| Summary: | Nous nous intéressons à l'étude de la dynamique des réseaux composés d'une multitude d'agents. Les motivations de ce travail trouvent leurs sources dans de nombreux domaines et notamment la biologie avec l'étude de l'émergence de comportements collectifs cohérents chez les animaux (vol en formation d'oiseaux migrateurs). Considérons un certain nombre d’agents (animaux) dont le comportement dynamique individuel peut être modélisé par une équation différentielle. Les agents communiquent : les liens sont représentés sous la forme d’un graphe dont les sommets sont les agents du système. Chaque agent a la connaissance de l’état des agents auxquels il est connecté et ajuste sa dynamique à l’aide de cette information. Des comportements collectifs peuvent alors émerger comme par exemple le phénomène de flocking (tous les agents se déplacent dans la même direction). Plusieurs modèles d'interaction ont été proposés, les plus connus étant le modèle de Viscek (1995) ou le modèle de Cucker-Smale (2007). L'étude de ces modèles repose généralement sur des méthodes d'analyse de stabilité des systèmes dynamiques ou des systèmes hybrides, lorsque le graphe de communication évolue dans le temps. Nous souhaitons dans cette thèse évaluer la robustesse de l'émergence de ces comportements collectifs en étudiant l'influence de divers facteurs: paramètres du modèle, topologie du graphe, nombre d'agents, présences de perturbations. Nous nous intéresserons notamment au phénomène de scission du groupe d'agents en plusieurs groupes d'agents coordonnés. === This thesis presents a study on multi-agent systems. Such systems find numerous applications such as multi-vehicle control in robotics, the design of smart distributed energy networks and the modeling of opinion dynamics. In a first part, we present new results regarding consensus theory which extend the recent work from Hendrickx and Tsitsiklis on cut-balanced consensus. Then, we apply the consensus system to the control of a fleet of vehicles. We present several results regarding velocity alignment (flocking). This study is based upon a graph robustness analysis in order to preserve the connectivity of the interaction network. This concept is of main importance in this study. In the last part, we state results froma collaborative work with a sociologist regarding the social network linked to the controversy concerning o-road motorized leisure in France. We study the link between the national and local scenes. To do so, we use large graph visualization tools and actor centrality measures.
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