Les boucles d'hystersis comme outil d'analyse des comportements de conducteurs

L'approche multi-agents se montre particulièrement intéressante pour modéliser, simuler et comprendre les systèmes particulaires. Elle permet, via la modélisation d'entités individuelles, d'étudier leurs interactions ainsi que les phénomènes macroscopiques émergents qui en résultent. Cela pose alors deux difficultés en terme d'analyse. La première est de caractériser le comportement d'un agent au sein d'une simulation, quelle que soit sa formalisation, pour pouvoir mener des études comparatives ; et la seconde est d'étudier la façon dont ce comportement peut influencer, voire générer, un phénomène macroscopique. Pour cela, nous proposons d'étudier le phénomène d'hystérésis apparaissant dans le comportement des agents, lesquels sont considérés comme des boîtes noires. L'observation de l'hystérésis permet de caractériser la réaction d'un système à des stimulis perturbateurs. Nous étudions comment cette perturbation se propage dans une population et aboutit à l'apparition de propriétés macroscopiques remarquables. L'étude est menée en comparant différents modèles d'agents conducteurs utilisés à des fins de simulation du trafic routier. Multi-agent systems are useful to model particular systems. Modeling individual entities allows to study their interactions and the resulting emergent phenomenon at macroscopic level. Two questions are raised : How do we characterize individual behavior of agents to compare them together, and how can individual behavior influence the emergence of macroscopic phenomenon. We propose to study the hysteresis phenomenon in the behavior of individual agents when a perturbation is applied. We study how this perturbation propagates along a population of agents and how it can lead to the emergence of significant macroscopic properties. This study is conducted on various driver models used to simulate traffic flow.