Complex transportation networks: resilience, modelling and optimization - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2011

Complex transportation networks: resilience, modelling and optimization

Réseaux de transport complexes : résilience, modélisation et 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. In particular, our model of mutually interacting self-avoiding walks in 2d captures both special features of PTN as well as generating profiles of network characteristics in the various representations. 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.
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. Le modèle de marches aléatoires auto-évitantes (SAW) en interactions mutuelles capture certaines des propriété statistiques des PTN dans les divers modes de représentation. 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.
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Dates et versions

tel-01746249 , version 2 (16-12-2011)
tel-01746249 , version 1 (29-03-2018)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01746249 , version 2

Citer

Taras Holovatch. Complex transportation networks: resilience, modelling and optimization. Physics and Society [physics.soc-ph]. Université Henri Poincaré - Nancy 1, 2011. English. ⟨NNT : 2011NAN10090⟩. ⟨tel-01746249v2⟩
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