Cette thèse étudie des aspects structurels et algorithmiques des restrictions de domaines de préférences, en se focalisant sur les préférences unimodales et les préférences Euclidiennes.
Dans la première partie de la thèse, nous introduisons d'abord une généralisation des préférences unimodales sur des graphes quelconques, en nous focalisant sur des aspects algorithmiques, notamment le problème de reconnaissance. Dans un deuxième temps, nous nous intéressons aux préférences presque unimodales. Plus précisément, nous proposons une nouvelle métrique d'unimodalité approchée et nous étudions ses propriétés théoriques et computationnelles.
La deuxième partie de la thèse est consacrée à l'étude des préférences d-Euclidiennes (où d est la dimension) par rapport à différentes normes. Nous proposons d'abord une heuristique de reconnaissance des préférences 2-Euclidiennes par rapport à la norme l_2, et étudions son efficacité en pratique. Enfin, nous étudions des aspects structurels des préférences 2-Euclidiennes par rapport à la norme l_1.