Tesis:
Generalización de procesos de consenso en redes complejas
- Autor: REBOLLO PEDRUELO, Miguel
- Título: Generalización de procesos de consenso en redes complejas
- Fecha: 2019
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS AGRONOMOS
- Departamentos: INGENIERIA AGROFORESTAL
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/56275/
- Director/a 1º: BENITO ZAFRILLA, Rosa María
- Resumen: Los procesos de consenso en redes complejas permiten alcanzar acuerdos de forma distribuida teniendo en cuenta únicamente la información de los propios nodos y de los vecinos directos. Su comportamiento es bien conocido y las condiciones de convergencia en redes estáticas, donde no varía el número de nodos. Los únicos cambios permitidos se pueden producir en los enlaces (switching topology) o retardos en las comunicaciones para intercambiar los valores (time-shifting). Se asume que todos los nodos tienen el mismo comportamiento y siguen el protocolo establecido. El objetivo de esta tesis es generalizar el modelo de consenso para adaptarlo a problemas en los que la red cambia durante el proceso. Las aportaciones principales son (i) la adaptación a redes dinámicas, en las que varían diversos factores del proceso, (ii) la inclusión de redes con signo que modelan relaciones positivas o negativas entre los nodos de la red, (iii) la extensión a n variables dependientes y a procesos de optimización multiobjetivo distribuidos, y (iv) la consideración de la presencia de nodos que no siguen el algoritmo y alteran el resultado del consenso. Con todo ello, se propone un modelo de consenso general que integra todos los aspectos anteriores Cada aportación se ha aplicado a problemas reales con el propósito de mostrar su funcionamiento, además de poner de manifiesto su utilidad en escenarios de interés en la actualidad. ----------ABSTRACT---------- Consensus processes in complex networks allow agreements to be reached in a distributed way, taking into account only the information of the nodes and their direct neighbors. The behavior of this system and the conditions of convergence are well known for static networks, where the number of nodes does not vary. The only allowed changes can occur in the links (switching topology). Delays in communications to exchange values (time-shifting) are also considered. It is assumed that all nodes have the same behavior and follow the established protocol. The objective of this thesis is to generalize the consensus model to adapt it to problems in which the network changes during the process. The main contributions are (i) the adaptation to dynamic networks, in which diverse factors vary during the process; (ii) the inclusion of signed networks that model positive or negative relations between the nodes of the network; (iii) the extension to n dependent variables and to distributed multiobjective optimization processes; and (iv) the consideration of the presence of nodes that do not follow the algorithm and alter the result of the consensus. With all this, a general consensus model is proposed that integrates all the preceding aspects. Each contribution has been applied to real problems with the purpose of showing how they work, as well as demonstrating their usefulness in scenarios of current interest.