Thèses sur le sujet « Transport optimal en champ moyen »

Nous étudions des méthodes d'approximation particulaire de solutions d'équations aux dérivées partielles décrivant l'état macroscopique de certains systèmes physiques. Elles consistent en l'introduction d'un grand nombre N de particules fictives évoluant selon des équations différentielles couplées, ordinaires ou stochastiques, dans un sens plus simple à résoudre que l'équation macroscopique; l'état de ce système de particules est décrit par une mesure de probabilité, dite mesure empirique. La validité de la méthode est donnée par la convergence, quand N tend vers l'infini, de cette mesure empirique vers la solution macroscopique originale, appelée limite de champ moyen. Nous cherchons principalement à en donner des estimations explicites, quantifiant ainsi la précision de l'approximation.

Dans ce cadre nous étudions l'approximation des équations de transport de Vlasov et d'Euler par des systèmes de particules déterministes en interaction. Le problème de la convergence de la méthode se ramène à un problème de stabilité de solutions que nous traitons par des propriétés de type contraction pour des distances (de Wasserstein) liées à la théorie du transport optimal de mesures. Nous établissons aussi une propriété analogue de contraction pour des lois de conservation scalaires.

Nous étudions également l'approximation d'équations de diffusion de McKean-Vlasov par des systèmes de particules stochastiques. Nous en donnons l'erreur de manière quantitative à l'aide de techniques de couplage, d'estimations de propagation du chaos et d'inégalités de concentration ou de déviation.

De façon plus systématique nous nous intéressons à de telles inégalités de concentration pour des mesures de probabilité et à leurs relations avec des inégalités de transport (liant distances de Wasserstein et entropie) et de Sobolev logarithmiques. En particulier nous établissons de telles inégalités pour certaines classes de lois de variables dépendantes.

Movité par des questions posées par F. Santambrogio, cette thèse est dédiée à l'étude de jeux à champ moyen et des modèles impliquant le transport optimal avec contraintes de densité. A fin d'étudier des modèles de MFG d'ordre deux dans l'esprit des travaux de F. Santambrogio, on introduit en tant que brique élementaire un modèle diffusif de mouvement de foule avec contraintes de densité (en généralisant dans une sense les travaux de Maury et al.). Le modèle est décrit par l'évolutions de la densité de la foule, qui peut être vu comme une courbe dans l'espace de Wasserstein. Du point de vu EDP, ça correspond à une équation de Fokker-Planck modifiée, avec un terme supplémentaire, le gradient d'une pression (seulement dans la zone saturée) dans le drift. En passant par l'équation duale et en utilisant des estimations paraboliques bien connues, on démontre l'unicité du pair densité et pression. Motivé initialement par l'algorithm de splitting (utilisé dans le résultat d'existence ci-dessus), on étudie des propriétés fines de la projection de Wasserstein en dessous d'un seuil donné. Intégrant cette question dans une classe plus grande de problèmes impliquant le transport optimal, on démontre des estimations BV pour les optimiseurs. D'autres applications possibles (en transport partiel, optimisation de forme et problèmes paraboliques dégénérés) de ces estimations BV sont également discutées.En changeant le point de vu, on étudie également des modèles de MFG variationnels avec contraintes de densité. Dans ce sens, les systèmes de MFG sont obtenus comme conditions d'optimalité de premier ordre pour deux problèmes convexes en dualité. Dans ces systèmes un terme additionnel apparaît, interpreté comme un prix à payer quand les agents passent dans des zones saturées. Premièrement, en profitant des résultats de régularité elliptique, on montre l'existence et la caractérisation de solutions des MFG de deuxième ordre stationnaires avec contraintes de densité. Comme résultat additionnel, on caractérise le sous-différentiel d'une fonctionnelle introduite par Benamou-Brenier pour donner une formulation dynamique du problème de transport optimal. Deuxièmement, (basé sur une technique de pénalisation) on montre qu'une classe de systèmes de MFG de premier ordre avec contraintes de densité est bien posée. Une connexion inattendu avec les équations d'Euler incompressible à la Brenier est égalment donnée
Motivated by some questions raised by F. Santambrogio, this thesis is devoted to the study of Mean Field Games and models involving optimal transport with density constraints. To study second order MFG models in the spirit of the work of F. Santambrogio, as a possible first step we introduce and show the well-posedness of a diffusive crowd motion model with density constraints (generalizing in some sense the works by B. Maury et al.). The model is described by the evolution of the people's density, that can be seen as a curve in the Wasserstein space. From the PDE point of view, this corresponds to a modified Fokker-Planck equation, with an additional gradient of a pressure (only living in the saturated zone) in the drift. We provide a uniqueness result for the pair density and pressure by passing through the dual equation and using some well-known parabolic estimates. Initially motivated by the splitting algorithm (used for the above existence result), we study some fine properties of the Wasserstein projection below a given threshold. Embedding this question into a larger class of variational problems involving optimal transport, we show BV estimates for the optimizers. Other possible applications (for partial optimal transport, shape optimization and degenerate parabolic problems) of these BV estimates are also discussed.Changing the point of view, we also study variational Mean Field Game models with density constraints. In this sense, the MFG systems are obtained as first order optimality conditions of two convex problems in duality. In these systems an additional term appears, interpreted as a price to be paid when agents pass through saturated zones. Firstly, profiting from the regularity results of elliptic PDEs, we give the existence and characterization of the solutions of stationary second order MFGs with density constraints. As a byproduct we characterize the subdifferential of a convex functional introduced initially by Benamou-Brenier to give a dynamic formulation of the optimal transport problem. Secondly, (based on a penalization technique) we prove the well-posedness of a class of first order evolutive MFG systems with density constraints. An unexpected connection with the incompressible Euler's equations à la Brenier is also given

Dans cette thèse on explore l’utilisation du contrôle optimal et du transport de masse pour la modélisation économique. Nous saisissons ainsi l’occasion de réunir plusieurs travaux faisant intervenir ces deux outils, parfois en interactions l’un avec l’autre. Dans un premier temps nous présentons brièvement la récente théorie des jeux à champ moyen introduite par Lasry et Lions et nous concentrons sur le point de vue du contrôle de l’équation de Fokker-Planck. Nous exploitons cet aspect à la fois pour obtenir des résultats d’existence d’équilibres et pour développer des méthodes numériques de résolution. Nous testons les algorithmes dans deux cas complémentaires à savoir le cadre convexe (aversion à la foule, dynamiques à deux populations) et le cadre concave (attraction, externalités et effets d’échelle dans un modèle stylisé de transition technologique). Dans un second temps, nous étudions un problème de matching mêlant tranport optimal et contrôle optimal. Le planificateur cherche un couplage optimal, fixé pour une période donnée (engagement), étant donné que les marges évoluent (éventuellement aléatoirement) de façon contrôlée. Enfin, nous reformulons un problème de partage de risque entre d agents (pour lequel nous prouvons un résultat d’existence) en un problème de contrôle optimal avec contraintes de comonotonie; ceci nous permet d’obtenir des conditions d’optimalité à l’aide desquelles nous construisons un algorithme simple et convergent
In this thesis we explore some uses of optimal control and mass transport in economic modeling. We thus catch the opportunity to bring together some works involving both tools, sometimes mixing them. First, we briefly present the recent mean field games theory introduced by Lasry & Lions and focus on the optimal control of Fokker-Planck setting. We take advantage of this aspect in order to obtain both existence results and numerical methods to approximate solutions. We test the algorithms on two complementary settings, namely the convex setting (crowd aversion, two populations dynamics) and the concave one (attraction, externalities and scale effect for a stylized technology switch model). Secondly, we study matching problems com- bining optimal transport and optimal control. The planner looks for an optimal coupling, fixed during the considered time period (commitment), knowing that the marginals evolve (possibly randomly) and that she can control the evolution. Finally we reformulate a risk-sharing problem between d agents (for whose we prove an existence result) into an optimal control problem with comonotonic constraints. This enables us to write optimality conditions that we use to build a simple convergent algorithm

Dans cette thèse on explore l'utilisation du contrôle optimal et du transport de masse pour la modélisation économique. Nous saisissons ainsi l'occasion de réunir plusieurs travaux faisant intervenir ces deux outils, parfois en interactions l'un avec l'autre. Dans un premier temps nous présentons brièvement la récente théorie des jeux à champ moyen introduite par Lasry et Lions et nous concentrons sur le point de vue du contrôle de l'équation de Fokker-Planck. Nous exploitons cet aspect à la fois pour obtenir des résultats d'existence d'équilibres et pour développer des méthodes numériques de résolution. Nous testons les algorithmes dans deux cas complémentaires à savoir le cadre convexe (aversion à la foule, dynamiques à deux populations) et le cadre concave (attraction, externalités et effets d'échelle dans un modèle stylisé de transition technologique). Dans un second temps, nous étudions un problème de matching mêlant transport optimal et contrôle optimal. Le planificateur cherche un couplage optimal, fixé pour une période donnée (engagement), étant donné que les marges évoluent (éventuellement aléatoirement) de façon contrôlée. Enfin, nous reformulons un problème de partage de risque entre d agents (pour lequel nous prouvons un résultat d'existence) en un problème de contrôle optimal avec contraintes de comonotonie; ceci nous permet d'obtenir des conditions d'optimalité à l'aide desquelles nous construisons un algorithme simple et convergent.

L'objet central de cette thèse est un système de particules se déplaçant sur la droite réelle et soumises à des règles de branchement et de sélection, appelé N-processus de Markov branchant, qui généralise le N-mouvement brownien branchant étudié par Maillard en autorisant des trajectoires plus générales pour les particules. Nos principaux résultats établissent sous certaines hypothèses de régularité l'existence d'une limite hydrodynamique pour ce système de particule, qui est la fonction de répartition de la loi du processus sous-jacent conditionné à ne pas avoir franchi une certaine frontière, caractérisée comme solution d'un problème inverse du premier temps de passage. La démonstration repose sur un couplage avec des processus auxiliaires, construit en exploitant une hypothèse de monotonie stochastique du processus sous-jacent. En parallèle, nous abordons un problème de transport optimal en champ moyen sous un angle numérique. Nous développons trois méthodes d'apprentissage profond pour obtenir des solutions approchées, mises en œuvre sur divers cas tests, illustrant l'efficacité des approches proposées
The central object of this thesis is a system of particles moving on the real line and subject to branching and selection rules, called N-branching Markov process, which generalizes the N-branching Brownian motion studied by Maillard, by allowing more general trajectories for the particles. Our main results establish under certain regularity assumptions the existence of a hydrodynamic limit for this particle system, which is the c.d.f. of the distribution of the underlying process conditioned on not having crossed a certain boundary, characterized as the solution of an inverse first-passage time problem. The proof relies on a coupling with auxiliary processes, constructed by exploiting an assumption of stochastic monotonicity on the underlying process. In parallel, we consider the mean field optimal transport problem with a numerical point of view. We develop three deep learning methods to obtain approximate solutions, implemented on various test cases, illustrating the effectiveness of the proposed approaches

Une vaste quantité d'outils mathématiques permettant la modélisation et l'analyse des problèmes multi-agents ont récemment été développés dans le cadre de la théorie du transport optimal. Dans cette thèse, nous étendons pour la première fois plusieurs de ces concepts à des problématiques issues de la théorie du contrôle. Nous démontrons plusieurs résultats sur ce sujet, notamment des conditions nécessaires d'optimalité de type Pontryagin dans les espaces de Wasserstein, des conditions assurant la régularité intrinsèque de solutions optimales, des conditions suffisantes pour l'émergence de différents motifs, ainsi qu'un résultat auxiliaire à propos des arrangements de certaines singularités en géométrie sous-Riemannienne
A wealth of mathematical tools allowing to model and analyse multi-agent systems has been brought forth as a consequence of recent developments in optimal transport theory. In this thesis, we extend for the first time several of these concepts to the framework of control theory. We prove several results on this topic, including Pontryagin optimality necessary conditions in Wasserstein spaces, intrinsic regularity properties of optimal solutions, sufficient conditions for different kinds of pattern formation, and an auxiliary result pertaining to singularity arrangements in Sub-Riemannian geometry

Les jeux à champ moyen (MFG) sont une classe de jeux différentiels dans lequel chaque agent est infinitésimal et interagit avec une énorme population d'agents. Dans cette thèse, nous soulevons la question de la formation effective de l'équilibre MFG. En effet, le jeu étant très complexe, il est irréaliste de supposer que les agents peuvent réellement calculer la configuration d'équilibre. Cela semble indiquer que si la configuration d'équilibre se présente, c'est parce que les agents ont appris à jouer au jeu. Donc, la question principale est de trouver des procédures d'apprentissage dans les jeux à champ moyen et d'analyser leurs convergences vers un équilibre. Nous nous sommes inspirés par des schémas d'apprentissage dans les jeux statiques et avons essayé de les appliquer à notre modèle dynamique de MFG. Nous nous concentrons particulièrement sur les applications de fictitious play et online mirror descent sur différents types de jeux de champs moyens : Potentiel, Monotone ou Discret
Mean Field Games (MFG) are a class of differential games in which each agent is infinitesimal and interacts with a huge population of other agents. In this thesis, we raise the question of the actual formation of the MFG equilibrium. Indeed, the game being quite involved, it is unrealistic to assume that the agents can compute the equilibrium configuration. This seems to indicate that, if the equilibrium configuration arises, it is because the agents have learned how to play the game. Hence the main question is to find learning procedures in mean field games and investigating if they converge to an equilibrium. We have inspired from the learning schemes in static games and tried to apply them to our dynamical model of MFG. We especially focus on fictitious play and online mirror descent applications on different types of mean field games; those are either Potential, Monotone or Discrete

L’objectif de la théorie des jeux à champ moyen est d’étudier une classe de jeux différentiels (déterministes ou stochastiques) comportant un grand nombre de joueurs. Étant donné que très peu de jeux à champ moyen admettent des solutions explicites, les méthodes numériques jouent un rôle essentiel dans la description quantitative, mais aussi qualitative, des équilibres de Nash associés. Cette thèse se concentrera sur des techniques numériques utilisées pour résoudre diverses classes de jeux à champ moyen
The purpose of the theory of mean field games is to study a class of differential games (deterministic or stochastic) with a large number of agents. Since very few mean field games admit explicit solutions, numerical methods play an essential role in describing quantitatively, and also qualitatively, the associated Nash equilibria. This thesis is focused on numerical techniques to solve several types of mean field game problems

L'apprentissage par renforcement est un paradigme clé de l'apprentissage machine, dont l'objectif est d'inciter les agents à tirer les leçons de leur propre expérience passée afin qu'ils s'améliorent au fil du temps, voir par exemple la monographie [14]. À cet égard, les systèmes impliquant un grand nombre d'agents sont importants pour les applications, mais restent difficiles à traiter du point de vue numérique, voir par exemple le récent post [12]. Le renforcement de l'apprentissage avec plusieurs agents est généralement appelé "apprentissage de renforcement multi-agents" (MARL). Comme démontré dans la publication antérieure [15], cela peut couvrir diverses situations avec des agents opérant individuellement ou collectivement. L'analyse de l'apprentissage par renforcement s'appuie fortement sur les outils mathématiques de la théorie du contrôle et de la théorie des jeux. Tout comme les MARL, les deux peuvent également être confrontés à des difficultés lorsque la dimension augmente. Cela a incité plusieurs auteurs à mettre en œuvre une approche champ moyen, issue de la physique statistique, afin de réduire la complexité globale, voir entre autres les travaux fondateurs de Lasry and Lions [9] et de Huang, Caines et Malhame [7] et les deux monographies [3, 4] sur les jeux à champ moyen et le contrôle champ moyen. L'objectif du doctorat sera de mettre en œuvre une approche similaire de la gestion des MARL. L'idée a été étudiée, au moins pour les agents individuels, dans plusieurs documents récents, voir [8, 10, 13, 16]. Dans ces derniers, non seulement l'approche champ moyen permet de réduire la complexité de façon significative, mais elle fournit également des solutions distribuées (ou décentralisées), qui sont d'une grande utilité pratique. La mise en œuvre numérique est principalement abordée dans [13, 16]. Le lien avec les notions d'apprentissage dans la théorie des jeux est cité dans [10], sur la base d'idées antérieures, voir [2]. La première partie de la thèse consistera à revisiter les travaux existants. Cela demandera en particulier une analyse soigneuse de la stabilité portant à la fois sur le passage d'un système fini d'agents à un système infini et sur l'utilisation de stratégies approximatives (au lieu de stratégies exactes). À la lumière de [2], on peut s'attendre à ce que la monotonie joue un rôle dans l'analyse globale ; une autre orientation, mais plus prospective, consiste à discuter de l'influence d'un environnement stochastique sur le comportement des algorithmes eux-mêmes. Une autre partie de la thèse sera consacrée au cas de la coopération, voir par exemple [5], dont l'analyse s'appuiera sur la théorie du contrôle en champ moyen. Comme mentionné dans [13], des structures potentielles peuvent permettre de faire le lien entre les cas individuel et coopératif ; comme démontré dans [11], ces liens jouent un rôle dans la construction de politiques incitatives
The goal of the PhD will be to implement a similar mean field approach to handle MARL. This idea was investigated, at least for individual agents, in several recent papers. In all of them, not only Mean field approach to MARL (Multi Agent Reinforcement Learning) does the mean field approach allow for a significant decrease of complexity, but it also provides distributed (or decentralized) solutions, which are of a very convenient use in practice. Numerical implementation using either on-or off-policy learning is discussed in the literature. The first part of the thesis will consist in revisiting the former works from a mathematical point of view. In particular, this will ask for a careful stability analysis addressing both the passage from a finite to an infinite system of agents and the use of approximated (instead of exact) policies. We may expect monotonicity to play a key role in the overall analysis; another, but more prospective, direction is to discuss the influence of a stochastic environment onto the behavior of the algorithms themselves. Another part of the thesis will be dedicated to the cooperative case the analysis of which will rely upon mean field control theory. Potential structures may allow to make the connection between individual and cooperative cases. The connection between the two may indeed play an important role for incentive design or, equivalently, for mimicking a cooperative system with individual agents. In this regard, connection with distributional reinforcement learning, may be an interesting question as well

Les systèmes de chaînes d’oscillateurs permettent de modéliser microscopiquement un solide, dans le but d’étudier le transport d’énergie et de retrouver la loi de Fourier. Dans cette thèse, nous introduisons des nouveaux modèles de chaînes d’oscillateurs avec interaction mécanique de type champ moyen local et collisions stochastiques préservant l’énergie totale du système. Le premier modèle est un modèle avec échanges stochastiques de vitesses de type modèle de Kac. Le second est un modèle avec retournement de vitesses, où les vitesses sont changées en leurs opposées à des temps aléatoires.Contrairement à la théorie classique des modèles de champ moyen, les particules du système ne sont pas indistinguables, et le caractère conservatif des échanges stochastiques pour le premier modèle représente une difficulté supplémentaire dans la preuve d’une limite de Vlasov. Nous prouvons dans un premier temps une limite quantitative de champ moyen, que nous utilisons ensuite pour prouver que l’énergie évolue diffusivement à une échelle de temps donnée pour le modèle avec échanges à longue portée pour une classe restreinte de potentiels anharmoniques. À cette même échelle de temps, nous prouvons également que l’énergie n’évolue pas pour le modèle avec retournement de vitesses.Dans le cas d'interactions harmoniques, nous calculons ensuite la conductivité thermique via la formule de Green-Kubo pour ces deux modèles, afin de mettre en évidence que l’échelle de temps à laquelle l’énergie évolue pour le modèle avec retournements de vitesses est plus longue et donc que les mécanismes en jeu dans le transport d’énergie sont différents
Chains of oscillator systems enable to model microscopically a solid, in order to study energy transport and prove Fourier’s law. In this thesis, we introduce two new models of chains of oscillators with local mean field mechanical interaction and stochastic collisions that preserve the system’s total energy. The first model is a model with stochastic velocity exchanges of Kac type. The second one is a model with random flips of velocities, where the sign of the particles’ velocities is changed at random times.As we consider local mean field models, particles are not indistinguishable, and the conservative stochastic exchanges in our first model are an additional difficulty for the proof of a Vlasov limit. We first derive a quantitative mean field limit, that we then use to prove that energy evolves diffusively at a given timescale for the model with long-range exchanges and for a restricted class of anharmonic potentials. At the same timescale, we also prove that there is no evolution of energy for the model with flips of velocities.For harmonic interactions, we then compute thermal conductivity via Green-Kubo formula for both models, to highlight that the timescale at which energy evolves for the model with velocity flips is longer and therefore that the mechanisms at play for energy transport are different

Cette thèse porte sur l'étude d'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman associées à des problèmes de contrôle optimal et de jeux à champ moyen avec la particularité qu'on se place sur un réseau (c'est-à-dire, des ensembles constitués d'arêtes connectées par des jonctions) dans les deux problèmes, pour lesquels on autorise différentes dynamiques et différents coûts dans chaque bord d'un réseau. Dans la première partie de cette thèse, on considère un problème de contrôle optimal sur les réseaux dans l'esprit des travaux d'Achdou, Camilli, Cutrì & Tchou (2013) et Imbert, Moneau & Zidani (2013). La principale nouveauté est qu'on rajoute des coûts d'entrée (ou de sortie) aux sommets du réseau conduisant à une éventuelle discontinuité de la fonction valeur. Celle-ci est caractérisée comme l'unique solution de viscosité d'une équation Hamilton-Jacobi pour laquelle une condition de jonction adéquate est établie. L'unicité est une conséquence d'un principe de comparaison pour lequel nous donnons deux preuves différentes, l'une avec des arguments tirés de la théorie du contrôle optimal, inspirée par Achdou, Oudet & Tchou (2015) et l'autre basée sur les équations aux dérivées partielles, d'après Lions & Souganidis (2017). La deuxième partie concerne les jeux à champ moyen stochastiques sur les réseaux. Dans le cas ergodique, ils sont décrits par un système couplant une équation de Hamilton-Jacobi-Bellman et une équation de Fokker- Planck, dont les inconnues sont la densité m de la mesure invariante qui représente la distribution des joueurs, la fonction valeur v qui provient d'un problème de contrôle optimal "moyen" et la constante ergodique ρ. La fonction valeur v est continue et satisfait dans notre problème des conditions de Kirchhoff aux sommets très générales. La fonction m satisfait deux conditions de transmission aux sommets. En particulier, due à la généralité des conditions de Kirchhoff, m est en général discontinue aux sommets. L'existence et l'unicité d'une solution faible sont prouvées pour des Hamiltoniens sous-quadratiques et des hypothèses très générales sur le couplage. Enfin, dans la dernière partie, nous étudions les jeux à champ moyen stochastiques non stationnaires sur les réseaux. Les conditions de transition pour la fonction de valeur v et la densité m sont similaires à celles données dans la deuxième partie. Là aussi, nous prouvons l'existence et l'unicité d'une solution faible pour des Hamiltoniens sous-linéaires et des couplages et dans le cas d'un couplage non-local régularisant et borné inférieurement. La principale difficulté supplémentaire par rapport au cas stationnaire, qui nous impose des hypothèses plus restrictives, est d'établir la régularité des solutions du système posé sur un réseau. Notre approche consiste à étudier la solution de l'équation de Hamilton-Jacobi dérivée pour gagner de la régularité sur la solution de l'équation initiale
The dissertation focuses on the study of Hamilton-Jacobi-Bellman equations associated with optimal control problems and mean field games problems in the case when the state space is a network. Different dynamics and running costs are allowed in each edge of the network. In the first part of this thesis, we consider an optimal control on networks in the spirit of the works of Achdou, Camilli, Cutrì & Tchou (2013) and Imbert, Monneau & Zidani (2013). The main new feature is that there are entry (or exit) costs at the edges of the network leading to a possible discontinuous value function. The value function is characterized as the unique viscosity solution of a Hamilton-Jacobi equation for which an adequate junction condition is established. The uniqueness is a consequence of a comparison principle for which we give two different proofs. One uses some arguments from the theory of optimal control and is inspired by Achdou, Oudet & Tchou (2015). The other one is based on partial differential equations techniques and is inspired by a recent work of Lions & Souganidis (2017). The second part is about stochastic mean field games for which the state space is a network. In the ergodic case, they are described by a system coupling a Hamilton- Jacobi-Bellman equation and a Fokker-Planck equation, whose unknowns are the density m of the invariant measure which represents the distribution of the players, the value function v which comes from an "average" optimal control problem and the ergodic constant ρ. The function v is continuous and satisfies general Kirchhoff conditions at the vertices. The density m satisfies dual transmission conditions. In particular, due to the generality of Kirchhoff’s conditions, m is in general discontinuous at the vertices. Existence and uniqueness are proven for subquadratic Hamiltonian and very general assumptions about the coupling term. Finally, in the last part, we study non-stationary stochastic mean field games on networks. The transition conditions for value function v and the density m are similar to the ones given in second part. Here again, we prove the existence and uniqueness of a weak solution for sublinear Hamiltonian and bounded non-local regularizing coupling term. The main additional difficulty compared to the stationary case, which imposes us more restrictive hypotheses, is to establish the regularity of the solutions of the system placed on a network. Our approach is to study the solution of the derived Hamilton-Jacobi equation to gain regularity over the initial equation

Cette thèse porte sur l'étude des équilibres de Nash du jeu de détentions mutuelles dans différents cadres. Le modèle correspondant, qui a été introduit par M-F. Djete & N. Touzi en 2020, vise à capturer l'interdépendance entre différents agents économiques en tenant compte à la fois des détentions mutuelles de parts entre les entités et de leurs revenus qui peuvent être corrélés.- Dans la première partie, on a étudié le jeu à population finie dans le cadre du critère d'utilité exponentielle. Dans les cas statiques et dynamiques sous une dynamique de type Bachelier gaussienne, on obtient une caractérisation complète des équilibres de Nash et de leurs conditions d'existence.- La deuxième partie est dédiée à l'analyse du jeu à champ moyen avec bruit commun (les revenus sont corrélés), pour le critère moyenne-variance à une période. La résolution de ce problème a fait apparaître une structure liée à une condition de non--arbitrage. Dans ce cadre, on a déterminé une caractérisation explicite de cette condition, ainsi qu'une caractérisation complète des équilibres de Nash.- Dans la troisième partie, on a étendu le jeu à champ moyen avec bruit commun, au cadre du temps continu. Ici, on voit apparaître une condition plus faible de non--arbitrage. Sa caractérisation permet de réduire l'analyse des équilibres de Nash au problème classique d'optimisation de portefeuille avec des dotations aléatoires
This thesis is dedicated to the study of cross-holding game's Nash equilibria in various frameworks. The related model, which was introduced by M-F. Djete & N. Touzi in 2020, aims to capture the interdependence between differenteconomic agents by taking into account, on the one hand, the mutual holding of sharesbetween the entities, and on the other hand, their incomes that can be correlated.- The first part is devoted to the finite population game within the framework of the exponential utility criterion. In the static and dynamic settings under gaussian Bachelier type dynamic, we completely characterize the Nash equilibria and their existence conditions.- The second part is dedicated to the one-period mean field game with common noise (the revenues are correlated), by considering the mean-variance criterion. The formulation of the problem reveals a No-arbitrage condition. In this framework, we characterized explicitly this condition, as well as the mean field equilibria.- In the third part, we extended the study of the mean-field game, with common noise, to the continuous time setting. Here, the problem reveals a weak notion of No-arbitrage condition. The characterization of this condition reduces the analysis of the mean field equilibria to the classical problem of optimal portfolio with random endowment

Cette thèse a pour objectif d'améliorer la classification d'objets sous-marins dans des images sonar haute résolution. En particulier, il s'agit de distinguer les mines des objets inoffensifs parmi une collection d'objets ressemblant à des mines. Nos recherches ont été dirigées par deux contraintes classiques en guerre de la mine : d'une part, le manque de données et d'autre part, le besoin de lisibilité des décisions. Nous avons donc constitué une base de données la plus représentative possible et simulé des objets dans le but de la compléter. Le manque d'exemples nous a mené à utiliser une représentation compacte, issue de la reconnaissance de visages : les Structural Binary Gradient Patterns (SBGP). Dans la même optique, nous avons dérivé une méthode d'adaptation de domaine semi-supervisée, basée sur le transport optimal, qui peut être facilement interprétable. Enfin, nous avons développé un nouvel algorithme de classification : les Ensemble of Exemplar-Maximum Excluding Ball (EE-MEB) qui sont à la fois adaptés à des petits jeux de données mais dont la décision est également aisément analysable
This thesis aims to improve the classification of underwater objects in high resolution sonar images. Especially, we seek to make the distinction between mines and harmless objects from a collection of mine-like objects. Our research was led by two classical constraints of the mine warfare : firstly, the lack of data and secondly, the need for readability of the classification. In this context, we built a database as much representative as possible and simulated objects in order to complete it. The lack of examples led us to use a compact representation, originally used by the face recognition community : the Structural Binary Gradient Patterns (SBGP). To the same end, we derived a method of semi-supervised domain adaptation, based on optimal transport, that can be easily interpreted. Finally, we developed a new classification algorithm : the Ensemble of Exemplar-Maximum Excluding Ball (EE-MEB) which is suitable for small datasets and with an easily interpretable decision function

Cette thèse porte sur l’étude du comportement en temps long des jeux à champ moyen (MFG) potentiels, indépendamment de la convexité du problème de minimisation associé. Pour le système hamiltonien de dimension finie, des problèmes de même nature ont été traités par la théorie KAM faible. Nous transposons de nombreux résultats de cette théorie dans le contexte des jeux à champ moyen potentiels. Tout d'abord, nous caractérisons par approximation ergodique la valeur limite associée aux systèmes MFG à horizon fini. Nous fournissons des exemples explicites dans lesquels cette valeur est strictement supérieure au niveau d’énergie des solutions stationnaires du système MFG ergodique. Cela implique que les trajectoires optimales des systèmes MFG à horizon fini ne peuvent pas converger vers des configurations stationnaires. Ensuite, nous prouvons la convergence du problème de minimisation associé à MFG à horizon fini vers une solution de l’équation Hamilton-Jacobi critique dans l’espace de mesures de probabilité. De plus, nous montrons une limite de champ moyen pour la constante ergodique associée à l’équation Hamilton-Jacobi de dimension finie correspondante. Dans la dernière partie, nous caractérisons la limite du problème de minimisation à horizon infini que nous avons utilisé pour l'approximation ergodique dans la première partie du manuscrit
The purpose of this thesis is to shed some light on the long time behavior of potential Mean Field Games (MFG), regardless of the convexity of the minimization problem associated. For finite dimensional Hamiltonian systems, problems of the same nature have been addressed through the so-called weak KAM theory. We transpose many results of this theory in the infinite dimensional context of potential MFG. First, we characterize through an ergodic approximation the limit value associated to time dependent MFG systems. We provide explicit examples where this value is strictly greater than the energy level of stationary solutions of the ergodic MFG system. This implies that optimal trajectories of time dependent MFG systems cannot converge to stationary configurations. Then, we prove the convergence of the minimization problem associated to time dependent MFGs to a solution of the critical Hamilton-Jacobi equation in the space of probability measures. In addition, we show a mean field limit for the ergodic constant associated with the corresponding finite dimensional Hamilton-Jacobi equation. In the last part we characterize the limit of the infinite horizon discounted minimization problem that we use for the ergodic approximation in the first part of the manuscript

Cette thèse a pour objectif d'améliorer la classification d'objets sous-marins dans des images sonar haute résolution. En particulier, il s'agit de distinguer les mines des objets inoffensifs parmi une collection d'objets ressemblant à des mines. Nos recherches ont été dirigées par deux contraintes classiques en guerre de la mine : d'une part, le manque de données et d'autre part, le besoin de lisibilité des décisions. Nous avons donc constitué une base de données la plus représentative possible et simulé des objets dans le but de la compléter. Le manque d'exemples nous a mené à utiliser une représentation compacte, issue de la reconnaissance de visages : les Structural Binary Gradient Patterns (SBGP). Dans la même optique, nous avons dérivé une méthode d'adaptation de domaine semi-supervisée, basée sur le transport optimal, qui peut être facilement interprétable. Enfin, nous avons développé un nouvel algorithme de classification : les Ensemble of Exemplar-Maximum Excluding Ball (EE-MEB) qui sont à la fois adaptés à des petits jeux de données mais dont la décision est également aisément analysable
This thesis aims to improve the classification of underwater objects in high resolution sonar images. Especially, we seek to make the distinction between mines and harmless objects from a collection of mine-like objects. Our research was led by two classical constraints of the mine warfare : firstly, the lack of data and secondly, the need for readability of the classification. In this context, we built a database as much representative as possible and simulated objects in order to complete it. The lack of examples led us to use a compact representation, originally used by the face recognition community : the Structural Binary Gradient Patterns (SBGP). To the same end, we derived a method of semi-supervised domain adaptation, based on optimal transport, that can be easily interpreted. Finally, we developed a new classification algorithm : the Ensemble of Exemplar-Maximum Excluding Ball (EE-MEB) which is suitable for small datasets and with an easily interpretable decision function

Les systèmes de jeux à champ moyen (MFG) décrivent des configurations d’équilibre dans des jeux différentiels avec un nombre infini d’agents infinitésimaux. Cette thèse s’articule autour de trois contributions différentes la théorie des jeux à champ moyen. Le but principal est d’explorer des applications et des extensions de cette théorie, et de proposer de nouvelles approches et idées pour traiter les questions mathématiques sous-jacentes. Le premier chapitre introduit en premier lieu les concepts et idées clés que nous utilisons tout au long de la thèse. Nous introduisons le problème MFG et nous expliquons brièvement le lien asymptotique avec les jeux différentiels N-joueurs lorsque N → ∞. Nous présentons ensuite nos principaux résultats et contributions. Le Chapitre 2 explore un modèle MFG avec un mode d’interaction non anticipatif (joueurs myopes). Contrairement aux modèles MFG classiques, nous considérons des agents moins rationnels qui n’anticipent pas l’évolution de l’environnement, mais observent uniquement l’état actuel du système, subissent les changements et prennent des mesures en conséquence. Nous analysons le système couplé d’EDP résultant de ce modèle, et nous établissons le lien rigoureux avec le jeu correspondant à N-Joueurs. Nous montrons que la population d’agents peut s’auto-organiser par un processus d’autocorrection et converger exponentiellement vite vers une configuration d’équilibre MFG bien connue. Les Chapitres 3 et 4 concernent l’application de la théorie MFG pour la modélisation des processus de production et commercialisation de produits avec ressources épuisables (ex. énergies fossiles). Dans le le Chapitre 3, nous proposons une approche variationnelle pour l’étude du système MFG correspondant et analysons la limite déterministe (sans fluctuations de la demande) dans un régime où les ressources sont renouvelables ou abondantes. Nous traitons dans le Chapitre 4 l’approximation MFG en analysant le lien asymptotique entre le modèle de Cournot à N-joueurs et le modèle de Cournot MFG lorsque N est grand. Enfin, le Chapitre 5 considère un modèle MFG pour l’exécution optimale d’un portefeuille d’actifs dans un marché financier. Nous explicitons notre modèle MFG et analysons le système d’EDP résultant, puis nous proposons une méthode numérique pour calculer la stratégie d’exécution optimale pour un agent étant donné son inventaire initial, et présentons plusieurs simulations. Par ailleurs, nous analysons l’influence de l’activité de trading sur la variation intraday de la matrice de covariance des rendements des actifs. Ensuite, nous vérifions nos conclusions et calibrons notre modèle en utilisant des données historiques des transactions pour un pool de 176 actions américaines
Mean Field Game (MFG) systems describe equilibrium configurations in differential games with infinitely many infinitesimal interacting agents. This thesis is articulated around three different contributions to the theory of Mean Field Games. The main purpose is to explore the power of this theory as a modeling tool in various fields, and to propose original approaches to deal with the underlying mathematical questions. The first chapter presents the key concepts and ideas that we use throughout the thesis: we introduce the MFG problem, and we briefly explain the asymptotic link with N-Player differential games when N → ∞. Next we present our main results and contributions, that are explained more in details in the subsequent chapters. In Chapter 2, we explore a Mean Field Game model with myopic agents. In contrast to the classical MFG models, we consider less rational agents which do not anticipate the evolution of the environment, but only observe the current state of the system, undergo changes and take actions accordingly. We analyze the resulting system of coupled PDEs and provide a rigorous derivation of that system from N-Player stochastic differential games models. Next, we show that our population of agents can self-organize and converge exponentially fast to the well-known ergodic MFG equilibrium. Chapters 3 and 4 deal with a MFG model in which producers compete to sell an exhaustible resource such as oil, coal, natural gas, or minerals. In Chapter 3, we propose an alternative approach based on a variational method to formulate the MFG problem, and we explore the deterministic limit (without fluctuations of demand) in a regime where re- sources are renewable or abundant. In Chapter 4 we address the rigorous link between the Cournot MFG model and the N-Player Cournot competition when N is large. In Chapter 5, we introduce a MFG model for the optimal execution of a multi-asset portfolio. We start by formulating the MFG problem, then we compute the optimal execution strategy for a given investor knowing her/his initial inventory and we carry out several simulations. Next, we analyze the influence of the trading activity on the observed intra-day pattern of the covariance matrix of returns and we apply our results in an empirical analysis on a pool of 176 US stocks

Nous considérons les équations différentielles stochastiques (EDS) de Mc Kean-Vlasov, qui sont des EDS dont les coefficients de dérive et de diffusion dépendent non seulement de l'état du processus inconnu, mais également de sa loi de probabilité. Ces EDS, également appelées EDS à champ moyen, ont d'abord été étudiées en physique statistique et représentent en quelque sorte le comportement moyen d'un nombre infini de particules. Récemment, ce type d'équations a suscité un regain d'intérêt dans le contexte de la théorie des jeux à champ moyen. Cette théorie a été inventée par P.L. Lions et J.M. Lasry en 2006, pour résoudre le problème de l'existence d'un équilibre de Nash approximatif pour les jeux différentiels, avec un grand nombre de joueurs. Ces équations ont trouvé des applications dans divers domaines tels que la théorie des jeux, la finance mathématique, les réseaux de communication et la gestion des ressources pétrolières. Dans cette thèse, nous avons étudié les questions de stabilité par rapport aux données initiales, aux coefficients et aux processus directeurs des équations de McKean-Vlasov. Les propriétés génériques de ce type d'équations stochastiques, telles que l'existence et l'unicité, la stabilité par rapport aux paramètres, ont été examinées. En théorie du contrôle, notre attention s'est portée sur l'existence et l'approximation de contrôles relaxés pour les systèmes gouvernés par des EDS de Mc Kean-Vlasov
We consider Mc Kean-Vlasov stochastic differential equations (SDEs), which are SDEs where the drift and diffusion coefficients depend not only on the state of the unknown process but also on its probability distribution. These SDEs called also mean- field SDEs were first studied in statistical physics and represent in some sense the average behavior of an infinite number of particles. Recently there has been a renewed interest for this kind of equations in the context of mean-field game theory. Since the pioneering papers by P.L. Lions and J.M. Lasry, mean-field games and mean-field control theory has raised a lot of interest, motivated by applications to various fields such as game theory, mathematical finance, communications networks and management of oil resources. In this thesis, we studied questions of stability with respect to initial data, coefficients and driving processes of Mc Kean-Vlasov equations. Generic properties for this type of SDEs, such as existence and uniqueness, stability with respect to parameters, have been investigated. In control theory, our attention were focused on existence, approximation of relaxed controls for controlled Mc Kean-Vlasov SDEs

La présence d'interactions à longue portée induit des propriétés très particulières : énergie non additive, dynamique chohérente à lé́chelle du système entier. . . Ces propirétés spécifiques ne dépendent pas de la nature de l'interaction à longue portée, qui peut avoir une origine variée (gravitationnnelle, Coulombienne non écrantée, interaction entre vortex en turbulence 2D, couplage ondes-particules. . . ); le but de cette thèse est d'explorer l'universatlité des comportements de ces systèmes avec interactions à longue partée. Nous partons donc de modèles jouets simples, pour dégager des méthodes et résultats généraux. Nous étudions d'abord la mécanique statistique d'équilibre, dont certaines anomalies sont connues : chaleur spécifique négative, ensembles statistiques inéquivalents par exemple. Nous montrons la présence de ces anomalies sur l'exemple d'un modèle de spins champ moyen exactement soluble, autour d'un point tricritique. Nous utilisons ensuite une méthode générale fondée sur la théorie des grandes déviations pour résoudre la mécanique statistique des systèmes à longue portée, dans les ensembles canonique et microcanonique, et nous l'appliquons à plusieurs systèmes dont la solution microcanonique était jusqu'ici inaccesssible. A partir de ces résultats, nous classifions les différentes situations possibles d'inéquivalence entre les ensembles. Puis nous nous intéressons à la dynamique hors équilibre des systèmes avec interactions à longue portée : nous étudions en détail un exemple de formation de structures, et nous présentons et illustrons un scénario général de la relaxation lente vers l'équilibre, fondée sur le lien étroit avec l'équation de Vlasov. Enfin, nous appliquons les idées et méthodes mises en évidence à un modèle simple de laser à électrons libres, ce qui fournit une approche originale, complémentaire à l'étude habituelle purement dynamique de ce type de lasers
In the presence of long range interactions, physics is very peculiar : energy is no more additive, phase separation in the usual sense is impossible, dynamics is necessarily coherent on a global scale. . . These peculiarities are independent of the origin of the long range interaction involved, which may be of many different types : gravitational, interaction between vortices in 2D turbulence, unshielded Coulombic interaction, wave-particles couplings for instance. The goal of this thesis is to explore precisely the universality of behaviours in these long range interaction systems; we start from the analysis of toy models, aiming at general results and methods. In a first part, we study equilibrium statistical mechanics which, as is known, may be anomalous and show for instance negative specific heat, or inequivalence between statistical ensembles. We show these anomalies around a tricritical point on an exactly solvable mean field spin model. We then use a general method, based on large deviation theory, to solve the statistical mechanics of long range interaction systems, and we apply it to a number of examples, whose microcanonical solution was till now inaccessible. From these results, and using singularity theory, we are able to classify all the possible inequivalence of ensembles situations. In a second part, we study the out of equilibrium dynamics of long range interacting systems : we explain in details an example of structure formation, and then we present and illustrate a general scenario for slow relaxation to equilibrium, based on the tight link with Vlasov equation. Finally, we apply the previous ideas and methods to a model of free electron laser on a linear accelerator, which yields an original approach, complementary to the usual purely dynamical one for this type of lasers

Cette thèse présente trois contributions principales liées à l'approche de programmation linéaire pour les jeux à champ moyen (MFGs).La première partie de la thèse traite les aspects théoriques des MFGs permettant simultanément arrêt optimal, contrôle stochastique et absorption. En utilisant la formulation de programmation linéaire pour ce type de MFGs, un résultat général d'existence pour les équilibres de Nash MFG est dérivé sous des hypothèses faibles à travers du théorème de point fixe de Kakutani-Fan-Glicksberg. Nous montrons que cette méthode de relaxation est équivalente à l'approche par martingales contrôlées/arrêtées pour les MFG, une autre méthode de relaxation utilisée dans des articles précédents dans le cas du contrôle. De plus, sous des conditions appropriées, nous montrons que notre notion de solution satisfait un système d'équations différentielles partielles (EDP), ce qui permet de comparer nos résultats avec la littérature sur les EDP.La deuxième partie se concentre sur un algorithme numérique pour l'approximation de l'équilibre de Nash MFG en tirant profit de l'approche par programmation linéaire. La convergence de cet algorithme est démontrée pour deux classes de MFG, les MFG avec arrêt optimal et absorption, et les MFG avec contrôle stochastique et absorption. Le schéma numérique appartient à la classe des procédures d'apprentissage. En particulier, nous appliquons l'algorithme Fictitious Play où la meilleure réponse à chaque itération est calculée en résolvant un problème de programmation linéaire.La dernière partie de la thèse porte sur une application des MFGs à la dynamique long terme de l'industrie de l'électricité. Différents scénarios macroéconomiques et de politique climatique sont possibles pour les années à venir, or le scénario exact reste incertain. Par conséquent, les producteurs conventionnels ou renouvelables visant à sortir du marché ou à y entrer, respectivement, sont confrontés à l'incertitude concernant le prix du carbone et les politiques climatiques à venir. Les deux classes de producteurs interagissent par le biais du prix de l'électricité. Des stratégies d'équilibre de Nash sur des temps d'arrêt sont considérées et le problème est analysé à travers d'un modèle MFG. À cette fin, nous développons l'approche de programmation linéaire pour les MFG d'arrêt optimal avec bruit commun et information partielle en temps discret. Nous montrons l'existence d'un équilibre de Nash MFG et l'unicité du prix de marché en équilibre. Enfin, nous étendons l'algorithme numérique développé dans la deuxième partie de la thèse pour illustrer le modèle avec un exemple empirique inspiré du marché de l'électricité britannique
This thesis presents three main contributions related to the linear programming approach for mean field games (MFGs).The first part of the thesis is concerned with the theoretical aspects of MFGs allowing simultaneously for optimal stopping, stochastic control and absorption. Using the linear programming formulation for this type of MFGs, a general existence result for MFG Nash equilibria is derived under mild assumptions by means of Kakutani-Fan-Glicksberg's fixed point theorem. This relaxation method is shown to be equivalent to the controlled/stopped martingale approach for MFGs, another relaxation method used in earlier papers in the pure control case. Furthermore, under appropriate conditions, we show that our notion of solution satisfies a partial differential equation (PDE) system, allowing to compare our results with the PDE literature.The second part focuses on a numerical algorithm for approximating the MFG Nash equilibrium taking advantage of the linear programming approach. The convergence of this algorithm is shown for two classes of MFG, MFGs with optimal stopping and absorption, and MFGs with stochastic control and absorption. The numerical scheme belongs to the class of learning procedures. In particular, we apply the Fictitious Play algorithm where the best response at each iteration is computed by solving a linear programming problem.The last part of the thesis deals with an application of MFGs to the long term dynamics of the electricity industry. Different macroeconomic and climate policy scenarios are possible for the coming years, and the exact scenario remains uncertain. Therefore, conventional or renewable producers aiming to exit or enter the market, respectively, are facing uncertainty about the future carbon price and climate policies. Both classes of producers interact through the electricity market price. Nash equilibrium strategies over stopping times are considered and the problem is analyzed through a MFG model. To this end, we develop the linear programming approach for MFGs of optimal stopping with common noise and partial information in discrete time. We show the existence of an MFG Nash equilibrium and the uniqueness of the equilibrium market price. Finally, we extend the numerical algorithm developed in the second part of the thesis to illustrate the model with an empirical example inspired by the UK electricity market

Cette thèse traite de deux sujets: la résolubilité forte d'équations différentielles stochastiques à dérive hölderienne et bruit hypoelliptique et la simulation de processus progressifs-rétrogrades découplés de McKean-Vlasov. Dans le premier cas, on montre qu'un système hypoelliptique, composé d'une composante diffusive et d'une composante totalement dégénérée, est fortement résoluble lorsque l'exposant de la régularité Hölder de la dérive par rapport à la composante dégénérée est strictement supérieur à 2/3. Ce travail étend au cadre dégénéré les travaux antérieurs de Zvonkin (1974), Veretennikov (1980) et Krylov et Röckner (2005). L'apparition d'un seuil critique pour l'exposant peut-être vue comme le prix à payer pour la dégénérescence. La preuve repose sur des résultats de régularité de la solution de l'EDP associée, qui est dégénérée, et est basée sur une méthode parametrix. Dans le second cas, on propose un algorithme basé sur les méthodes de cubature pour la simulation de processus progessifs-rétrogrades découplés de McKean-Vlasov apparaissant dans des problèmes de contrôle dans un environnement de type champ moyen. Cet algorithme se divise en deux parties. Une première étape de construction d'un arbre de particules, à dynamique déterministe, approchant la loi de la composante progressive. Cet arbre peut être paramétré de manière à obtenir n'importe quel ordre d'approximation (en terme de pas de discrétisation de l'intervalle). Une seconde étape, conditionnelle à l'arbre, permettant l'approximation de la composante rétrograde. Deux schémas explicites sont proposés permettant un ordre d'approximation de 1 et 2.

Cette thèse a pour objet l'étude du transport électronique dans les nanotubes de carbone monoparois par l'intermédiaire des fluctuations du courant. L'étude se place dans le cadre de la physique mésoscopique dans des conducteurs balistiques. Dans ce type de conducteur, plusieurs régimes diff´erents peuvent apparaître : blocage de Coulomb, transport modulé par les interférences quantiques, effet Kondo. Nous avons étudié les fluctuations du courant dans un régime d'interféromètre de type Fabry-Pérot électronique qui se présente comme une situation id´eale afin de sonder le régime où l'effet des interactions est faible. Les fluctuations du courant ont été analysées dans le formalisme de Landauer-Büttiker et nous obtenons une bonne correspondance entre la théorie et l'expérience. Nous avons ainsi observé la suppression du bruit dans les régimes de transmission unitaire et, par le biais des données combinées de la conductance et du bruit, nous avons pu déterminer les transmissions pour des canaux de conduction non dégénérés. Par ailleurs, le régime de l'effet Kondo a fait l'objet d'une étude dans laquelle nous avons observé des comportements universels dans la conductance et le bruit. Nous avons ajusté ces différentes grandeurs avec une théorie de bosons esclaves de champ moyen. Finalement, nous avons étudié une configuration de type Hanbury Brown et Twiss : un nanotube monoparoi sur lequel nous avons déposé un multiparoi qui nous sert de sonde afin d'injecter des électrons sur le conducteur.

Cette thèse étudie les problèmes d'allocation des ressources dans les réseaux stochastiques à grande échelle dans lesquels les paramètres fluctuent dans le temps. Nous supposons que l'état du système est formé de deux processus, une partie contrôlable dont l'évolution dépend de l'action du décideur et la partie environnement dont l'évolution est exogène. L'évolution stochastique du processus contrôlable dépend de l'état actuel de l'environnement. Selon que le décideur observe l'état de l'environnement, nous disons que l'environnement est observable ou non observable.La thèse suit trois axes de recherche principaux. Dans le premier problème, nous étudions le contrôle optimal d'un problème de bandit agité multi-bras MARBP avec un environnement inobservable. L'objectif est de caractériser la politique optimale de maîtrise du processus contrôlable malgré le fait que l'environnement ne peut pas être observé. Nous considérons le régime asymptotique à grande échelle dans lequel le nombre de bandits et la vitesse de l'environnement tendent tous deux à l'infini. Dans notre résultat principal, nous établissons qu'un ensemble de politiques prioritaires est asymptotiquement optimal. Nous montrons que cet ensemble comprend notamment l'indice de Whittle d'un système dont les paramètres sont moyennés sur le comportement stationnaire de l'environnement. Dans le second problème, nous considérons un MARBP avec un environnement observable. L'objectif est de tirer parti des informations sur l'environnement pour dériver une politique optimale pour le processus contrôlable. En supposant que la condition technique d'indexabilité soit vérifiée, nous développons un algorithme pour calculer numériquement l'indice de Whittle. Nous appliquons ensuite ce résultat au cas particulier d'une file d'attente avec abandon. Nous établissons une indexabilité, et nous obtenons des caractérisations de l'indice de Whittle sous forme fermée. Dans le troisième problème, nous considérons un modèle d'allocation de fichiers dans un grand système de stockage, où il y a des fichiers répartis sur un ensemble de nœuds. Chaque nœud tombe en panne selon une loi qui dépend de la charge qu'il gère. Chaque fois qu'un nœud tombe en panne, tous les fichiers qu'il possédait sont réalloués selon une stratégie d'allocation fixe, et le nœud redémarre son travail en étant vide. Nous étudions l'évolution de la charge d'un nœud dans le régime de champ moyen, lorsque le nombre de fichiers et le nombre de nœuds deviennent importants. Nous prouvons l'existence et l'unicité de la mesure de probabilité stationnaire du processus, et la convergence dans la distribution de cette mesure
This thesis studies resource allocation problems in large-scale stochastic networks. We work on problems where the availability of resources is subject to time fluctuations, a situation that one may encounter, for example, in load balancing systems or in wireless downlink scheduling systems. The time fluctuations are modelled considering two types of processes, controllable processes, whose evolution depends on the action of the decision maker, and environment processes, whose evolution is exogenous. The stochastic evolution of the controllable process depends on the the current state of the environment. Depending on whether the decision maker observes the state of the environment, we say that the environment is observable or unobservable. The mathematical formulation used is the Markov Decision Processes (MDPs).The thesis follows three main research axes. In the first problem we study the optimal control of a Multi-armed restless bandit problem (MARBP) with an unobservable environment. The objective is to characterise the optimal policy for the controllable process in spite of the fact that the environment cannot be observed. We consider the large-scale asymptotic regime in which the number of bandits and the speed of the environment both tend to infinity. In our main result we establish that a set of priority policies is asymptotically optimal. We show that, in particular, this set includes Whittle index policy of a system whose parameters are averaged over the stationary behaviour of the environment. In the second problem, we consider an MARBP with an observable environment. The objective is to leverage information on the environment to derive an optimal policy for the controllable process. Assuming that the technical condition of indexability holds, we develop an algorithm to compute Whittle's index. We then apply this result to the particular case of a queue with abandonments. We prove indexability, and we provide closed-form expressions of Whittle's index. In the third problem we consider a model of a large-scale storage system, where there are files distributed across a set of nodes. Each node breaks down following a law that depends on the load it handles. Whenever a node breaks down, all the files it had are reallocated to other nodes. We study the evolution of the load of a single node in the mean-field regime, when the number of nodes and files grow large. We prove the existence of the process in the mean-field regime. We further show the convergence in distribution of the load in steady state as the average number of files per node tends to infinity

Cette thèse propose une étude mathématique des stratégies de vaccination.La partie I présente le cadre mathématique, notamment le modèle à compartiments Susceptible - Infected – Recovered.La partie II aborde les techniques mathématiques de type contrôle optimal employées afin de trouver une stratégie optimale de vaccination au niveau de la société. Ceci se fait en minimisant le coût de la société. Nous montrons que la fonction valeur associée peut avoir une régularité plus faible que celle attendue dans la littérature. Enfin, nous appliquons les résultats à la vaccination contre la coqueluche.La partie III présente un modèle où le coût est défini au niveau de l'individu. Nous reformulons le problème comme un équilibre de Nash et comparons le coût obtenu avec celui de la stratégie sociétale. Une application à la grippe A(H1N1) indique la présence de perceptions différentes liées à la vaccination.La partie IV propose une implémentation numérique directe des stratégies présentées
This thesis propose a mathematical analysis of the vaccination strategies.The first part introduces the mathematical framework, in particular the Susceptible – Infected – Recovered compartmental model.The second part introduces the optimal control tools used to find an optimal vaccination strategy from the societal point of view, which is a minimizer of the societal cost. We show that the associated value function can have a less regularity than what was assumed in the literature. These results are then applied to the vaccination against the whooping cough.The third part defines a model where the cost is defined at the level of the individual. We rephrase this problem as a Nash equilibrium and compare this results with the societal strategy. An application to the Influenza A(H1N1) 2009-10 indicates the presence of inhomogeneous perceptions concerning the vaccination risks.The fourth and last part proposes a direct numerical implementation of the different strategies

Avec les récents développements obtenus grâce aux modèles globaux magnétohydrodynamiques en trois dimensions de la convection solaire, il est désormais possible de simuler des champs magnétiques structurés à grande échelle et présentant des inversions de polarité bien synchronisées dans chaque hémisphère. Ces modèles qui n'incluent, pour la plupart, aucune modélisation de la surface du Soleil génèrent donc leur dynamo avec l'action de la force électromotrice turbulente (FEM) et de la rotation différentielle uniquement. À partir de cette FEM, différentes techniques peuvent être utilisées pour extraire les coefficients de transport turbulent. Notamment, différents auteurs ont obtenu un tenseur alpha (coefficient du premier ordre) dont les 9 composantes présentent des amplitudes du même ordre, remettant en doute l'approximation faite dans le cas des modèles dynamo de type alphaOmega qui ne tient en compte qu’une de composante du tenseur. À partir d'un code d'analyse par décomposition en valeurs singulières pour évaluer les coefficients du tenseur alpha, nous avons généralisé la procédure pour extraire 18 des composantes du tenseur de deuxième ordre (tenseur beta). Les tenseurs alpha et beta obtenus par cette nouvelle procédure tel qu'appliquée aux sorties du modèle global EULAG-MHD, sont similaires aux tenseurs alpha et beta équivalant obtenus en utilisant l'approximation « Second Order Correlation Approximation ». À l'aide des coefficients de transport turbulent du premier ordre introduit dans un modèle dynamo en champ moyen, nous avons ensuite étudié certaines solutions magnétiques présentant des doubles dynamos. Cette analyse avait pour but de comparer les résultats obtenus par ce modèle simplifié caractérisé par la FEM provenant de EULAG-MHD aux résultats de EULAG-MHD directement. Cette preuve de concept nous a permis de démontrer que l'oscillation observée dans le champ magnétique en surface de EULAG-MHD pouvait provenir de l'action inductive d'une seconde dynamo. Une oscillation biennale est également observée dans plusieurs indices d'activité solaire dont l'origine n'est toujours pas établie. Il est évident que les deux modèles décrits ci-haut et le Soleil opèrent dans des régimes physiques différents. Toutefois, malgré leurs différences, le fait qu'il soit relativement facile de produire une seconde dynamo dans EULAG-MHD et dans le modèle en champ moyen indique que l'action inductive de la FEM peut facilement générer deux dynamos. Finalement, dans le but d'étudier les périodes de grands minima, phénomène encore non reproduit par les modèles globaux, nous avons ajouté une rétroaction magnétique sur l'écoulement azimutal au modèle dynamo cinématique en champ moyen décrit ci-haut. En analysant les solutions de ce modèle dynamo de type alpha2Omega non cinématique, nous avons pu reproduire la tendance observée jusqu'ici uniquement dans les modèles de type alphaOmega selon laquelle le nombre de nombre de Prandtl magnétique contrôle le rapport des périodes générées. De plus, en analysant une solution sur 50 000 ans présentant des périodes de grands minima et maxima non périodiques, nous avons obtenu une distribution de temps de séparation des grands minima presque exponentielle, caractéristique observée dans les reconstructions de l'activité solaire. La rotation différentielle associée à ces périodes de grands minima présente un niveau de fluctuation de 1% par rapport au profil moyen. Ce niveau de fluctuation est d'ailleurs comparable avec les reconstructions historiques de la rotation différentielle en surface obtenues lors du grand minimum de Maunder.
The recent developments achieved by tri-dimensionals magnetohydrodynamic (3D-MHD) global simulations of solar convection allow us to generate an organized large-scale magnetic fields with well-synchronized hemispheric polarity reversal. Because the vast majority of these simulations do not include a modelization of the Sun's surface layer, the generation of their dynamo is thus solely due to the action of the turbulent electromotive force (EMF) in conjunction with differential rotation. From this EMF, different methods can be used to extract the turbulent transport coefficients. In particular, various authors found a full 9 component alpha-tensor (first order coefficients) where all the components are of the same order of magnitude. This finding calls into question the alphaOmega approximation made by the vast majority of mean field dynamo models. We generalized a first order (alpha-tensor) singular value decomposition (SVD) analysis procedure to extract the 18 additional components of the second order tensor (beta-tensor). The alpha and beta tensors obtained by this new procedure as applied to the EULAG-MHD outputs, are similar to the equivalent alpha and beta tensors obtained using the second order correlation approximation (SOCA). By introducing the first order turbulent transport coefficients in a mean field dynamo model, we study the magnetic solutions where double dynamo modes were observed. This analysis allows us to compare the mean field dynamo solutions produced with the EMF, as extracted from EULAG-MHD, with the real magnetic output of EULAG-MHD. This proof of concept demonstrated that the quasi-biennal oscillation observed in the surface toroidal magnetic field in EULAG-MHD can be produced by the inductive action of a secondary dynamo. A similar quasi-biennal oscillation signal is also observed in multiple proxies of the solar activity whose origin is still not confirmed. Although the physical set of properties under which the two numerical models described above operate are different from the Sun, the fact that both models can reproduce a secondary dynamo shows us that the inductive action of the EMF can easily produce two dynamos. Finally, in order to study epochs of grand minima that still cannot be reproduced in global 3D-MHD simulations of convection, we added a magnetic feedback on the mean azimutal flow in our kinematic mean field model. This non-kinematic alpha2Omega model was able to reproduce the tendency of the Prandtl number (Pm) to control the ratio of the modulation period. More specifically, we found an inverse relation between Pm and the ratio of the main magnetic cycle period to the grand minima occurrence period. Moreover, by analyzing a simulation of a length of 50,000 years, where aperiodic periods of grand minima and maxima are observed, we found a waiting time distribution (WTD) of the grand minima close to an exponential, a characteristic also observed in the reconstruction of the solar activity. Finally, the level of fluctuation in the surface differential rotation associated with epochs of grand minima is ~1%. This level of fluctuation was also observed in historical reconstructions of the surface differential rotation during the Maunder minimum.