Redes de difusão adaptativas podem se sair melhor com menos dados? - Tiglea, Daniel Gilio (2024)
As redes de difusão adaptativa consistem em um conjunto de agentes capazes de medir e processar localmente dados em tempo real e de cooperar entre si para melhorar o desempenho geral. Desde o seu surgimento, essas redes se consolidaram como ferramentas interessantes para estimação e aprendizagem distribuída e deram origem a diversos tipos de soluções para esses problemas. A fim de reduzir a quantidade de dados medidos, processados e transmitidos nessas redes, diversas técnicas foram propostas na literatura. Frequentemente, elas afetam o desempenho das soluções originais, mas são necessárias para prolongar a vida útil da rede. Neste trabalho, além de uma extensa revisão bibliográfica, são apresentadas técnicas de amostragem que eliminam a necessidade de medir e processar os dados em todos os nós a cada instante de tempo. Ao controlar a amostragem dos nós com base no seu erro de estimação, as técnicas propostas são capazes de manter a taxa de convergência das soluções originais, ao mesmo tempo em que alcançam menor custo computacional e melhor desempenho no regime permanente. Isso ocorre às custas apenas de um ligeiro aumento no custo computacional durante o transitório em comparação com o das soluções originais. Além disso, com pequenas modificações, as técnicas apresentadas também podem ser utilizadas para restringir o número de transmissões entre os nós da rede. Por último, é apresentada uma análise teórica para compreender o desempenho das soluções propostas, que concorda com os resultados de simulações.