The cropping-plan decision-making : a farm level modelling and simulation approach

L'assolement' c'est à dire l'attribution des cultures sur les différentes parcelles de l'exploitation agricole' est un élément fondamental de la stratégie de l'agriculteur. Il provient d'un équilibre entre des contraintes et objectifs multiples alliant les dimensions sociale' économique' agronomique et environnementale (utilisation des ressources). Il reflète deux dimensions: une dimension stratégique (lié aux orientations de l'exploitation) et une dimension tactique plus lié à l'adaptation des attributions suite à des contextes changeant (climatique' prix). Afin représenter ces deux niveaux et ainsi structurer les enjeux relatifs aux choix d'assolement à l'échelle de l'exploitation nous proposons une approche basées sur : i) une analyse du processus décisionnel par le biais d'enquêtes en exploitation; ii) une modélisation dynamique aussi bien sur des processus biophysiques (modèles de culture) que sur des processus de gestion (modèle de décision) pour comprendre et simuler. ABSTRACT : Evolutions of the institutional and environmental contexts are driving search for alternative cropping systems to reduce water use while maintaining high levels of productivity. This thesis is an account of the long tradition of research on cropping-plan choices at the farm level. It concerns the scope of modelling agricultural systems with an opening to economy. The objective of the research described in this thesis is to produce formalised knowledge on farmers’ croppingplan choices under uncertain environment (price and weather) by analysing and modelling their decision-making processes. Formalising and modelling decision-making processes is becoming a crucial point to develop decision support systems that go beyond limitations of formerly developed prescriptive approaches. This thesis contributes to the development of a formalised and integrated methodology to study and model complex decision-making process. This methodology enables to fill the gap between field surveys and decision-model implementation. The methodology is drawn upon a theoretical background of the decision-making' and consistently combined tools to respectively survey' analyse' model and implement coupled agent and biophysical models. In this thesis' I address the question of uncertainty in two directions. I first analyse the spatio-temporal dynamic of individual farmers’ decision-making process. Then I estimate farmers’ aversion to risk by comparing stated and revealed elicitation methods. On the basis of field survey results' I develop a decision model called CRASH. The approach to develop the model stresses on explicit formalisation of the decision-making process in its temporal and spatial dimensions' and representation of the domain knowledge through generic concepts that are close to ones used by decision-makers. The implementation of developed models is carried out on the RECORD platform as trail blazing project. The originality relies on the use of dynamic models on both the biophysical and management processes. This research opens new perspectives for developing farm specific decision support systems that are based on simulating farmers’ decisionmaking processes. The modelling and simulating the cropping-plan decision-making processes should enable to design with farmers cropping systems that re-conciliate the required adaptive capacities and needs to maintain cropping systems productivity

Approche modulaire pour la planification continue : application à la conduite des systèmes de culture

Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés à la conception des systèmes complexes autonomes opérant dans un environnement dynamique et incertain. Nous expliquons que la conduite des systèmes de culture d'une exploitation agricole est un problème multi-échelles spatiales et temporelles. La structure de l'exploitation étant fixée, elle intègre trois types de décision qui sont: l'allocation des cultures (à long terme), choix du mode de conduite des cultures, les itinéraires technique (à moyen terme) et l'ordonnancement des opérations agricoles journalières (à court terme). Ces problèmes de décision étant de nature différente, nous avons développé pour chacun d'eux des méthodes de planification spécifiques. Nous proposons d'aborder l'allocation des cultures comme un problème de satisfaction de contraintes pondérées où l'utilité de l'allocation est évaluée par une fonction de coût globale. Les modes de conduite des cultures étant prédéfinis, nous utilisons une approche de planification temporelle et hiérarchique dans laquelle l'heuristique de décomposition est une fonction globale permettant ainsi, de prendre en compte les interdépendances entre les effets de chaque mode de conduite. Enfin, l'approche que nous proposons pour l'ordonnancement des opérations agricoles est basée sur un modèle de programmation linéaire. Pour appréhender ces différents problèmes de décision, nous proposons une architecture systémique nommée "Safihr". Celle-ci est capable de prendre en compte l'entrelacement en ligne de plusieurs planificateurs spécifiques. Cette architecture repose sur le cadre des systèmes à événements discrets (DEVS). L'agent agriculteur est vu comme un système hiérarchique, dynamique et distribué en interaction avec son environnement physique. Chacun des planificateurs est vu comme un système de contrôle indépendant. "Safihr" intègre les mécanismes permettant de faire coopérer différents planificateurs au sein d'un même système.In this work, we address the challenge of the development of autonomous complex systems operating in a dynamic and uncertain environment. We only consider a farm with a cropping system and a determined structure. We explain that decision-making in farming systems is a complex issue in which decisions are joined up, through various spatial and scales. These decisions are usually grouped in three classes: strategic, tactical and operational decisions. Strategic decisions are long-term planning problems in which, knowing biophysical and structural constraints, crops are assigned to plots over a fixed horizon. Tactical decisions are mid-term planning problems in which, knowing crops to be grown, a crop management systems is assigned to each pair of plot and crop. Finally, operational decisions are short-term scheduling problems that could be summarized as scheduling daily farm operations to timely control crop production processes. Considering, the inherent feature of these decision-making problems, we developed for each of them a specific planning technique. Strategic decisions are address as a Weighted Constraint Satisfaction Problem in which the relevance of crops allocation is assessed by a global objective function. Tactical decisions are address as hierarchical and temporal planning problems, based on Hierarchical Tasks Networks and Simple Temporal Network. We introduced a new decomposition heuristic into HTN framework which enables to take into account the interdependence between crops production techniques. Finally, we proposed to tackle operational decisions by using linear programming techniques. To interleave these decision-making problems, we introduce a new modular architecture call Safihr "Simulation based Architecture For Interleaving Heterogeneous decisions in Real world problems". The proposed architecture is a model-based approach relying on Discrete EVent System specification formalism

Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)

Contenido: Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs) Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

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Towards a deliberative agent system based on DEVS formalism for application in agriculture

Analysing and designing whole-farm systems can greatly be enhanced by using simulation platforms that support representation of management decision-making processes. Asmanager of a purposive system, a farmer reasons his actions on the basis of a deliberated context-dependent course ofactions setup to integrate biological, managerial and technical constraints specific to the farm and its environment.This paper presents a system-based model of such deliberative decision-making behavior based on the DEVS (Discrete Event System Specification) formalism. The modelingof farmer’s decision-making is addressed using the Belief-Desire-Intention (BDI) agent paradigm that provides a theoreticalframework to articulate respectively the informational, motivational and intentional drivers underlying decisionmaking in an open (dynamic) environment. The functioningof such a management process is illustrated through the example of scheduling and coordinating the technical activities involved in a corn production system

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

WICC 2016 : XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016), realizado en la Universidad Nacional de Entre Ríos, el 14 y 15 de abril de 2016.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI