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Ătat des lieux des reprĂ©sentations dynamiques des temporalitĂ©s des territoires
Le temps et ses caractĂ©ristiques ont toujours fait lâobjet de grandes attentions pour comprendre les dynamiques des territoires. Aujourdâhui, que ce soit Ă cause des nouvelles capacitĂ©s dâobservation en temps rĂ©el, de lâaccumulation des sĂ©ries de donnĂ©es au cours du temps, ou Ă cause de la multiplication des rythmes, les temporalitĂ©s Ă prendre en compte pour comprendre les dynamiques territoriales se multiplient et leurs imbrications se complexifient. Interroger les rythmes, les vitesses, les cycles de ces dynamiques, ou mettre en relation temporelle des phĂ©nomĂšnes spatiaux tels que les Ă©vĂšnements catastrophiques passĂ©s devient plus que jamais un enjeu pour comprendre et dĂ©cider.Les jeux de mĂ©thodes mobilisables aujourdâhui pour reprĂ©senter les temporalitĂ©s des territoires sont en plein renouvellement, et imposent dĂ©sormais bien souvent de franchir les fractures disciplinaires traditionnelles entre Ă©chelles, entre outils, entre formalismes. Les domaines dâapplications potentiellement concernĂ©s, comme celui du dĂ©veloppement durable des territoires, sont autant de domaines susceptibles de nourrir les questions associĂ©es Ă lâexploration des temporalitĂ©s des territoires. Le projet "ReprĂ©sentation dynamique des temporalitĂ©s des territoires" se veut un Ă©tat des lieux de diffĂ©rents dĂ©veloppements et solutions pour analyser et rendre compte des temporalitĂ©s des territoires. Cet Ă©tat des lieux est Ă entrĂ©es multiples, interrogeant Ă la fois des choix amont (modĂ©lisation) et des choix proprement liĂ©s Ă la question de la reprĂ©sentation. Le projet dĂ©bouche sur un ensemble de rĂ©sultats dont certains sont mis en ligne sur le site: http://www.map.cnrs.fr/jyb/puca/- Une grille de lecture de la collection d'applications analysĂ©e (voir onglet "47 applications"), grille oĂč sont combinĂ©s des indicateurs gĂ©nĂ©raux sur par exmeple le type de service rendu ou le type de dynamique spatiale analysĂ©e, et des indicateurs plus spĂ©cifiques au traitement des dimensions spatiales et temporelles. Cette grille est mise en place sur 47 applications identifiĂ©es et analysĂ©es,- Des visualisations rĂ©capitulatives conçues comme outils d'analyse comparative de la collection,- Une bibliographie structurĂ©e en relation avec la grille de lecture
Vers une intégration de la temporalité dans les SIG
Ce rapport introduit les principaux rĂ©sultats des recherches rĂ©alisĂ©es par le candidat dans le domaine des SystĂšmes dâInformation GĂ©ographiques (SIG). Le thĂšme directeur est celui de lâextension des modĂšles spatio-temporels actuellement utilisĂ©s par les SIG, vers une meilleure prise en compte de la sĂ©mantique et des propriĂ©tĂ©s du monde rĂ©el. Les travaux prĂ©sentĂ©s couvrent successivement des propositions dâintĂ©gration des modes de raisonnement spatiaux et temporels, et ce, Ă diffĂ©rents niveaux dâabstraction, et la prise en compte des processus gĂ©ographiques comme des composants de modĂ©lisation au sein des SIG. Nos expĂ©rimentations dans le domaine de lâintĂ©gration des SIG avec des outils de gestion de trafic en temps rĂ©el sont introduites, tout comme la mise en Ćuvre de SIG temporels pour la modĂ©lisation de phĂ©nomĂšnes environnementaux et urbains. Cet ensemble donne un certain nombre de repĂšres mĂ©thodologiques pour une meilleure prise en compte de la temporalitĂ© et de la sĂ©mantique de systĂšmes rĂ©els dans les SIG, nous montrons que les rĂ©sultats obtenus facilitent lâutilisation des SIG pour les applications dont les objectifs comprennent la comprĂ©hension ou la prĂ©vision de lâĂ©volution dâun systĂšme gĂ©ographique
Chapitre 9 - ModĂšles et simulations spatio-temporels comme « objets intermĂ©diaires » : le cas de lâĂ©talement urbain Ă la RĂ©union
Cette recherche est en partie financĂ©e par lâAgence nationale de la recherche Ă travers le projet Descartes (ANR 11-AGRO-002-01). Introduction Les processus de pĂ©riurbanisation se traduisent par une forte tension sur le foncier agricole et par lâĂ©mergence dâune demande en agriculture « de services ». De nouvelles fonctions sont attribuĂ©es Ă lâagriculture, comme la gestion des amĂ©nitĂ©s rurales et environnementales (Be..
Une approche pour supporter l'analyse qualitative des suites d'actions dans un environnement géographique virtuel et dynamique : l'analyse " What-if " comme exemple
Nous proposons une approche basĂ©e sur la gĂ©osimulation multi-agent et un outil dâaide Ă la dĂ©cision pour supporter lâanalyse « What-if » durant la planification des suites dâactions (plans) dans un environnement gĂ©ographique dynamique. Nous prĂ©sentons les caractĂ©ristiques du raisonnement « What-if » en tant 1) que simulation mentale 2) suivant un processus en trois Ă©tapes et 3) basĂ© sur du raisonnement causal qualitatif. Nous soulignons les limites de la cognition humaine pour appliquer ce raisonnement dans le cadre de la planification des suites dâactions dans un environnement gĂ©ographique dynamique et nous identifions les motivations de notre recherche. Ensuite, nous prĂ©sentons notre approche basĂ©e sur la gĂ©osimulation multi-agent et nous identifions ses caractĂ©ristiques. Nous traitons en particulier trois problĂ©matiques majeures. La premiĂšre problĂ©matique concerne la modĂ©lisation des phĂ©nomĂšnes gĂ©ographiques dynamiques. Nous soulignons les limites des approches existantes et nous prĂ©sentons notre modĂšle basĂ© sur le concept de situation spatio-temporelle que nous reprĂ©sentons en utilisant le formalisme de graphes conceptuels. En particulier, nous prĂ©sentons comment nous avons dĂ©fini ce concept en nous basant sur les archĂ©types cognitifs du linguiste J-P. DesclĂ©s. La deuxiĂšme problĂ©matique concerne la transformation des rĂ©sultats dâune gĂ©osimulation multi-agent en une reprĂ©sentation qualitative exprimĂ©e en termes de situations spatio-temporelles. Nous prĂ©sentons les Ă©tapes de traitement de donnĂ©es nĂ©cessaires pour effectuer cette transformation. La troisiĂšme problĂ©matique concerne lâinfĂ©rence des relations causales entre des situations spatio-temporelles. En nous basant sur divers travaux traitant du raisonnement causal et de ses caractĂ©ristiques, nous proposons une solution basĂ©e sur des contraintes causales spatio-temporelles et de causalitĂ© pour Ă©tablir des relations de causation entre des situations spatio-temporelles. Finalement, nous prĂ©sentons MAGS-COA, une preuve de concept que nous avons implĂ©mentĂ©e pour Ă©valuer lâadĂ©quation de notre approche comme support Ă la rĂ©solution de problĂšmes rĂ©els. Ainsi, les principales contributions de notre travail sont: 1- Une approche basĂ©e sur la gĂ©osimulation multi-agent pour supporter lâanalyse « What-if » des suites dâactions dans des environnements gĂ©ographiques virtuels. 2- Lâapplication dâun modĂšle issu de recherches en linguistique Ă un problĂšme dâintĂ©rĂȘt pour la recherche en raisonnement spatial. 3- Un modĂšle qualitatif basĂ© sur les archĂ©types cognitifs pour modĂ©liser des situations dynamiques dans un environnement gĂ©ographique virtuel. 4- MAGS-COA, une plateforme de simulation et dâanalyse qualitative des situations spatio-temporelles. 5- Un algorithme pour lâidentification des relations causales entre des situations spatio-temporelles.We propose an approach and a tool based on multi-agent geosimulation techniques in order to support courses of actionâs (COAs) âWhat ifâ analysis in the context of dynamic geographical environments. We present the characteristics of âWhat ifâ thinking as a three-step mental simulation process based on qualitative causal reasoning. We stress humansâ cognition limits of such a process in dynamic geographical contexts and we introduce our research motivations. Then we present our multi-agent geosimulation-based approach and we identify its characteristics. We address next three main problems. The first problem concerns modeling of dynamic geographical phenomena. We stress the limits of existing models and we present our model which is based on the concept of spatio-temporal situations. Particularly, we explain how we define our spatio-temporal situations based on the concept of cognitive archetypes proposed by the linguist J-P. DesclĂ©s. The second problem consists in transforming the results of multi-agent geosimulations into a qualitative representation expressed in terms of spatio-temporal situations and represented using the conceptual graphs formalism. We present the different steps required for such a transformation. The third problem concerns causal reasoning about spatio-temporal situations. In order to address this problem, we were inspired by works of causal reasoning research community to identify the constraints that must hold to identify causal relationships between spatio-temporal situations. These constraints are 1) knowledge about causality, 2) temporal causal constraints and 3) spatial causal constraints. These constraints are used to infer causal relationships among the results of multi-agent geosimulations. Finally, we present MAGS-COA, a proof on concept that we implemented in order to evaluate the suitability of our approach as a support to real problem solving. The main contributions of this thesis are: 1- An approach based on multi-agent geosimulation to support COAâs âWhat ifâ analysis in the context of virtual geographic environments. 2- The application of a model proposed in the linguistic research community to a problem of interest to spatial reasoning research community. 3- A qualitative model based on cognitive archetypes to model spatio-temporal situations. 4- MAGS-COA, a platform of simulation and qualitative analysis of spatio-temporal situations. 5- An algorithm to identify causal relationships between spatio-temporal situations
L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer
4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année
Approche multi-agents pour la gestion des fermes Ă©oliennes offshore
Renewable Energy Sources (RES) has grown remarkably in last few decades. Compared to conventional energy sources, renewable generation is more available, sustainable and environment-friendly - for example, there is no greenhouse gases emission during the energy generation. However, while electrical network stability requires production and consumption equality and the electricity market constrains producers to contract future production a priori and respect their furniture commitments or pay substantial penalties, RES are mainly uncontrollable and their behavior is difficult to forecast accurately. De facto, they jeopardize the stability of the physical network and renewable producers competitiveness in the market. The Winpower project aims to design realistic, robust and stable control strategies for offshore networks connecting to the main electricity system renewable sources and controllable storage devices owned by different autonomous actors. Each actor must embed its own local physical device control strategy but a global network management mechanism, jointly decided between connected actors, should be designed as well.We assume a market participation of the actors as an unique entity (the coalition of actors connected by the Winpower network) allowing the coalition to facilitate the network management through resources aggregation, renewable producers to take advantage of controllable sources flexibility to handle market penalties risks, as well as storage devices owners to leverage their resources on the market and/or with the management of renewable imbalances. This work tackles the market participation of the coalition as a Cooperative Virtual Power Plant. For this purpose, we describe a multi-agent architecture trough the definition of intelligent agents managing and operating actors resources and the description of these agents interactions; it allows the alliance of local constraints and objectives and the global network management objective.We formalize the aggregation and planning of resources utilization as a Markov Decision Process (MDP), a formal model suited for sequential decision making in uncertain environments. Its aim is to define the sequence of actions which maximize expected actual incomes of the market participation, while decisions over controllable resources have uncertain outcomes. However, market participation decision is prior to the actual operation when renewable generation still is uncertain. Thus, the Markov Decision Process is intractable as its state in each decision time-slot is not fully observable. To solve such a Partially Observable MDP (POMDP), we decompose it into a classical MDP and an information state (a probability distribution over renewable generation errors). The Information State MDP (IS-MDP) obtained is solved with an adaptation of the Backwards Induction, a classical MDP resolution algorithm.Then, we describe a common simulation framework to compare our proposed methodology to some other strategies, including the state of the art in renewable generation market participation. Simulations results validate the resources aggregation strategy and confirm that cooperation is beneficial to renewable producers and storage devices owners when they participate in electricity market. The proposed architecture is designed to allow the distribution of the decision making between the coalitionâs actors, through the implementation of a suitable coordination mechanism. We propose some distribution methodologies, to this end.La rarĂ©faction des sources de production conventionnelles et leurs Ă©missions nocives ont favorisĂ© lâessor notable de la production renouvelable, plus durable et mieux rĂ©partie gĂ©ographiquement. Toutefois, son intĂ©gration au systĂšme Ă©lectrique est problĂ©matique. En effet, la production renouvelable est peu prĂ©dictible et issue de sources majoritairement incontrĂŽlables, ce qui compromet la stabilitĂ© du rĂ©seau, la viabilitĂ© Ă©conomique des producteurs et rend nĂ©cessaire la dĂ©finition de solutions adaptĂ©es pour leur participation au marchĂ© de lâĂ©lectricitĂ©. Dans ce contexte, le projet scientifique Winpower propose de relier par un rĂ©seau Ă courant continu les ressources de plusieurs acteurs possĂ©dant respectivement des fermes Ă©oliennes offshore (acteurs EnR) et des centrales de stockage de masse (acteurs CSM). Cette configuration impose aux acteurs dâassurer conjointement la gestion du rĂ©seau Ă©lectrique.Nous supposons que les acteurs participent au marchĂ© comme une entitĂ© unique : cette hypothĂšse permet aux acteurs EnR de tirer profit de la flexibilitĂ© des ressources contrĂŽlables pour minimiser le risque de pĂ©nalitĂ©s sur le marchĂ© de lâĂ©lectricitĂ©, aux acteurs CSM de valoriser leurs ressources auprĂšs des acteurs EnR et/ou auprĂšs du marchĂ© et Ă la coalition de faciliter la gestion des dĂ©sĂ©quilibres sur le rĂ©seau Ă©lectrique, en agrĂ©geant les ressources disponibles. Dans ce cadre, notre travail sâattaque Ă la problĂ©matique de la participation au marchĂ© EPEX SPOT Day-Ahead de la coalition comme une centrale Ă©lectrique virtuelle ou CVPP (Cooperative Virtual Power Plant). Nous proposons une architecture de pilotage multi-acteurs basĂ©e sur les systĂšmes multi-agents (SMA) : elle permet dâallier les objectifs et contraintes locaux des acteurs et les objectifs globaux de la coalition.Nous formalisons alors lâagrĂ©gation et la planification de lâutilisation des ressources comme un processus dĂ©cisionnel de Markov (MDP), un modĂšle formel adaptĂ© Ă la dĂ©cision sĂ©quentielle en environnement incertain, pour dĂ©terminer la sĂ©quence dâactions sur les ressources contrĂŽlables qui maximise lâespĂ©rance des revenus effectifs de la coalition. Toutefois, au moment de la planification des ressources de la coalition, lâĂ©tat de la production renouvelable nâest pas connue et le MDP nâest pas rĂ©soluble en lâĂ©tat : on parle de MDP partiellement observable (POMDP). Nous dĂ©composons le POMDP en un MDP classique et un Ă©tat dâinformation (la distribution de probabilitĂ©s des erreurs de prĂ©vision de la production renouvelable) ; en extrayant cet Ă©tat dâinformation de lâexpression du POMDP, nous obtenons un MDP Ă Ă©tat dâinformation (IS-MDP), pour la rĂ©solution duquel nous proposons une adaptation dâun algorithme de rĂ©solution classique des MDP, le Backwards Induction.Nous dĂ©crivons alors un cadre de simulation commun pour comparer dans les mĂȘmes conditions nos propositions et quelques autres stratĂ©gies de participation au marchĂ© dont lâĂ©tat de lâart dans la gestion des ressources renouvelables et contrĂŽlables. Les rĂ©sultats obtenus confortent lâhypothĂšse de la minimisation du risque associĂ© Ă la production renouvelable, grĂące Ă lâagrĂ©gation des ressources et confirment lâintĂ©rĂȘt de la coopĂ©ration des acteurs EnR et CSM dans leur participation au marchĂ© de lâĂ©lectricitĂ©. Enfin, lâarchitecture proposĂ©e offre la possibilitĂ© de distribuer le processus de dĂ©cision optimale entre les diffĂ©rents acteurs de la coalition : nous proposons quelques pistes de solution dans cette direction
SIXIĂME ATELIER : ReprĂ©sentation et raisonnement sur le temps et l'espace (RTE 2011)
Actes de l'atelier RTE 2011, Plate-forme AFIA, ChambĂ©ryNational audienceLa reprĂ©sentation du temps et de l'espace ainsi que les modĂšles de raisonnements associĂ©s sont des thĂšmes largement Ă©tudiĂ©s en informatique, d'une maniĂšre gĂ©nĂ©rale, et en intelligence artificielle, en particulier. Ces thĂšmes sont de plus en plus importants dans de nombreux domaines de notre sociĂ©tĂ©, en particulier lĂ oĂč est disponible une trĂšs grande quantitĂ© d'informations et de services Ă©voluant au cours du temps ou dans l'espace. Les techniques temporelles et/ou spatiales sont, par exemple, importantes dans : la gestion des grandes quantitĂ©s de donnĂ©es, l'analyse et la fouille de ces donnĂ©es, la simulation et l'analyse de l'Ă©volution temporelle de processus, l'Ă©valuation de la sĂ©curitĂ© et la sĂ»retĂ©, la gestion dynamique des connaissances, la gestion de l'espace, la prĂ©vention des risques naturels, la modĂ©lisation des systĂšmes dynamiques et complexes, etc. Elles offrent une alternative ou un complĂ©ment aux mĂ©thodes statistiques et mathĂ©matiques de modĂ©lisation de l'espace et du temps
Approche multi-agents de couplage de modÚles pour la modélisation des systÚmes complexes spatiaux : application à l'aménagement urbain de la ville de Métouia
In This work we present an agent-based approach for coupling models in the context of complex spatial systems. The main idea of our approach called Coupling4Modeling is the use of the space as a medium of interactions between the coupling agents to allow them to co-exist and interact according to a set of rules that govern these interactions. By playing the role of coupling factor, space allows coupling agents to exchange data and to observe the results of pragmatic coupling of different models constituting the studied spatial complex sys-tem. This approach consisting in a methodology and an agent-oriented metamodel of coupling. Our metamodel is based on an organizational (AGRE) with holonic architecture that takes into consideration the specificity, autonomy and the calculation scale of each model. This notion of holon allows us to manage the heterogeneity of formalisms and spatio-temporal scales of models. In fact, spatial heterogeneity is managed by the decomposition of the collector and the interpreter agents until reaching the desired level of abstraction. These agents can move from one level to another by adapting the spatial scale of the space to the spatial scale of the model through conversion functions. The temporal heterogeneity is managed by a time agent that will calculate the future date in the execution of the model and a scheduler agent that will schedule these dates following the time scale of the simulation. We take the urban system of Metouia (Tunisia) as an example of spatial complex system, to study with details and to test our coupling4modeling approach. The main goal is to meet the needs of urbanists in terms of decision support in urban planning and to test our coupling approach coupling4modeling.Dans ce travail, nous prĂ©sentons une approche de couplage de modĂšles orientĂ©e agent pour la modĂ©lisation des systĂšmes complexes spatiaux. LâidĂ©e principale est dâutiliser lâespace comme medium dâinteraction entre les modĂšles Ă coupler pour leur permettre de coexister et dâinteragir conformĂ©ment Ă un ensemble de rĂšgles qui rĂ©gissent ces interactions. En jouant le rĂŽle de facteur de couplage, lâespace permet aux agents chargĂ©s du couplage dâĂ©changer des donnĂ©es et nous permet dâobserver les rĂ©sultats concrets du couplage des diffĂ©rents modĂšles constituant le systĂšme complexe spatial Ă©tudiĂ©. Cette approche est composĂ©e dâune mĂ©thodologie et dâun mĂ©tamodĂšle de couplage orientĂ©-agent. Notre mĂ©tamodĂšle est basĂ© sur une architecture organisationnelle (AGRE) et de type holonique qui prend en considĂ©ration la spĂ©cificitĂ©, lâautonomie et lâĂ©chelle de calcul de chaque modĂšle. Cette notion de holon nous permet de gĂ©rer lâhĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© des formalismes et des Ă©chelles spatio-temporelles des modĂšles. En effet, lâhĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© spatiale est gĂ©rĂ©e par la dĂ©composition des agents de collecte et de spatialisation jusquâĂ atteindre le niveau dâabstraction souhaitĂ©. Ces agents peuvent passer dâun niveau Ă lâautre en adaptant lâĂ©chelle spatiale de lâespace Ă lâĂ©chelle spatiale du modĂšle grĂące Ă des fonctions de conversion. LâhĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© temporelle est gĂ©rĂ©e par un agent de temps qui permettra de calculer la future date dâexĂ©cution du modĂšle et un agent scheduler qui se chargera de lâordonnancement de ces dates sur lâĂ©chelle de temps de la simulation. Nous prenons le systĂšme urbain de MĂ©touia (Tunisie), comme exemple de systĂšme complexe spatial Ă Ă©tudier pour rĂ©pondre aux besoins des urbanistes en termes dâaide Ă la dĂ©cision en amĂ©nagement et tester notre approche de couplage coupling4modeling
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