Développement de concepts et outils d’aide à la décision pour l’optimisation via simulation: Intégration des métaheuristiques au formalisme DEVS

In the world in which we live the efficient needs are increasing in various fields like industrymedecine and environnemtale monitoring. To meet this needs, many optimization methods nammed« metaheuristics » have been created over the last forty years. They are based on probabilistic andrandom reasoning and allow user to solve problems for which conventional methods can not be usedin acceptable computing times. Victim of their methods succes, the developers of the methods have toanswer to several questions : « How can the fitness of solutions be assessed ? », « How to use thesame method for several projects without change the code? », « What method will we choose for aspecific problem ? », « How to parametrize algorithms ? ».To deal with this problem, we have developed a set of concepts and tools. They have beendeveloped in the context of modeling and simulation of discrete event systems with DEVS formalism.The aims pursued are : allow temporized and spacialized optimization of existing DEVS models,improve the optimization process efficiency (quality of solutions, computing time). Modeling andsimulation are used to propose parameters toward the input of problem to optimize. This one generateresults used to improve the next proposed solutions. In order to combine optimization and simulation,we propose to represent the optimization method as models which can be easily interconnected andsimulated. We focus on consistency of exchanges between optimization models and problem models.Our approach allows early stopping of useless simulations and reduce the computing time as a result.Modeling optimization methods in DEVS formalism also allows to autimatically choose theoptimization algorithm and its parameters. Various algorithms and parameters can be used for thesame problem during optimization process at different steps. This changes are influenced by collectedresults of problem simulation. They lead on a self adaptation to the visible or/and hidden features ofthe studied problem.Our models architecture has been tested on three different problems : parametric optimizationof mathematical functions, spacialized optimization of a sensor network deployment, temporizedoptimization of a medical treatment. Genericity of our concepts and scalability of our modelsunderline the usabily of proposed tool. Concerning performance, simulation breaks and dynamicoptimization have obtained higher quality solutions in a short time.Nous vivons dans un monde où le besoin d’efficacité s’impose de plus en plus. Ce besoin s’exprime dans différents domaines, allant de l’industrie à la médecine en passant par la surveillance environnementale. Engendrées par cette demande, de nombreuses méthodes d’optimisation « modernes » également appelées « métaheuristiques » sont apparues ces quarante dernières années. Ces méthodes se basent sur des raisonnements probabilistes et aléatoires et permettent la résolution de problèmes pour lesquels les méthodes d’optimisation « classiques » également appelées « méthodes déterministes » ne permettent pas l’obtention de résultats dans des temps raisonnables. Victimes du succès de ces méthodes, leurs concepteurs doivent aujourd’hui plus que jamais répondre à de nombreuses problématiques qui restent en suspens : « Comment évaluer de manière fiable et rapide les solutions proposées ? », « Quelle(s) méthode(s) choisir pour le problème étudié ? », « Comment paramétrer la méthode utilisée ? », « Comment utiliser une même méthode sur différents problème sans avoir à la modifier ? ». Pour répondre à ces différentes questions, nous avons développé un ensemble de concepts et outils. Ceux-ci ont été réalisés dans le cadre de la modélisation et la simulation de systèmes à évènements discrets avec le formalisme DEVS. Ce choix a été motivé par deux objectifs : permettre l’optimisation temporelle et spatiale de modèles DEVS existants et améliorer les performances du processus d’optimisation (qualité des solutions proposées, temps de calcul). La modélisation et la simulation de l’optimisation permettent de générer directement des propositions de paramètres sur les entrées du modèle à optimiser. Ce modèle, quant à lui, génère des résultats utiles à la progression de l’optimisation. Pour réaliser ce couplage entre optimisation et simulation, nous proposons l’intégration des méthodes d’optimisation sous la forme de modèles simulables et facilement interconnectables. Notre intégration se concentre donc sur la cohérence des échanges entre les modèles dédiés à l’optimisation et les modèles dédiés à la représentation du problème. Elle permet également l’arrêt anticipé de certaines simulations inutiles afin de réduire au maximum la durée de l’optimisation. La représentation des méthodes d’optimisation sous formes de modèles simulables apporte également un élément de réponse dans le choix et le paramétrage des algorithmes. Grace à l’usage de la simulation, différents algorithmes et paramètres peuvent être utilisés pour un même processus d’optimisation. Ces changements sont également influencés par les résultats observés et permettent une adaptation automatique de l’optimisation aux spécificités connues et/ou cachées du problème étudié ainsi qu’à ses différentes étapes de résolution.L’architecture de modèle que nous proposons a été validée sur trois problèmes distincts : l’optimisation de paramètres pour des fonctions mathématiques, l’optimisation spatialisée d’un déploiement de réseau de capteurs sans fil, l’optimisation temporisée de traitements médicaux. La généricité de nos concepts et la modularité de nos modèles ont permis de mettre en avant la facilité d’utilisation de notre outil. Au niveau des performances, l’interruption de certaines simulations ainsi que dynamisme de l’optimisation ont permis l’obtention de solutions de qualité supérieure dans des temps inférieurs

Estimation de posture 3D à partir de données imprécises et incomplètes : application à l'analyse d'activité d'opérateurs humains dans un centre de tri

Dans un contexte d’étude de la pénibilité et de l’ergonomie au travail pour la prévention des troubles musculo-squelettiques, la société Ebhys cherche à développer un outil d’analyse de l’activité des opérateurs humains dans un centre de tri, par l’évaluation d’indicateurs ergonomiques. Pour faire face à l’environnement non contrôlé du centre de tri et pour faciliter l’acceptabilité du dispositif, ces indicateurs sont mesurés à partir d’images de profondeur. Une étude ergonomique nous permet de définir les indicateurs à mesurer. Ces indicateurs sont les zones d’évolution des mains de l’opérateur et d’angulations de certaines articulations du haut du corps. Ce sont donc des indicateurs obtenables à partir d’une analyse de la posture 3D de l’opérateur. Le dispositif de calcul des indicateurs sera donc composé de trois parties : une première partie sépare l’opérateur du reste de la scène pour faciliter l’estimation de posture 3D, une seconde partie calcule la posture 3D de l’opérateur, et la troisième utilise la posture 3D de l’opérateur pour calculer les indicateurs ergonomiques. Tout d’abord, nous proposons un algorithme qui permet d’extraire l’opérateur du reste de l’image de profondeur. Pour ce faire, nous utilisons une première segmentation automatique basée sur la suppression du fond statique et la sélection d’un objet dynamique à l’aide de sa position et de sa taille. Cette première segmentation sert à entraîner un algorithme d’apprentissage qui améliore les résultats obtenus. Cet algorithme d’apprentissage est entraîné à l’aide des segmentations calculées précédemment, dont on sélectionne automatiquement les échantillons de meilleure qualité au cours de l’entraînement. Ensuite, nous construisons un modèle de réseau de neurones pour l’estimation de la posture 3D de l’opérateur. Nous proposons une étude qui permet de trouver un modèle léger et optimal pour l’estimation de posture 3D sur des images de profondeur de synthèse, que nous générons numériquement. Finalement, comme ce modèle n’est pas directement applicable sur les images de profondeur acquises dans les centres de tri, nous construisons un module qui permet de transformer les images de profondeur de synthèse en images de profondeur plus réalistes. Ces images de profondeur plus réalistes sont utilisées pour réentrainer l’algorithme d’estimation de posture 3D, pour finalement obtenir une estimation de posture 3D convaincante sur les images de profondeur acquises en conditions réelles, permettant ainsi de calculer les indicateurs ergonomique