Analyses statistiques des communications sur puce

This PhD is composed of two main parts. The first one focuses on Internet traffic modelling. From the analysis of many traffic traces, we have proposed a parsimonious model (Gamma-Farima) adapted to aggregated throughput traces and valid for wide range of aggregation levels. In order to produce synthetic traffic from this model, we have also studied the generation of sample path of non-gaussian and long memory stochastic processes. We have then used the Gamma-Farima model in order to build an anomaly detection method. To this end we have introduced a multiresolution model that can differentiate a regular traffic from a malicious one (including a DDoS attack). This method was evaluated both on real traces and simulations. Finally, we have studied the production of long range dependent traffic in a network simulator (NS-2). The second part of this PhD deals with the analysis and synthesis of on-chip traffic, i.e. the traffic occurring in a system on chip. In such systems, the introduction of networks on chip (NOC) has brought the interconnection system on top of the design flow. In order to prototype these NOC rapidly, fast simulations need to be done, and replacing the components by traffic generators is a good way to achieve this purpose. So, we have set up and developed a complete and flexible on-chip traffic generation environment that is able to replay a previously recorded trace, to generate a random load on the network, to produce a stochastic traffic fitted to a reference trace and to take into account traffic phases. Indeed most of the traffic traces we have obtained were non-stationary, we therefore need to split them into reasonably stationary parts in order to perform a meaningful stochastic fit. We have performed many experiments in the SOCLIB simulation environment that demonstrate that i) our traffic generation procedure is correct, ii) our segmentation algorithm provides promising results and iii) multiphase stochastic traffic generation is a good tradeoff between replay and simple random traffic generation. Finally, we have investigated the presence of long memory in the trace as well as the impact of long memory on the NoC performance.Cette thèse est composée de deux parties. La première explore la problématique de la modélisation de trafic Internet. Nous avons proposé, à partir de l'étude de nombreuses traces, un modèle basé sur des processus stochastiques non-gaussiens à longue mémoire (Gamma-Farima) permettant de modéliser de manière pertinente les traces de débit agrégé, et ce pour une large gamme de niveau d'agrégation. Afin de pouvoir générer du trafic synthétique, nous avons proposé une méthode de synthèse de tels processus. Nous avons ensuite, à partir du modèle Gamma-Farima, proposé un modèle multirésolution permettant de différencier un trafic régulier, d'un trafic contenant une attaque (de type déni de service distribuée). Ceci nous a permis de proposer une méthode de détection d'anomalie que nous avons évalué sur des traces réelles et en simulation. Enfin nous avons étudié expérimentalement le problème de la production de trafic à longue mémoire dans un simulateur de réseaux (NS-2). La deuxième partie traite la problématique de la génération de trafic au sein des systèmes sur puce (SOC). Dans ce domaine, l'arrivée de véritable réseaux sur puce place la conception de l'interconnexion au premier plan, et pour accélérer les simulations, il convient de remplacer les composants par des générateurs de trafic. Nous avons mis en place un environnement complet de génération de trafic sur puce permettant de rejouer une trace, de produire une charge aléatoire sur le réseau, de produire un trafic stochastique ajusté sur une trace de référence et de tenir compte des phases dans le trafic. Nous avons effectué de nombreuses simulations dans l'environnement de simulation de SOC académique SOCLIB qui nous ont permis de valider notre approche, d'évaluer notre algorithme de segmentation ainsi que la génération de trafic stochastique multiphase que nous avons introduite. Nous avons aussi exploré la présence de longue mémoire dans le trafic des processeurs sur puce, ainsi que l'impact de cette caractéristique sur les performances du réseau sur puce

Ordonnancement de tâches sous contraintes sur des métiers à tisser

Dans une usine de production de textile, il y a des métiers à tisser. Ces métiers à tisser peuvent être configurés de différentes façons. Des tâches doivent être exécutées sur ces métiers à tisser et le temps d’exécution d’une tâche est fonction du métier sur lequel elle est effectuée. De plus, chaque tâche est seulement compatible avec les métiers à tisser étant configurés de certaines façons. Un temps de mise en course peut permettre de configurer ou préparer un métier à tisser pour l’exécution d’une tâche. Le temps de mise en course est dépendant de la tâche qui précède et de celle qui suit. Nous souhaitons alors créer un horaire pour minimiser les temps de fabrication et les retards. Toutefois, certaines contraintes doivent être respectées. Lorsque des préparations surviennent sur des métiers différents en même temps, le nombre d’employés doit être suffisant. Un métier ne peut faire qu’une seule action à la fois. L’ordonnancement d’une seule machine est un problème NP-Difficile. Dans ce projet, il faut ordonnancer environ 800 tâches sur 90 machines dans un horizon de deux semaines, tout en respectant les contraintes de personnel. Des évènements stochastiques doivent être pris en compte pour obtenir un meilleur horaire. Le bris d’un fil n’étant pas un évènement rare, l’occurrence des bris est donnée sous la forme d’une loi de Poisson. Nous proposons alors une approche de résolution utilisant une heuristique de branchement basée sur le problème du commis voyageur. Cette approche permet d’obtenir de bonnes solutions pour le problème d’ordonnancement exploré. Les solutions trouvées sont 5 à 30% meilleures en termes de fonction objectif qu’une heuristique semblable à celle utilisée par l’équipe de planification de notre partenaire industriel. Nous présentons aussi un algorithme pour garantir la robustesse d’un horaire. Notre algorithme permet de générer des horaires plus réalistes et qui résistent bien aux évènements imprévus. La combinaison de ces deux pratiques mène à l’intégration et l’utilisation du produit final par notre partenaire industriel.In a textile factory, there are looms. Workers can configure the looms to weave different pieces of textiles. A loom can only weave a piece of textiles if the piece of textiles is compatible with its loom configuration. To change its configuration, a loom requires a setup. The setups are performed manually by workers. There are also sequence-dependent setups to prepare a loom for the upcoming piece of textiles. We wish to minimize the setups duration and the lateness. A solution must satisfy some constraints. The problem is subject to cumulative resources. The quantity of workers simultaneously configuring machines can’t exceed the total number of employees. A loom can only weave a piece of textiles at a time. Scheduling tasks on a single loom is an NP-Hard problem. In this project, we must schedule tasks an average of 800 tasks on 90 looms with a two-week horizon. Stochastic events might occur and must be accounted for. We must design an algorithm to create robust schedules under uncertainty. As a thread breaking during the weaving process isn’t a rare occurrence, a better schedule could greatly impact the performances of a company when applying the schedule to a real situation. We formulate that the number of breaks per task follows a Poisson distribution. First, we propose a branching heuristic based on the traveling salesperson problem in order to leverage computation times. The solutions found are 5 to 30% better according to their objective function than the ones of a greedy heuristic similar to what our industrial partner uses. We also present a filtering algorithm to guarantee robustness of solutions in respect to a confidence level. This algorithm improves robustness and creates more realist schedules. The algorithm is also efficient in computation time by achieving bound consistency in linear time. Combining both these techniques leads to the integration of our research in the decision system of our industrial partner

Simulation stochastique des précipitations à fine échelle : application à l'observation en milieu urbain

Precipitations are highly variable across a wide range of both spatial and temporal scales. This variability is a major source of uncertainty for the measurement and modeling, also for the simulation and prediction. Moreover, rainfall is an extremely intermittent process with multiple scale invariance regimes. The rain-field generator developed during the thesis is based on the fine-scale statistic modeling of rain by the mean of its heterogeneity and intermittency. The modeling originality partially rest on the analysis of fine-scale disdrometer data. This model differs from other existing models whose resolution is roughly a minute or even an hour or a day. It provides simulations with realistic properties across a wide range ofscales. This simulator produces time series with statistical characteristics almost identical to the observations both at the 15s resolution and, after degradation, at hourly or daily resolutions. The multi-scale properties of our simulator are obtained through a hybrid approach that relies on a fine scale simulation of rain events using a multifractal generator associated with a rain support simulation based on a Poissonian-type hypothesis. A final re-normalization step of the rain rate is added in order to adapt the generator to the relevant climate area. The simulator allows the generation of 2D water-sheets. The methodology developed in the first part is extended to the 2 Dimension case. The multi-scale 2D stochastic simulator thus developed can reproduce geostatistical and topological characteristics at the spatial resolution of 1x1 km2.This generator is used in the scope of the feasability study of a new observation system for urban area. The principle of this system is based on the opportunistic use of attenuation measurements provided by geostationary TV satellites which radio waves lay in the 10.7 to 12.7 GHz bandwidth. More specifically it is assumed that the SAT-TV reception terminals installed in private homes are able to measure such attenuations. At this stage of the study we do not have such observations. The study is therefore based on rainfall maps generated using the 2D generator in addition to a hypothetical sensor network. The considered observation system will allow to estimate precipitation fields (30 x 30 km2) with a spatial resolution of 0.5x0.5 km2.Les précipitations ont une très grande variabilité sur une large gamme d'échelles tant spatiale que temporelle. Cette variabilité est une source importante d'incertitude pour la mesure, les applications et la modélisation, et au-delà pour la simulation et la prévision. De plus, les précipitations sont des processus extrêmement intermittents et possèdent plusieurs régimes d’invariance d’échelle. Le générateur de champ précipitant développé au cours de la thèse est basé sur la modélisation statistique de l’hétérogénéité et de l’intermittence des précipitations à fine échelle. L’originalité de la modélisation repose en partie sur l’analyse de données observées par un disdromètre à très fine résolution. Cette modélisation qui diffère des modèles existants dont la résolution est plutôt de l’ordre de la minute, voire de l’heure ou du jour, permet d’obtenir des simulations dont les propriétés sont réalistes sur une large gamme d’échelle. Ce simulateur permet de produire des séries chronologiques dont les caractéristiques statistiques sont similaires aux observations aussi bien à l’échelle de simulation (15s) qu’après dégradation (1h et 1 jour). Les propriétés multi-échelles du simulateur sont obtenues grâce à une approche hybride qui repose sur une simulation à fine échelle des évènements de pluie par un générateur multifractal associé à une simulation du support basée sur une hypothèse de type Poissonienne. Une étape de re-normalisation des taux de pluie assure l’adaptation du générateur à la zone climatique considérée.Le simulateur permet la génération de cartes 2D de lames d’eau. La méthodologie développée pour les séries chronologiques est étendue au cas 2D. Le simulateur stochastique multi-échelle 2D ainsi développé reproduit les caractéristiques géostatistiques et topologiques à la résolution de 1x1 km2. Ce générateur est utilisé dans le cadre d’une étude de faisabilité d’un nouveau système d’observation des précipitations en milieu urbain. Le principe de ce système repose sur l’utilisation de mesures opportunistes de l’affaiblissement subit par les ondes radios émises par les satellites géostationnaires TV-SAT dans la bande 10.7-12.7 GHz. De façon plus spécifique on suppose que les terminaux de réception TVSAT installés en ville chez les particuliers sont capables de mesurer de tels affaiblissements. A ce stade de l’étude nous ne disposons pas de telles observations. L’étude s’appuie donc sur des cartes de précipitations issues du générateur 2D et d’un réseau de capteur hypothétique. Le système d’observation envisagé permettra d’estimer les champs de précipitation (30x30 Km2) et avec une résolution spatiale de 0.5x0.5 Km2

Gestion de stockage d'énergie thermique d'un arc de chauffe-eaux par une commande à champ moyen

RÉSUMÉ Dans un contexte actuel de transition énergétique, le smartgrid et la gestion de la charge électrique sont des champs de recherche de plus en plus actifs. Le projet smartDESC dans lequel ce mémoire s’inscrit, s’intéresse plus spécifiquement au contrôle d’appareils électroménagers chauffant (chauffe-eau, chauffe-espace) permettant de moduler la charge domestique. Ainsi, en utilisant la théorie des jeux à champ moyen, le projet smartDESC veut convertir les chauffe-eaux (et éventuellement les chauffe-espace) en des réservoirs d’énergie intelligents. Pour ce faire, un ensemble de "modules" a été développé. Certains permettent la génération d’une commande optimale et son interprétation en champ moyen, d’autres permettent la simulation numérique d’un chauffe-eau, du processus aléatoire de tirage d’eau ou d’un réseau de télécommunications. Durant la maîtrise de recherche, tous ces modules ont été intégrés, testés, interfacés et réglés dans un simulateur commun. Ce simulateur a pour but de réaliser des simulations de réseau électriques complètes allant du fonctionnement individuel de chaque chauffe-eau jusqu’à des considérations plus générales tel que la charge globale électrique. Après l’interfaçage de l’ensemble des modules, un ensemble de simulations ont été réalisées. Ces simulations permettent d’analyser la réponse d’un parc de chauffe-eaux connectés à différents types de contrôle et de situation. Dans un premier temps, les différents modules sont décrits précisément d’un point de vue théorique et pratique. Ensuite, différents types de contrôle sont appliqués à une population uniforme de maisons équipées de chauffe-eaux et de dispositifs de commande. Les résultats de chacun de ces contrôles sont analysés et comparés afin d’en comprendre les points forts et faibles. Enfin, un étude est menée afin d’analyser les capacités de résilience d’un contrôle champ-moyen. Ce rapport tend à montrer la possibilité d’effectuer un contrôle basé sur l’utilisation de la théorie des jeux à champ moyen. Ce contrôle offre une bonne résilience aux imprévus pouvant perturber le réseau. Il est aussi démontré que l’utilisation d’un contrôle champs-moyen pour absorber les variations dues à la production éolienne est possible. Ainsi, en réduisant la variabilité de la charge électrique du secteur résidentiel, le contrôle en champ moyen participe à accroître la stabilité générale du réseau.----------ABSTRACT In today’s energy transition, smart grids and electrical load control are very active research fields. This master’s thesis is an offshoot of the SmartDesc project which aims at using energy storage capability of electric household appliances, such as water heaters and electric heaters to mitigate the fluctuations of system loads and renewable generation. The smartDESC project aims at demonstrating that the mean field game theory (MFG), as new mathematical theory, can be used to convert and control water heaters (and possibly space heater) into smart thermal capacities. Thus, a set f "modules" has been developed. These modules are used to generate the optimal control and locally interpret it, to simulate the water-heater thermophysics or water draw event, or to virtualize a telecommunication mesh network. The different aspects of the project have been first studied and developed separately. During the course of this master’s research, the modules have been integrated, tested, interfaced and tuned in a common simulator. This simulator is designed to make complete electrical network simulations with a multi-scale approach (from individual water heater to global electric load and production). Firstly, the modules are precisely described theoretically and practically. Then, different types of control are applied to an uniform population of houses fitted with water heaters and controllers. The results of these controls are analysed and compared in order to understand their strengths and weaknesses. Finally, a study was conducted to analyse the resilience of a mean field control. This report demonstrates that mean field game theory in coordination with a system level aggregate model based optimization program, is able to effectively control a large population of water heaters to smooth the overall electrical load. This control offers good resilience to unforeseen circumstances that can disrupt the network. It is also demonstrated that a mean field control is able to absorb fluctuations due to Wind power production. Thus, by reducing the variability of the residential sector’s electrical charge, the mean field control plays a role in increasing power system stability in the face of high levels of renewable energy penetration. The next stage of smartDESC project is now to set up an intelligent electric water heater prototype. This prototype, in progress since January 2016 at École Polytechnique in Montreal,is aimed at proving concretely the theories developed in the project

Contribution à la conception d'architecture de calcul auto-adaptative intégrant des nanocomposants neuromorphiques et applications potentielles

Dans cette thèse, nous étudions les applications potentielles des nano-dispositifs mémoires émergents dans les architectures de calcul. Nous montrons que des architectures neuro-inspirées pourraient apporter l'efficacité et l'adaptabilité nécessaires à des applications de traitement et de classification complexes pour la perception visuelle et sonore. Cela, à un cout moindre en termes de consommation énergétique et de surface silicium que les architectures de type Von Neumann, grâce à une utilisation synaptique de ces nano-dispositifs. Ces travaux se focalisent sur les dispositifs dit memristifs , récemment (ré)-introduits avec la découverte du memristor en 2008 et leur utilisation comme synapse dans des réseaux de neurones impulsionnels. Cela concerne la plupart des technologies mémoire émergentes : mémoire à changement de phase Phase-Change Memory (PCM), Conductive-Bridging RAM (CBRAM), mémoire résistive Resistive RAM (RRAM)... Ces dispositifs sont bien adaptés pour l'implémentation d'algorithmes d'apprentissage non supervisés issus des neurosciences, comme Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP), ne nécessitant que peu de circuit de contrôle. L'intégration de dispositifs memristifs dans des matrices, ou crossbar , pourrait en outre permettre d'atteindre l'énorme densité d'intégration nécessaire pour ce type d'implémentation (plusieurs milliers de synapses par neurone), qui reste hors de portée d'une technologie purement en Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS). C'est l'une des raisons majeures pour lesquelles les réseaux de neurones basés sur la technologie CMOS n'ont pas eu le succès escompté dans les années 1990. A cela s'ajoute la relative complexité et inefficacité de l'algorithme d'apprentissage de rétro-propagation du gradient, et ce malgré tous les aspects prometteurs des architectures neuro-inspirées, tels que l'adaptabilité et la tolérance aux fautes. Dans ces travaux, nous proposons des modèles synaptiques de dispositifs memristifs et des méthodologies de simulation pour des architectures les exploitant. Des architectures neuro-inspirées de nouvelle génération sont introduites et simulées pour le traitement de données naturelles. Celles-ci tirent profit des caractéristiques synaptiques des nano-dispositifs memristifs, combinées avec les dernières avancées dans les neurosciences. Nous proposons enfin des implémentations matérielles adaptées pour plusieurs types de dispositifs. Nous évaluons leur potentiel en termes d'intégration, d'efficacité énergétique et également leur tolérance à la variabilité et aux défauts inhérents à l'échelle nano-métrique de ces dispositifs. Ce dernier point est d'une importance capitale, puisqu'il constitue aujourd'hui encore la principale difficulté pour l'intégration de ces technologies émergentes dans des mémoires numériques.In this thesis, we study the potential applications of emerging memory nano-devices in computing architecture. More precisely, we show that neuro-inspired architectural paradigms could provide the efficiency and adaptability required in some complex image/audio processing and classification applications. This, at a much lower cost in terms of power consumption and silicon area than current Von Neumann-derived architectures, thanks to a synaptic-like usage of these memory nano-devices. This work is focusing on memristive nano-devices, recently (re-)introduced by the discovery of the memristor in 2008 and their use as synapses in spiking neural network. In fact, this includes most of the emerging memory technologies: Phase-Change Memory (PCM), Conductive-Bridging RAM (CBRAM), Resistive RAM (RRAM)... These devices are particularly suitable for the implementation of natural unsupervised learning algorithms like Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP), requiring very little control circuitry.The integration of memristive devices in crossbar array could provide the huge density required by this type of architecture (several thousand synapses per neuron), which is impossible to match with a CMOS-only implementation. This can be seen as one of the main factors that hindered the rise of CMOS-based neural network computing architectures in the nineties, among the relative complexity and inefficiency of the back-propagation learning algorithm, despite all the promising aspects of such neuro-inspired architectures, like adaptability and fault-tolerance. In this work, we propose synaptic models for memristive devices and simulation methodologies for architectural design exploiting them. Novel neuro-inspired architectures are introduced and simulated for natural data processing. They exploit the synaptic characteristics of memristives nano-devices, along with the latest progresses in neurosciences. Finally, we propose hardware implementations for several device types. We assess their scalability and power efficiency potential, and their robustness to variability and faults, which are unavoidable at the nanometric scale of these devices. This last point is of prime importance, as it constitutes today the main difficulty for the integration of these emerging technologies in digital memories.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Commande d'un robot mobile par instructions sémantiques

RÉSUMÉ Lorsqu’une personne égarée nous demande son chemin, on lui indique généralement, d’une part, une description géométrique approximative du trajet jusqu’à destination et, d’autre part, des éléments de l’environnement identifiables pouvant lui servir de repères. Les futures actions de cette personne sont alors l’objet d’un dilemme : progresser lentement et identifier avec certitude tous les repères ? Ou progresser plus rapidement vers la destination au risque de se tromper de chemin ? Le travail réalisé dans le cadre de cette maîtrise a pour objectif de développer un algorithme permettant à un robot mobile de présenter un comportement similaire à celui d’une telle personne égarée. Nous définissons une version simplifiée du problème. Comme éléments identifiables, nous plaçons dans l’environnement une série d’objets que le robot est capable de détecter et d’identifier à l’aide d’une caméra et d’un algorithme de détection. Par analogie à la description géométrique du trajet, une série d’instructions donnent approximativement la distance et la direction de chaque objet par rapport au précédent. L’objectif du robot est alors d’atteindre le dernier objet. Nous formulons ce problème simplifié sous forme d’un processus décisionnel de Markov, en nous basant sur des modèles stochastiques de l’algorithme de détection et des instructions. Nous appliquons finalement la méthode de Monte Carlo Tree Search à la résolution de ce problème.----------ABSTRACT When somebody is lost and asking for directions, we usually, on the one hand, provide an approximate geometric description of the itinerary towards his destination and, on the other hand, describe identifiable elements in the environment that can be used as landmarks. Then, on his way, this lost person is facing a dilemma : should he progress slowly and try and identify with certainty all the specified landmarks? Or should he move faster, hence taking the risk of taking a wrong turn? In this master’s thesis, we present an algorithm allowing a mobile robot to behave in a similar fashion to such a lost person. We define a simplified version of this problem. As identifiable elements, a sequence of objects are placed in the environment, which the robot can then detect and identify with the help of a camera and a detection algorithm. The geometric description of the itinerary is given as a sequence of instructions, which specify approximately the distance and direction of each object from the previous one. The goal of the robot is to reach the last object. We formulate this simplified problem as a Markov Decision Process, based on stochastic models of the detection algorithm and instructions. The Monte Carlo Tree Search method is eventually used to solve this problem

Modélisation et émulation des canaux de propagation des systèmes MIMO

Les systèmes de télécommunication mobile de la prochaine génération doivent permettre des améliorations substantielles par rapport aux anciennes générations et des débits plus élevés devraient être atteints. Pour atteindre ces objectifs, une nouvelle technique de transmission a été mise en évidence. Cette technique consiste en une architecture de transmission à plusieurs antennes à l'émission et à la réception, appelée MIMO (Multi Input Multi Output). Les travaux de recherche ont montré que ces systèmes sont capables d'atteindre une grande efficacité spectrale. La conception et la simulation de tels systèmes nécessitent une connaissance approfondie du canal radio. Dans ce mémoire, on s'intéresse à la modélisation du canal matriciel des systèmes MIMO. Différents modèles du canal MIMO ont été examinés et deux parmi ces modèles ont été implémentés dans SPW afin de faciliter la simulation et l'étude de performance des systèmes MIMO sans fil. Pour valider l'implémentation de ces modèles, nous avons analysé l'effet de corrélation sur le taux d'erreur du symbole d'un système MIMO. Une investigation de la corrélation et de la capacité du canal MIMO basée sur des mesures RF incorporées a été menée. Nous avons démontré qu'une décomposition adéquate de la matrice originale du canal fait apparaître une matrice mesurable. Les résultats des simulations ont démontré que la capacité, calculée à base de la matrice mesurable, dépend de la corrélation. Cette dépendance est la même que celle de la capacité calculée à base de la matrice originale avec une différence quasi constante

Planification de prises pour la manipulation robotisée

Cette thèse propose une nouvelle approche pour l'analyse des prises. En se basant sur la théorie de l'axe central du torseur des forces de contact, nous avons développé une nouvelle condition nécessaire et suffisante pour qu'une prise soit en fermeture de force (force-closure). Pour le cas des prises planes à n points de contact, nous avons proposé une nouvelle méthode géométrique pour le test de la force-closure. Cet algorithme graphique est basé sur des calculs géométriques simples qui permettent de réduire d'une manière significative le coût de calcul par rapport aux schémas linéaires. En outre, une nouvelle formulation linéaire est proposée pour le test et la caractérisation d'une prise à n points de contact. Cet algorithme présente l'avantage d'être très simple du point de vue implémentation et rapide du point de vue temps de calcul. Afin de valider l'approche proposée, nous l'avons comparée avec les algorithmes basés sur le calcul de l'enveloppe convexe des torseurs primitifs de contact. Des implémentations de cet algorithme sont effectuées dans le démonstrateur ``Move3d'' du LAAS ainsi que dans le simulateur ``GraspIt''. Nous abordons ensuite la synthèse de prises qui définissent une force-closure. En premier lieu, nous avons proposé la formulation du problème de recherche de la configuration des points de contact assurant un maximum de stabilité de l'objet comme étant un problème d'optimisation sous contraintes. En second lieu, pour les prises robotisées, nous avons présenté une approche pour la recherche des prises stables d'objets 3D. Le planificateur de prises proposé permet de générer des prises faisables sans passer par le calcul de la cinématique inverse de la main mécanique. Cette approche exploite, sans aucune transformation géométrique, les modèles CAO des objets à saisir pour minimiser le temps de recherche des prises. Ce planificateur de prises utilise un algorithme de résolution basé sur la technique d'optimisation stochastique du recuit simulé. Cette méthode nous a permis de synthétiser des prises de bonne qualité d'objets complexes même dans des environnements encombrés d'obstacles. Pour illustrer l'efficacité de la démarche proposée, nous avons présenté des implémentations dans l'environnement de simulation ``GraspIt''.This thesis proposes a new approach for grasp analysis. Based on the theory of central axes of grasp wrench, we developed a new necessary and sufficient condition for n-finger grasps to achieve force-closure property. For n-finger planar grasps, we proposed a new graphical method for testing force-closure of arbitrary planar objects. The proposed geometric algorithm is very simple and requires low computational complexity. Thus, it can be used in real-time implementations and reduce significantly the computational cost compared to linear programming schemes. Further, based on friction-cone linearization, we formalized quantitative test of planar and spatial n-fingered force-closure grasps as a new linear programming problem. The proposed quantitative force-closure test offers a good metric of quality measurement without need to compute the convex hull of the primitive contact wrenches, which efficiently reduces the amount of computational time. Implementations were performed on ``Move3D'' and ``GraspIt'' simulation environments. For grasp synthesis, we formulated the computation of fingertips locations problem as an optimization problem under constraints. Furthermore, we presented an approach for finding appropriate stable grasps for a robotic hand on arbitrary objects. We used simulated annealing technique to synthesize suboptimal grasps of 3D objects. Through numerical simulations on arbitrary shaped objects, we showed that the proposed approach is able to compute good grasps for multifingered hands within reasonable computational time. The proposed grasp planner was implemented on ``GraspIt'' simulator

Système informatique d'aide à la modélisation mathématique basé sur un langage de programmation dédié pour les systèmes dynamiques discrets stochastiques.Application aux modèles de croissance de plantes.

In agriculture, in order to predict crop yield or to reduce inputs, mathematical models of plant growth open new perspectives by simulating crop growth in interaction with the environment. In this thesis we will particularly focus on ”mechanistic” models based on the description of ecophysiological and archictectural processes in plants.Since the first attempts, in the seventies, the scientific community has created a large number of models with va- rious objectives : for instance, CERES, STICS, APSIM, LNAS as crop models and LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT as functional-structural models.These models have to be designed and evaluated with a rigourous process in several steps, according to what is usually described as ”good modelling practices”. The methods involved in the different steps are : sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation, model selection, data assimilation, optimal control ... According to the configuration of the study case, various algorithms can be used at each of these steps. The state-of-the-art software systems generally focus on one aspect of the global workflow, but very few focus on the workflow itself and propose the whole chain of mathematical methodologies adapted to the type of models and configurations faced in plant growth modelling : stochastic and nonlinear dynamical models involving a lot of processes and parameters, heterogeneous and irregular system observations.This thesis considers the formalization of stochastic dynamical models, of statistical methods and algorithms dedicated to their study and of the interface between models and algorithms to generate the analysis workflow. We deduce the conception of a software platform which allows modelers (or more exactly modelling teams, since the activity is quite complex) to create and validate crop/plant models by using a single language and dedicated statistical tools. Our system facilitates model design, sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation and evaluation from experimental data and optimization.Our research is at the heart of ”quantitative agronomy” which combines agronomy, modeling, statistics and computer science. We describe and formalize the type of models faced in agronomy and plant sciences and how we simulate them. We detail the good modelling practices workflow and which algorithms are available at all steps. Thanks to this formalization and tools, model studies can be conducted in an easier and more efficient way. It is illustrated on several test cases, particularly for the LNAS and STICS models. Based on this conception and results, we also discuss the possibility to deduce an ontology and a domain-specific language in order to improve the communication between experts. Finally, we conclude about the perspectives in terms of community platforms, first generally for modellers, and second more specifically in quantitative agronomy.Afin de prévoir les rendements ou réduire la consommation d’intrants nous pouvons, en exploitant les données expérimentales, créer des modèles mathématiques afin de simuler la croissance des cultures en fonction des caractéristiques de l’environnement. Dans cette optique, cette thèse s’intéresse particulièrement aux modèles dits ”mécanistes”.Des premières tentatives, dans les années 70, à nos jours, il y a eu pléthore de nouveaux modèles créés, à différentes échelles, afin d’étudier certains phénomènes dans les cultures ou au sein des plantes. On peut par exemple citer : CERES, STICS, APSIM, LNAS pour les modèles dits de culture ou LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT, pour les modèles dits structure-fonction.Ces modèles nécessitent d’être créés et évalués en conduisant une analyse rigoureuse possédant de nombreuses étapes et dont chacune est composée de plusieurs algorithmes complexes. Cette étude devrait s’inscrire dans une démarche dite de bonnes pratiques de modélisation, ”Good Modelling Practices”. On peut citer comme fonctionnalités : l’analyse de sensibilité, l’estimation paramétrique, l’analyse d’incertitude, l’assimilation de données, la sélection de modèles, le contrôle optimal ... En fonction de la configuration du cas, chacune de ces fonctionnalités peut faire appel à un grand nombre d’algorithmes avec chacun des caractéristiques propres. On retrouve dans l’état de l’art des plateformes qui s’occupent souvent d’une fonctionnalité mais très rarement qui s’attaquent à l’ensemble de la chaîne de travail.Cette thèse propose une formalisation des modèles dynamiques stochastiques (cadre adapté à la modélisation des plantes), de méthodes et algorithmes statistiques dédiés à leur étude et de l’interfaçage entre les modèles et les algorithmes dans cette chaîne de travail. Nous en déduisons la conception d’un système informatique (ou plateforme logicielle) permettant d’aider les modélisateurs, ou plutôt les équipes de modélisation tant l’activité est complexe et transverse, afin de créer et valider des modèles agronomiques par le truchement d’un langage dédié et d’outils statistiques associés. Le système facilite ainsi l’écriture des modèles, leur analyse de sensibilité, leur identification paramétrique et leur évaluation à partir de données expérimentales, leur optimisation. Notre domaine d’étude est au coeur de ”l’agronomie quantitative”, qui combine à la fois agronomie, modélisation, statistiques et informatique. Nous décrirons les types de modèles mathématiques pris en compte et comment nous les traduisons sur machine afin de permettre des simulations. Puis nous passerons en revue le flux de travail général ainsi que les algorithmes utilisés afin de montrer la conduite générale des études qui sont désormais plus facilement et rapidement faisables. Ce flux sera testé sur plusieurs cas d’étude, en particulier pour les modèles LNAS et STICS. Finalement, nous ouvrirons sur la possibilité d’injecter ces études dans une base de connaissance générale, ou ontologie, avec un langage dédié avant de conclure sur les perspectives du travail développé pour la communauté et notamment celles en termes de plateformes à destination des modélisateurs en général et des utilisateurs des modèles agronomiques en particulier

Cadre décisionnel basé sur la simulation et l'optimisation pour résoudre le problème générique de la recherche de la meilleure combinaison de scénarios : applications pour la prise de décisions complexes

Lorsque le temps est manquant, la simulation-optimisation est une méthode très utilisée pour déterminer le « meilleur » scénario possible. En contexte manufacturier, on peut vouloir déterminer les paramètres de production qui vont maximiser la productivité d'une ligne de production. Le nombre de scénarios possibles (représentant différentes configurations possibles de la ligne) étant souvent très grand, tous les scénarios ne peuvent être simulés. La simulation-optimisation permet de trouver un « bon » scénario, i.e. le scénario donnant les meilleurs résultats par rapport à des critères définis (ici, la productivité) dans un contexte où le temps ne permet pas de simuler toutes les possibilités. Dans le cas où l'on cherche à déterminer la productivité combinée de plusieurs lignes de production, on cherche alors plusieurs scénarios qui, conjointement, vont maximiser ce critère, i.e. la « meilleure combinaison » de scénarios. Or, lorsqu'on recherche le meilleur ensemble de scénarios et non le meilleur scénario, les méthodes classiques s'appliquent difficilement. À notre connaissance, le problème de la recherche de la meilleure combinaison de scénarios n'a pas été introduit formellement dans la littérature. Cette thèse propose une définition formelle de ce problème et un cadre pour le résoudre. Le cadre proposé utilise la simulation dans le but d'évaluer des scénarios. L'optimisation est ensuite utilisée pour déterminer la meilleure combinaison de scénarios. Le nombre de scénarios à simuler est tel qu'il n'est pas possible de tous les évaluer. Nous proposons aussi d'utiliser certaines méthodes de recherche dans les arbres, issues de la programmation par contraintes pour déterminer quels scénarios devraient être évalués en premier. La pertinence du cadre est démontrée par son application à travers plusieurs problèmes industriels. La première application s'attarde à résoudre des problèmes de planification tactique liés à l'industrie du bois d'œuvre nord-américaine. Cette dernière fabrique presque exclusivement des produits de commodité (c'est-à-dire des produits aux dimensions et propriétés standards destinés à la construction). Il arrive que certains clients veuillent aussi des produits avec des caractéristiques spécifiques. Le contexte manufacturier actuel ne permet pas au scieur de connaître le panier de produits global qui découlera de l'introduction d'un nouveau produit. En effet, du fait de la divergence des flux et de la co-production associées à la transformation de la matière première en scierie, l'ajout d'un autre produit à fabriquer entraîne des répercussions sur l'ensemble du panier de produits. Nous proposons donc d'utiliser le cadre pour intégrer à la planification tactique la demande pour des produits spécifiques jamais fabriqués auparavant. Le cadre utilise un simulateur de débitage de billes couplé à un modèle de planification pour réaliser un plan. Ce dernier permet au décideur d'évaluer quelles demandes pour des produits sur mesure devraient être acceptées, quoi produire et quand, ainsi que les paramètres de l'équipement à utiliser et la matière première à acheter/consommer à chaque période. La seconde application du cadre présentée dans cette thèse a pour but d'améliorer les décisions prises par un système de découpe de bois de plancher soumis à de fortes contraintes de production. La découpe d'un ensemble d'images de planches provenant de productions passées est simulée pour différentes configurations du système. Une base de données caractérisant la production attendue pour chaque configuration est ainsi générée. Le simulateur est le système réel utilisé « hors-ligne ». À partir des informations obtenues, nous établissons ensuite un horaire de production en utilisant un modèle d'optimisation linéaire maximisant la valeur attendue de la production. L'horaire permet de définir comment configurer le système de découpe tout au long de la production. Le cadre peut aussi être appliqué pour résoudre d'autres problèmes du même type comme, par exemple, pour la conception d'usines en réseau dans une chaîne logistique. Enfin, pour illustrer et vérifier la pertinence de l'utilisation de certaines méthodes de recherche dans les arbres pour déterminer l'ordre d'évaluation des scénarios, la démarche est appliquée au problème de découpe de bois de plancher mentionné préalablement. L'étude réalisée montre que les méthodes issues de la programmation par contraintes pourraient se révéler efficaces pour résoudre ce type de problèmes. En effet, la méthode Limited Discrepancy Search (LDS) obtient des résultats très semblables à une heuristique spécialement élaborée pour le cas étudié. Or LDS est une méthode générique et pourrait s'appliquer à d'autres cas