Réseaux de transport complexes : résilience, modélisation et optimisation

par Taras Holovatch

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Bertrand Berche et de Christian von Ferber.

Soutenue le 19-10-2011

à Nancy 1 en cotutelle avec Coventry University , dans le cadre de EMMA - Ecole Doctorale Energie - Mécanique - Matériaux , en partenariat avec Institut Jean Lamour (Nancy ; Vandoeuvre-lès-Nancy ; Metz) (laboratoire) .

Le président du jury était Simon Bell.

Le jury était composé de Christophe Chatelain.

Les rapporteurs étaient Colm Connaughton, Serge Galam.


  • Résumé

    Dans cette étude, nous produisons une analyse des réseaux de transport publics (acronyme PTN en anglais) en combinant des outils de la théorie des réseaux complexes, des simulations numériques et des approches analytiques. Nous avons commencé par une analyse empirique des PTN de 14 villes importantes dans le monde et en avons déterminé les principales caractéristiques en termes de réseaux complexes. Cette apporche empirique montre que les PTN apparaissent comme des réseaux ("small world") fortement corrélés avec des "coefficients d'agrégation" élevés et des "distances les plus courtes moyennes" comparativement faibles. Nous avons ensuite introduit divers modèles de PTN à 1 et 2 dimensions. Nous avons poursuivi cette étude en examinant la résistance des PTN à divers scénarios d?attaques, ce qui permet de définir des critères de robustesse des réseaux considérés

  • Titre traduit

    Complex transportation networks : resilience, modelling and optimisation


  • Résumé

    In this study, we have performed a comprehensive analysis of public transport networks(PTN) combining tools of complex network theory, computer modelling, and analytical calculations. We have started from an empirical analysis of the PTN of 14 major cities of the world and have determined their principal characteristics in terms of the complex network theory. Our empirical analysis gives a strong evidence, that the networks under consideration appear to be strongly correlated small-world structures with high values of clustering coefficients and comparatively low mean shortest path values. We further have introduced several PTN models. This was done both in 2d and 1d embedding spaces. We continued our analysis by studying the behavior of PTN under attacks. This enabled us to propose criteria that allow an a priori estimate of PTN robustness


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