme des agents. Dans ce modèle, nous ajoutons un encodeur qui observeparfaitement toutes les actions passées et aidera les agents à obtenir l’observation parfaite. Enfait, ceci sera possible si la bonne contrainte d’information est satisfaite. Nous caractérisonsdonc cette dernière, en utilisant un schéma de codage hybride combinant des outils classiques dethéorie de l’information ainsi que des outils de la théorie des graphe

Information structure, communication strategies and application to distributed networks

Cette thèse étudie des problèmes d’optimisation distribuée avec différentes structures d’observationset leurs applications aux réseaux sans fil et aux problèmes de Smart Grids. Spécifiquement,une structure d’observation asymétrique entre deux agents est considérée, où un premieragent a connaissance complète à propos de la réalisation d’un état aléatoire, et l’autre agent neconnaît rien à propos de cet état. Dans ce contexte, la question est de savoir comment transmettrede l’information depuis le premier agent vers le second agent dans le but d’utiliser de manièreoptimale les ressources de communication. Plusieurs modèles sont étudiés dans cette thèse. Pourtous, un élément commun est le fait que la source d’information doit être encodée de manièreappropriée pour optimiser l’utilisation de la configuration du système. Un premier modèle estétudié où aucun canal de communication n’est disponible entre les agents et ils ont une fonctiond’utilité commune. Cependant, le seul moyen de communiquer est via les actions choisiespar les agents. Comme les actions ont une influence sur le paiement, l’agent informé encode saconnaissance à propos de l’état dans ses actions, qui seront observées de manière imparfaite parle second agent. Ce dernier décodera l’information et choisira ses actions dans le but de maximiserla fonction objectif commune. Nous utilisons des outils de théorie de l’information pourcaractériser ce compromis optimal par une contrainte d’information, et appliquons ce scénario àun problème de contrôle de puissance pour un canal à interférence. Notre nouvelle stratégie (lecontrôle de puissance codé) donne des gains très prometteurs comparés aux approches classiques.Dans une seconde partie, nous considérons qu’il existe un canal dédié de communication, c’està-dire que les actions de l’agent informé n’ont pas d’influence sur le paiement et sont seulementutiles pour la transmission d’information. De plus, les agents sont supposés avoir des intérêtsdivergents, si bien que l’agent informé n’a pas nécessairement d’incitation à envoyer tout sonsavoir à l’agent non informé. La théorie des jeux et les jeux de « Cheap talk » en particulier sontle bon cadre pour analyser ce genre de problème. Nous caractérisons le schéma de signal sur lequelles agents se seront mis d’accord. Ce schéma amènera à un équilibre de Nash, est donc optimiserala façon dont la communication est faite. Ce modèle est d’un intérêt particulier pour les réseauxde véhicules électriques où un véhicule électrique doit envoyer son besoin en terme de puissancede charge à un aggrégateur qui choisira un niveau de charge effectif pour le véhicule électrique.Ce dernier ne se souciera que de son besoin, alors que l’aggrégateur se soucie également de l’étatdu réseau. Ce modèle aide à optimiser la façon dont le réseau est utilisé.Enfin, nous considérons un modèle avec plus de deux agents, où le but principal est pourtous les agents de retrouver l’observation parfaite des actions passées de tous les agents. Ceci estd’un intérêt très particulier d’un point de vue de la théorie des jeux pour caractériser les utilitésespérées de long terme des agents. Dans ce modèle, nous ajoutons un encodeur qui observeparfaitement toutes les actions passées et aidera les agents à obtenir l’observation parfaite. Enfait, ceci sera possible si la bonne contrainte d’information est satisfaite. Nous caractérisonsdonc cette dernière, en utilisant un schéma de codage hybride combinant des outils classiques dethéorie de l’information ainsi que des outils de la théorie des graphesThis thesis studies distributed optimization problems with different observation structuresand application to wireless network and Smart Grids problems. Specifically, an asymmetricobservation structure between two agents is considered, where a first agent has full knowledgeabout the realization of a random state, and the other agent does not know anything about thisstate. In this context, the question is how to transmit information from the first agent to thesecond agent in order to use in an optimal way the communication resources. Several modelsare studied in this thesis. For all of them, a common element is that the information source hasto be encoded in an appropriate manner to optimize the use of the system’s configuration. Afirst model is studied where no dedicated channel for communication is available between agentsand they have the same objective function. Therefore, the only way communication is possible isthrough the actions chosen by agents. As actions are payoff relevant, the first agent has to findthe optimal tradeoff between transmission of information and payoff maximization. The informedagent encodes his knowledge about the state into his actions, which will be imperfectly observedby the second agent. The latter will decode the information and choose his actions in order tomaximize the common objective function. We use tools from information theory to characterizethis optimal tradeoff by an information constraint, and apply this scenario to a power controlproblem in an interference channel setting. Our new strategy (the coded power control ) givessome promising gains compare to classical approaches.In a second part, we consider that there exists a dedicated channel for communication, that isto say the actions of the informed agent are not payoff relevant and are only useful for transmissionof information. Furthermore, agents are supposed to have diverging interests, so that the informedagent does not necessarily have an incentive to send all his knowledge to the uninformed agent.Game theory and Cheap talk game in particular appears to be the right framework to analyzethis problem. We characterize the signal scheme that agents will agree on. This scheme willlead to a Nash Equilibrium, thus will optimize the way communication is done. This model is ofparticular interest for electrical vehicles networks where an electrical vehicle has to send his needin term of power to an aggregator which will choose an effective charging level for the electricalvehicle. The latter only cares about his need in term of power whereas the aggregator also takesinto account the network status. The considered model help to optimize the way the network isused.We finally consider a model with more than two agents, where the main goal is for all agentsto retrieve perfect observations of all past actions of all agents. This is of particular interest ina game theory point of view to characterize the long term expected utilities of the agents. Inthis model, we add an encoder who perfectly oberves all past actions and will help agents tohave perfect monitoring. In fact, this is possible if the right information constraint is satisfied.We thus characterized the latter, using a hybrid coding scheme combining classical informationtheoretic scheme and tools from graph theory