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Thèse le Trafic Routier Comme Système Intégré et Durable Interactions Multi-Agent et Theorie des Jeux H/F - 40
Description du poste
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Université Côte d'Azur
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Azur - 40
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CDD
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Publié le 17 Mars 2026
Établissement : Université Côte d'Azur
École doctorale : SFA - Sciences Fondamentales et Appliquées
Laboratoire de recherche : LJAD - Laboratoire Jean-Alexandre Dieudonné
Direction de la thèse : ABDERRAHMANE HABBAL ORCID 0000000159410248
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-04-24T23:59:59
Les systèmes de transport urbain modernes sont confrontés à des défis croissants liés aux embouteillages et à la pollution. Parmi les solutions envisagées, les voies réservées aux véhicules à occupation multiple (HOV) constituent une stratégie prometteuse pour encourager le covoiturage et réduire les émissions. Cependant, leur efficacité dépend de facteurs complexes, notamment la dynamique des flux de trafic, le comportement des passagers, les schémas de densité, ainsi que les coûts économiques et sociaux liés à la mise en oeuvre de politiques HOV (péages, taxes, etc.).
Si d'importants efforts de recherche ont été consacrés à la modélisation mathématique et computationnelle des flux de trafic - couvrant des aspects tels que la dynamique multi-voies, les interactions multi-classes et les réseaux étendus - peu de travaux se sont penchés sur les *systèmes de transport durables intégrés*.
Ce projet de thèse vise à combler cette lacune en développant des modèles mathématiques innovants, des outils d'analyse et des stratégies d'optimisation pour un transport durable, fondés sur les *systèmes multi-agents (SMA)* et la *théorie des jeux non coopératifs*.
Plus précisément, la recherche étendra les modèles macroscopiques de trafic en considérant les passagers et les véhicules comme des agents indépendants dont les interactions influencent l'efficacité des transports, les émissions et l'utilisation des voies HOV. Cette
approche s'appuie sur les récentes avancées en modélisation du trafic tout en introduisant une perspective plus fine, pilotée par les agents.
Le contexte scientifique est celui lié à la modélisation des choix de mode de transport et de la formation de covoiturage comme décisions décentralisées
d'agents. De tels modèles sont nécessaires en vue de l'intégration rationnelle et éclairée de politiques dynamiques de voies HOV influencées par le comportement des agents en temps réel,
Le contexte sociétal et économique est celui d'une gestion intégrée et responsable de la mobilité et transports.
Cette formulation originale soulève plusieurs défis mathématiques originaux :
1. Modélisation Jeux Micro-Macro :
Dériver des équations aux dérivées partielles (EDP) de type mean-field games (MFG) à partir des interactions microscopiques entre passagers et véhicules, en traitant les passagers comme des décideurs indépendants.
2. Optimisation sous Contraintes Politiques :
Relier les modèles SMA (micro) ou MFG (macro) à la planification des politiques HOV, en intégrant les coûts sociétaux (équité) et les externalités environnementales.
3. Systèmes Hybrides EDP/SMA :
Coupler les modèles macroscopiques de trafic actuels avec la demande microscopique des passagers et des politiques adaptatives de voies HOV, donnant lieu à des systèmes dynamiques hybrides inédits.
4. Structures Hiérarchiques en Théorie des Jeux :
Formuler un jeu de Nash entre passagers et véhicules, qui agissent comme followers dans un jeu de Stackelberg où le planificateur des politiques de trafic est le leader.
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