Planification de missions multi-satellites par système multi-agent coopératif

La planification de mission de constellations de satellites est un problème complexe soulevant d’importants défis technologiques pour les systèmes spatiaux de demain. L’augmentation de la taille des constellations, les performances évoluées et l’hétérogénéité des satellites sont tous des critères impliquant une combinatoire très élevée. Les techniques actuelles présentent des limites, car elles planifient un satellite à la fois et non la constellation dans son ensemble. Dans cet article, nous proposons de résoudre ce problème difficile par les systèmes multiagents coopératifs. Une amélioration du modèle AMAS4Opt est présentée, permettant de maximiser la coopération entre les agents du système. De par leurs interactions locales, ces agents, permettent d’obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, en assurant un partage équitable des tâches au sein de la constellation. Enfin, une comparaison avec l’algorithme Glouton Chronologique, couramment utilisé dans le domaine spatial, souligne les avantages de l’approche proposée

Multi-criteria and multi-objective dynamic planning by self-adaptive multi-agent system, application to earth observation satellite constellations

Etablir le meilleur plan pour l'usinage d'un produit, le meilleur ordonnancement des activités de construction d'un bâtiment ou la meilleure tournée de véhicules pour la livraison des commandes, en prenant en compte diverses contraintes économiques, temporelles, humaines, ou même météorologiques : dans cette diversité d'applications, optimiser la planification est une tâche complexe par le grand nombre d'entités hétérogènes en interaction, la forte dynamique, les objectifs contradictoires à atteindre, etc. La planification de missions pour des constellations de satellites en est un exemple majeur : beaucoup de paramètres et de contraintes, souvent antagonistes, doivent être pris en compte, entraînant une importante combinatoire. Actuellement, en Europe, les plans de missions sont élaborés au sol, juste avant que le satellite ne soit visible par la station d'émission. Les requêtes arrivant durant la planification ne peuvent être traitées, et sont mises en attente. De plus, la complexité de ce problème croit drastiquement : le nombre de constellations et les satellites les composant augmentent, ainsi que le nombre de requêtes journalières. Les approches actuelles montrent leurs limites. Pour pallier à ces inconvénients, de nouveaux systèmes basés sur la décentralisation et la distribution inhérentes à ce genre de problèmes, sont nécessaires. La théorie des systèmes multi-agents adaptatifs (AMAS) et notamment le modèle AMAS4Opt (AMAS for Optimisation) ont montré leur adéquation pour la résolution de problèmes d'optimisation complexes sous contraintes. Le comportement local et coopératif des agents AMAS permet au système de s'auto-adapter à la forte dynamique et de fournir des solutions adéquates rapidement. Dans cette thèse, nous adressons la résolution de la planification des missions de satellites par AMAS. Pour cela, nous avons complété et enrichi les modèles d'agents proposés par AMAS4Opt. Nous avons ainsi développé le système de planification dynamique de missions ATLAS. Pour valider ATLAS sur divers critères, nous avons utilisé un grand nombre de données hétérogènes. Enfin, ce travail a été comparé à un système " opérationnel' " standard sur des scénarios réels, mettant en valeur les apports de notre système.Building the best plan in product treatment, the best schedule to a building construction or the best route for a salesman in order to visit a maximum of cities in the time allowed while taking into account different constraints (economic, temporal, humans or meteorological ): in all of those variety of applications, optimizing the planning is a complex task including a huge number of heterogeneous entities in interaction, the strong dynamics, multiple contradictory objectives, etc. Mission planning for constellations of satellites is a major example: a lot of parameters and constraints, often antagonists must be integrated, leading to an important combinatorial search space. Currently, in Europe, plans are built on ground, just before the satellite is visible by the ground stations. Any request coming during the planning process must wait for the next period. Moreover, the complexity of this problem grows drastically: the number of constellations and satellites increases, as the number of daily requests. Current approaches have shown their limits. To overcome those drawbacks, new systems based on decentralization and distribution inherent to this problem, are needed. The adaptive multi-agent systems (AMAS) theory and especially the AMAS4Opt (AMAS For Optimization) model have shown their adequacy in complex optimization problems solving. The local and cooperative behavior of agents allows the system to self-adapt to highly dynamic environments and to quickly deliver adequate solutions. In this thesis, we focus on solving mission planning for satellite constellations using AMAS. Thus, we propose several enhancement for the agent models proposed by AMAS4Opt. Then, we design the ATLAS dynamic mission planning system. To validate ATLAS on several criteria, we rely on huge sets of heterogeneous data. Finally, this work is compared to an operational and standard system on real scenarios, highlighting the value of our system

MASCODE : un système multi-agent adaptatif pour concevoir des produits complexes. Application à la conception préliminaire avion

La conception préliminaire avion est un problème d'optimisation multi-disciplinaire et multi-objectif qui consiste à trouver les valeurs des paramètres de description d'un avion et de ses performances en fonction de contraintes. Ces valeurs sont calculées grâce à des connaissances disciplinaires. Les interdépendances entre les paramètres et les non linéarités complexifient les calculs pour lesquels les méthodes classiques se montrent insuffisantes. Pour pallier ce problème, nous proposons une solution basée sur les systèmes multi-agents adaptatifs dans lesquels les agents représentent les disciplines, les paramètres de conception et les performances de l'avion. Les agents en utilisant des connaissances disciplinaires et par un comportement coopératif trouvent collectivement les valeurs des paramètres de conception qui satisfont les contraintes et les performances. Nous montrons que cette approche permet aussi d'intégrer plusieurs questions telles l'étude de sensibilité des paramètres, les fronts de Pareto ou la co-conception en temps réel.The preliminary design aircraft can be viewed as a multi-disciplinary, multi-objective optimisation problem which consists in finding the values of the aircraft description parameters and of its performances. These values are calculated with disciplinary knowledge. The interdependencies between the parameters and non linearities lead to complex calculus which cannot be realized efficiently by classicmethods. We propose an approach based on adaptive multiagent systems in which agents represent the disciplines, the design parameters and the aircraft performances. In using disciplinary knowledge and a cooperative behaviour, the agents collectively reach the parameters values satisfying constraints and performances. We show this approach affords interesting capabilities such as sensibilities analysis, Pareto front or dynamic interactions

Communication publique et coopération à l'échelle internationale : le projet de communication institutionnelle de développement international Desjardins

Associé aux secteurs de la microfinance et de l' aide au développement, Développement international Desjardins (DID) est une composante du Mouvement Desjardins spécialisée, entre autres, en gestion de projets liés à la finance communautaire et offrant des services d'appui technique et d'investissement dans quelque vingt-sept pays en voie de développement et en émergence à travers le monde, en Afrique, en Amérique latine, aux Antilles, en Asie, en Europe centrale et de l'Est. À travers le choix de ce terrain d'observation, la présente thèse porte sur la gestion de la communication institutionnelle, l'un des champs de la communication publique, dans une organisation complexe, de type coopératif et oeuvrant à l' échelle internationale. Elle s'appuie, pour ce faire, sur les quatre courants d'études que sont la communication institutionnelle, la culture organisationnelle, la responsabilité sociale des entreprises et la gestion des enjeux sociaux ainsi que la communication de développement. Nous nous sommes donc attachée à la caractérisation de son approche de communication visant la promotion d'une formule coopérative québécoise au niveau international, ainsi qu'à l'appréciation de l'importance de certaines activités de comlTIunication à cara~tère stratégique de DID, entre 1970 et 2008, à travers l'analyse des moyens de communication utilisés, des publics visés, des messages destinés à être diffusés et des objectifs de communication recherchés par DID. Nous avons également présenté diverses propositions quant au projet de communication institutionnelle d'une organisation de type coopératif oeuvrant dans le domaine financier et participant à la gestion d'un enjeu social important au plan international, à savoir le développement, dans certains pays en émergence ou en transition économique à travers le monde

La géosimulation orientée agent : un support pour la planification dans le monde réel

La planification devient complexe quand il s’agit de gérer des situations incertaines. Prédire de façon précise est une tâche fastidieuse pour les planificateurs humains. L’approche Simulation-Based Planning consiste à associer la planification à la simulation. Chaque plan généré est simulé afin d’être testé et évalué. Le plan le plus approprié est alors retenu. Cependant, le problème est encore plus complexe lorsque viennent s’ajouter des contraintes spatiales. Par exemple, lors d’un feu de forêt, des bulldozers doivent construire une ligne d’arrêt pour arrêter la propagation des feux. Ils doivent alors tenir compte non seulement de l’avancée des feux mais aussi des caractéristiques du terrain afin de pouvoir avancer plus facilement. Nous proposons une approche de géosimulation basée sur les agents et qui a pour but d’assister la planification dans un espace réel, à large échelle géographique et surtout à forte composante spatiale. Un feu de forêt est un problème typique nécessitant une planification dans un monde réel incertain et soumis à de fortes contraintes spatiales. Nous illustrons donc notre approche (nommée ENCASMA) sur le problème des feux de forêts. L’approche consiste à établir un parallélisme entre l’Environnement Réel ER (p.ex. une forêt incendiée) et un Environnement de Simulation ES (p.ex. une reproduction virtuelle de la forêt incendiée). Pour garantir un niveau acceptable de réalisme, les données spatiales utilisées dans l’ES doivent absolument provenir d’un SIG (Système d’information Géographique). Les planificateurs réels comme les pompiers ou les bulldozers sont simulés par des agents logiciels qui raisonnent sur l’espace modélisé par l’ES. Pour une meilleure sensibilité spatiale (pour tenir compte de toutes les contraintes du terrain), les agents logiciels sont dotés de capacités avancées telles que la perception. En utilisant une approche par géosimulation multiagent, nous pouvons générer une simulation réaliste du plan à exécuter. Les décideurs humains peuvent visualiser les conséquences probables de l’exécution de ce plan. Ils peuvent ainsi évaluer le plan et éventuellement l’ajuster avant son exécution effective (sur le terrain). Quand le plan est en cours d’exécution, et afin de garantir la cohérence des données entre l’ER et l’ES, nous gardons trace sur l’ES des positions (sur l’ER) des planificateurs réels (en utilisant les technologies du positionnement géoréférencé). Nous relançons la planification du reste du plan à partir de la position courante de planificateur réel, et ce de façon périodique. Ceci est fait dans le but d’anticiper tout problème qui pourrait survenir à cause de l’aspect dynamique de l’ER. Nous améliorons ainsi le processus classique de l’approche DCP (Distributed Continual Planning). Enfin, les agents de l’ES doivent replanifier aussitôt qu’un événement imprévu est rapporté. Étant donné que les plans générés dans le cas étudié (feux de forêts) sont essentiellement des chemins, nous proposons également une approche basée sur la géosimulation orientée agent pour résoudre des problèmes particuliers de Pathfinding (recherche de chemin). De plus, notre approche souligne les avantages qu’apporte la géosimulation orientée agent à la collaboration entre agents humains et agents logiciels. Plus précisément, elle démontre : • Comment la cognition spatiale des agents logiciels sensibles à l’espace peut être complémentaire avec la cognition spatiale des planificateurs humains. • Comment la géosimulation orientée agent peut complémenter les capacités humaines de planification lors de la résolution de problèmes complexes. Finalement, pour appliquer notre approche au cas des feux de forêts, nous avons utilisé MAGS comme plate-forme de géosimulation et Prometheus comme simulateur du feu. Les principales contributions de cette thèse sont : 1. Une architecture (ENCASMA) originale pour la conception et l’implémentation d’applications (typiquement des applications de lutte contre les désastres naturels) dans un espace géographique réel à grande échelle et dynamique. 2. Une approche basée sur les agents logiciels pour des problèmes de Pathfinding (recherche de chemin) particuliers (dans un environnement réel et à forte composante spatiale, soumis à des contraintes qualitatives). 3. Une amélioration de l’approche de planification DCP (plus particulièrement le processus de continuité) afin de remédier à certaines limites de la DCP classique. 4. Une solution pratique pour un problème réel et complexe : la lutte contre les feux de forêts. Cette nouvelle solution permet aux experts du domaine de mieux planifier d’avance les actions de lutte et aussi de surveiller l’exécution du plan en temps réel.Planning becomes complex when addressing uncertain situations. Accurate predictions remain a hard task for human planners. The Simulation-Based Planning approach consists in associating planning and simulation. Each generated plan is simulated in order to be tested and evaluated. The most appropriate plan is kept. The problem is even more complex when considering spatial constraints. For example, when fighting a wildfire, dozers build a firebreak to stop fire propagation. They have to take into account not only the fire spread but also the terrain characteristics in order to move easily. We propose an agent-based geosimulation approach to assist such planners with planning under strong spatial constraints in a real large-scale space. Forest fire fighting is a typical problem involving planning within an uncertain real world under strong spatial constraints. We use this case to illustrate our approach (ENCASM). The approach consists in drawing a parallel between the Real Environment RE (i.e. a forest in fire) and the Simulated Environment SE (i.e. a virtual reproduction of the forest). Spatial data within the SE should absolutely come from a GIS (Geographic Information System) for more realism. Real planners such as firefighters or dozers are simulated using software agents which reason about the space of the SE. To achieve a sufficient spatial awareness (taking into account all terrain’s features), agents have advanced capabilities such as perception. Using a multiagent geosimulation approach, we can generate a realistic simulation of the plan so that human decision makers can visualize the probable consequences of its execution. They can thus evaluate the plan and adjust it before it can effectively be executed. When the plan is in progress and in order to maintain coherence between RE and SE, we keep track in the SE of the real planners’ positions in the RE (using georeferencing technologies). We periodically replan the rest of the plan starting from the current position of the real planner. This is done in order to anticipate any problem which could occur due to the dynamism of the RE. We thus enhance the process of the classical Distributed Continual Planning DCP. Finally, the agents must replan as soon as an unexpected event is reported by planners within the RE. Since plans in the studied case (forest fires) are mainly paths, we propose a new approach based on agent geosimulation to solve particular Pathfinding problems. Besides, our approach highlights the benefits of the agent-based geo-simulation to the collaboration of both humans and agents. It thus shows: • How spatial cognitions of both spatially aware agents and human planners can be complementary. • How agent-based geo-simulation can complement human planning skills when addressing complex problems. Finally, when applying our approach on firefighting, we use MAGS as a simulation platform and Prometheus as a fire simulator. The main contributions of this thesis are: 1. An original architecture (ENCASMA) for the design and the implementation of applications (typically, natural disasters applications) in real, dynamic and large-scale geographic spaces. 2. An agent-based approach for particular Pathfinding problems (within real and spatially constrained environments and under qualitative constraints). 3. An enhancement of the DCP (particularly, the continual process) approach in order to overcome some limits of the classical DCP. 4. A practical solution for a real and complex problem: wildfires fighting. This new solution aims to assist experts when planning firefighting actions and monitoring the execution of these plans

Découverte de services et collaboration au sein d'une flotte hétérogène et hautement dynamique d'objets mobiles communicants autonomes

We call autonomous systems, mobile and communicating objects which are able to perform several tasks without any human intervention. The overall cost (including price, weight and energy) of the payload required by some missions is sometimes too important to enable the entities to embed all the required capabilities (i.e. sensors and actuators). This is the reason why it is more suitable to spread all the capabilities among several entities. The team formed by those entities is called a swarm. It then becomes necessary to provide a discovery mechanism built into the swarm in order to enable its members to share their capabilities and to collaborate for achieving a global mission.This mechanism should perform task allocation as well as management of conflicts and failures which can occur at any moment on any entity of the swarm. In this thesis, we present a novel collaborative system which is called AMiRALE for heterogeneous swarms of autonomous mobile robots. Our system is fully distributed and relies only on asynchronous communications. We also present a novel tool called NEmu which enables to create virtual mobile networks with a complete control over the network topology, links and nodes properties. This tool is designed for performingrealistic experimentation on prototypes of network applications. Finally, we present experimental results on our collaborative system AMiRALE obtained through a park cleaning scenario which relies on an autonomous swarm of drones and specialized ground robots.Les systèmes autonomes sont des objets mobiles communicants capables de réaliser un certain nombre de tâches sans intervention humaine. Le coût (e.g. argent, poids, énergie) de la charge utile requise pour effectuer certaines missions est parfois trop important pour permettre aux engins d’embarquer la totalité des capacités nécessaires (i.e. capteurs et actionneurs). Répartir ces capacités sur plusieurs entités est une solution naturelle à ce problème. Un tel groupe d’entités constitue une flotte à laquelle il devient nécessaire de fournir un mécanisme de découverte permettant aux différents engins de partager leurs capacités respectives afin de résoudre une mission globale de façon collaborative. Ce mécanisme, outre l’affectation des tâches, doit gérer les conflits et les pannes potentielles qui peuvent survenir à tout moment sur tout engin de la flotte. Fort de ces constations, nous proposons un nouveau mécanisme collaboratif nommé AMiRALE qui apporte une solution aux problèmes ci-dessus pour les flottes hétérogènes d’engins mobiles autonomes. Notre système est entièrement distribué et repose uniquement sur des communications asynchrones. Nous proposonségalement un nouvel outil nommé NEmu permettant de créer des réseaux virtuels mobiles avec un contrôle important sur les propriétés de la topologie du réseau ainsi que sur la configuration des noeuds et des inter-connexions. Cet outil permet la réalisation d’expérimentations réalistes sur des prototypes d’applications réseaux. Enfin, nous proposons une évaluation de notre système collaboratif AMiRALE au travers d’un scénario de nettoyage de parc utilisant une flotte autonome de drones et de robots terrestres spécialisés

Programmation dynamique avec approximation de la fonction valeur

L'utilisation d'outils pour l'approximation de la fonction de valeur est essentielle pour pouvoir traiter des problèmes de prise de décisions séquentielles de grande taille. Les méthodes de programmation dynamique (PD) et d'apprentissage par renforcement (A/R) introduites aux chapitres 1 et 2 supposent que la fonction de valeur peut être représentée (mémorisée) en attribuant une valeur à chaque état (dont le nombre est supposé fini), par exemple sous la forme d'un tableau. Ces méthodes de résolution, dites exactes, permettent de déterminer la solution optimale du problème considéré (ou tout au moins de converger vers cette solution optimale). Cependant, elles ne s'appliquent souvent qu'à des problèmes jouets, car pour la plupart des applications intéressantes, le nombre d'états possibles est si grand (voire infini dans le cas d'espaces continus) qu'une représentation exacte de la fonction ne peut être parfaitement mémorisée. Il devient alors nécessaire de représenter la fonction de valeur, de manière approchée, à l'aide d'un nombre modéré de coefficients, et de redéfinir et analyser des méthodes de résolution, dites approchées pour la PD et l'A/R, afin de prendre en compte les conséquences de l'utilisation de telles approximations dans les problèmes de prise de décisions séquentielles

Dynamique des systèmes agraires : l'exercice du développement

Cet ouvrage est le résultat de réunions organisées sur le thème de la dynamique des systèmes agraires. Un premier cycle de réunions avait eu lieu en 1983-1984. Constatant qu'au cours de ces dernières décennies toutes les sociétés paysannes et pastorales ont été l'objet d'opérations de développement, les organisateurs du séminaire ont pensé qu'il fallait faire appel - donner la parole - à ceux qui les ont initiées, financées, animées, évaluées..."aux développeurs". ils ont entrepris en partant de leurs expériences de nous expliquer les objectifs et les moyens, la dynamique et les dérives, les résultats et le bilan d'actions conçues pour le développement rural. Chaque séance a été laissée à l'initiative d'un "développeur". L'histoire du projet est retracée par les acteurs eux-mêmes. La narration se réfère aux expériences vécues, aux motivations, et à l'engagement personnels ; elle met en cause les institutions,elle nous plonge dans le milieu rural en jeu. Les intervenants ont su nous intéresser à leur savoir-faire, et au-delà, à toutes les actions conduites dans le "projet". Tous se sont situés à l'articulation de la pratique et de l'analyse ; mais ils ont soulignés la difficulté de construire et de respecter des logiques de recherche quand on est pris dans l'engrenage de l'action. Quand au point de vue critique, le temps et le recul ont fait leur oeuvre. Il restait à élargir le débat. En l'absence des principaux intéressés - les paysans, éleveurs...directement visés par le projet - des participants au séminaire connaissant les régions évoquées ou les problèmes soulevés ont nourri la confrontation. Ce sont notamment des chercheurs pour qui les opérations de développement sont objet de recherche et qui, d'ordinaire, en découvrent les bilans à posteriori, sans trop s'attarder sur les modalités pratiques de l'intervention. Ces textes - récits informés et critiques d'expériences de développement - nous disent l'ambition, l'ampleur et la difficulté de la tâche.(résumé d'auteur