Commande non linéaire multi-agents : applications aux systèmes en réseau

par Lorenzo Ricciardi Celsi

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Dorothée Normand-Cyrot et de Salvatore Monaco.


  • Résumé

    L'objectif de cette thèse de doctorat est (i) d'étudier et de développer des méthodes d’analyse et de commande de systèmes de contrôle en réseau linéaires et non linéaires et (ii) de montrer le potentiel de ces approches dans des applications complexes pertinentes. À cet égard, la théorie des systèmes à plusieurs agents, la théorie des graphes algébriques et le consensus sont des outils méthodologiques les plus intéressants. Une attention particulière est accordée à la caractérisation des relations entre, d'une part, la topologie du graphe de communication qui sous-tend l'évolution du système à plusieurs agents considéré et, d'autre part, les propriétés spectrales de la matrice Laplacienne associée au graphe lui-même. Le contrôle d'un groupe d'agents autonomes est étudié sous différents angles. Le principal objectif de contrôle est de s’assurer que les agents travaillent ensemble de manière coopérative, où la coopération représente la relation étroite entre tous les agents de l'équipe, le partage de l'information jouant un rôle important. En particulier, beaucoup de problèmes de consensus/accord/ synchronisation /rendez-vous sont étudiés afin de guider un groupe d’agents vers un état commun. Le consensus est étudié dans un contexte à temps discret parce que la dynamique du système est en général continue alors que les mesures et les entrées de contrôle sont des données échantillonnées. En outre, la théorie des jeux est utilisée pour faire face aux problèmes de coordination distribués à plusieurs agents, avec une application aux réseaux connus sous le nom de Software Defined Networks. À cet égard, on peut montrer que, sous des protocoles correctement conçus, les joueurs convergent vers un équilibre unique de Wardrop. On concentre l’attention sur le contrôle distribué, car cette approche présente des avantages évidents par rapport à la centralisation, comme l'évolutivité et la robustesse. Pourtant, le contrôle distribué a également ses propres inconvénients : avant tout, un inconvénient est que chaque agent ne peut pas prédire efficacement le comportement global du groupe en se basant uniquement sur des informations locales. Une certaine attention est également accordée à la nécessité de sécuriser les réseaux électriques contre le danger des attaques cyber-physiques grâce au développement de technologies d'intelligence distribuée. À cet égard, sur la base de topologies de réseaux d'énergie réalistes, nous présentons brièvement la conception d'un schéma de protection contre les attaques dynamiques à un point et à points multiples en boucle fermée. Nous formulons et résolvons un problème d'optimisation non convexe soumis à une contrainte de stabilité de Lyapunov pour la représentation à plusieurs agents autonome d'un réseau électrique obtenue après la linéarisation et l'application des lois d’attaque et de contrôle de fréquence. Finalement, nous présentons des résultats obtenus sur : le pilotage exact de la dynamique non linéaire finie à données échantillonnées avec des retards sur les entrées, au sujet de la stabilisation à données échantillonnées et de la poursuite de l'orbite quasi-halo autour du point de libration translunaire L₂, et au sujet des algorithmes heuristiques basés sur des méthodes d'apprentissage par renforcement à plusieurs agents capables d'effectuer un contrôle adaptatif optimal de qualité de service / qualité de l’expérience dans des scénarios sans modèle.

  • Titre traduit

    Nonlinear Multi-Agent Control with Application to Networked Systems


  • Résumé

    The objective of this PhD thesis is (i) to investigate and develop methods for the analysis and design of linear and nonlinear networked control systems and (ii) to show the potential of such approaches in relevant complex applications. In this respect, multi-agent systems theory, algebraic graph theory and consensus are the most interesting methodological tools, and specific attention is paid to the characterization of the relationships between, on the one hand, the topology of the communication graph that underlies the evolution of the considered multiagent system and, on the other hand, the spectral properties of the Laplacian matrix associated with the graph itself. The control of a group of autonomous agents is investigated from different perspectives. The main control objective is to make sure that the agents work together in a cooperative fashion, where cooperation accounts for the close relationship among all agents in the team, with information sharing playing an important role. In particular, various problems regarding consensus/agreement/synchronization/rendezvous are investigated with the specific aim of driving a group of agents to some common state. Consensus is investigated in a discrete-time setting due to the fact that the system dynamics is normally continuous while the measurements and control inputs might only be made in a sampled-data setting. Moreover, game theory is relied upon in order to cope with distributed multi-agent coordination problems, with application to Software Defined Networks. In this respect, it can be shown that, under properly designed protocols, the players converge to a unique Wardrop equilibrium. We focus on distributed control, since this approach shows obvious benefits over centralization, such as scalability and robustness. Yet, it also has its own drawbacks: among all, one drawback is that each agent cannot effectively predict the overall group behaviour based on only local information. Some attention is also devoted to the need for securing power grids against the danger of cyber-physical attacks through the development of distributed intelligence technologies accompanied by appropriate security enforcements. In this respect, based on realistic power network topologies, we briefly present the design of a protection scheme against closed-loop single-point and multi-point dynamic load altering attacks. This is done by formulating and solving a non-convex optimization problem subject to a Lyapunov stability constraint for the autonomous multiagent representation of a power system obtained after linearization and application of the attack and frequency control laws. Eventually, we show some other results achieved in terms of the exact steeering of finite sampled nonlinear dynamics with input delays, of sampled-data stabilization and quasi-halo orbit following around the L₂ translunar libration point, and of heuristic algorithms based on multi-agent reinforcement learning methods capable of performing optimal adaptive Quality of Service/Quality of Experience control in model-free scenarios.


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