Une approche du suivi de consensus pour les systèmes multi-agents

An agent is an autonomous dynamics system that can coordinate with the environment as well as with other agents. A group of these autonomous agents working in coordination is called a Multi-agent system (MAS). A MAS has several advantages over single agent operation. The main objective of MAS is to achieve a complex goal which is hard to achieve by a single agent. In MAS, each agent shares its information (states) to the neighbors only to complete the task hence no centralized monitoring systems is required. We can define a multi-agent system as a network in which information is distributed. The interest of researchers in the study of distributed control and distributed coordination of autonomous agent networks is motivated by the fact that it has the ability to cope with the problems associated with centralized communication network and also allow the switching network topologies.The algorithms for distributed networks only use local information, and are robust to variations of network topology and can accommodate network with large size.One of the most studied problems in the field of MAS is the consensus, which can be defined as: for any initial conditions for all agent, what are the conditions that should hold in order that the agents agree on a common value asymptotically while only information is exchanged between neighboring agents.This thesis deals with the development of control law to achieve the consensus for fixed and switching topologies, with or without a leader (consensus tracking). It also investigates the problem of the quality of information in the network. In consensus tracking, the notion of perceptive leader is developed and a control law is proposed for a fixed and switching topology.Un système multi-agents est composé d’un ensemble d’agents interagissant entre eux et avec leur environnement, un agent étant vu comme un système dynamique autonome. La force des SMA repose sur la capacité des agents à coopérer entre eux pour atteindre un objectif qu’un agent seul ne pourrait atteindre. Chaque agent partage ses informations avec ses voisins, ce qui permet à l’ensemble des agents de s’accorder sur un objectif commun sans qu’il y ait pour autant une centralisation de l’information et de l’objectif. En ce sens, un système multi-agents peut être vu comme un réseau dans lequel l’information est distribuée. L’intérêt croissant pour le contrôle distribué et la coordination des réseaux constitués d’agents autonomes est motivé par l’absence de centralisation de l’information et la possibilité d’avoir une topologie du réseau variable. Les algorithmes de contrôle déployés sur ces réseaux sont de nature distribuée puisqu’ils s’appuient sur des informations locales, et sont robustes vis-à-vis des variations de topologie et de taille du réseau. Le problème le plus étudié dans le cadre de ces systèmes multi-agents est celui du consensus, qui peut être résumé ainsi : étant donné des conditions initiales pour chaque agent, quelles sont les conditions pour que les agents s’accordent asymptotiquement sur une valeur commune en n’échangeant que des informations entre agents voisins. Cette thèse traite du développement de commandes permettant d’atteindre ce consensus pour des topologies fixes et variables, en présence ou non d’un leader (suivi de consensus), et sur la qualité des informations transitant dans le réseau. En suivi de consensus, la notion de leader perceptif est développée et une commande est proposée pour une topologie fixe et variable