Formulation spatiale de données SIG pour la simulation de MAS/LUCC

National audienceLes modèles cellulaires multi-échelles (Cellular Automata Model-CAM) [9, 1, 3, 2] sont souvent utilisés pour déterminer les facteurs-clés qui influencent les variations spatio-temporelles et l'utilisation des sols sur un territoire, notamment leurs déclinaisons de type " syst emes multi-agents d'utilisation et de couverture des sols " (Multi-Agent System models of Land-Use/Cover Change-MAS/LUCC)[4, 5, 10]. Dans ce travail, nous envisageons de développer un CAM de type MAS/LUCC afin d'´ etudier par la simulation informatique la multifonctionnalité du foncier rural en Corse. Nous allons nous intéresser plusparticulì erement a l'approché economique décrivant des usages multiples, en conflit ou complémentaires : tourisme/agriculture, chasse/agriculture, agriculture/environnement, etc. Il s'agit ici de développer un mod ele capable d' expérimenter virtuellement des politiques de projet de territoire, afin que l'on puissé etudier l'impact de l'homme sur la ressourcefoncì ere. Il s'agit notamment de poursuivre les travaux de 2010, en nous inspirant des mod eles décisionnels que nous avons déj a développés dans [7, 6, 8]. Dans ce travail préparatoire , nous discutons précisément de l'opportunité d'initialiser le mod ele MAS/LUCC depuis des données expérimentales provenant d'un SIG 1. En effet, les données SIG ne pouvent pas etre intégrées en l'´ etat dans le mod ele. L'utilisation des données provenant du SIG nécessite un travail de " rasteurisation ". Celui-ci doit permettre de rendre les données digestes par le CAM. Nous pro-posons dans ce travail une méthode d' intégration fondée sur l'analysé econométrique. Pour cela, nous allons utiliser les sciences mathématiques et statistiques afin d'exprimercompì etement les données SIG dans le mod ele MAS/LUCC. Ce traitement d' intégration est illustré sur la figure 1. Nous exprimons rationnellement a l'aide des outils de la science Figure 1 – Traitement d' intégration des données expérimentales SIG

Approche de modélisation approximative pour des systèmes à évènements discrets (Application à l étude de propagation de feux de forêt)

Dans ce rapport de thèse, nous présentons une approche de modélisation approximative pour les systèmes à évènements discrets. Le but de ces recherches est de définir des outils afin d associer un formalisme de modélisation et de simulation à évènement discrets avec la logique floue. Cette nouvelle méthode appelée iDEVS permet de modéliser et simuler des systèmes à données imprécises. Tout au long de ce manuscrit, nous abordons diverses notions comme : la prise en compte d imprécisions avec la théorie des sous ensembles flous ; la simulation imprécise avec des méthodes de défuzzification ; etc. Dans le premier chapitre, nous présentons les théories associées à la logique floue. Dans le second chapitre, nous décrivons les notions de modélisation et de simulation, et notamment le formalisme DEVS. Dans le troisième chapitre, nous détaillons la méthode iDEVS, et les outils développés afin de l utiliser. Avant de conclure, nous proposons une application de l approche iDEVS pour l étude de la propagation de feux de forêt.In this thesis report, we present an approximate modeling approach for discrete events systems. The aim of this research is to develop tools to link modeling and simulation formalism, with fuzzy logic. This new method called iDEVS allows to model and to simulate inaccurate systems. Throughout the manuscript, we discuss various concepts such: take into account inaccuracies with fuzzy sets theory; fuzzy simulation with defuzzification methods In the first chapter, we present the theories associated with fuzzy logic. In the second chapter, we describe the modeling and simulation concepts, including DEVS formalism. In the third chapter, we explain the method iDEVS, and the tools developed for use. Before concluding, we propose an application of the approach iDEVS to study the spread of forest fires.CORTE-BU (200962101) / SudocSudocFranceF

Approche formelle pour la modélisation et la simulation de systèmes multi-agents

National audienc

A comparative study of pending event set implementations for PDEVS simulation

International audienc

DEVS-Ruby: a Domain Specific Language for DEVS Modeling and Simulation (WIP)

International audienc

Les expériences virtuelles de simulation comme outils d'aide à la prise de décisions : des données au processus de décision

In this document, we detail 15 years of activities; first as a PhD student (2005-2008), then as an assistant professor (2008-2011) and finally as a lecturer (since 2011) at the University of Corsica. We describe our contributions, our research projects, our administrative and teaching activities.The main aim of our thesis work (Bisgambiglia (2008)) was to take into account imprecise data in a modeling and simulation process. They led to a proposal for the integration of the Fuzzy-Set theory, in- troduced by Zadeh (1975), in a Discrete EVent system Specification formalism (DEVS Zeigler (1976)). They continued with the goal of integrating into the modeling and simulation processes other methods of considering the uncertainties (Dubois and Prade (1988b)).Thereafter, we work to the representation of systems from the multi-agent paradigm (Ferber (1995b)) and proposed a formalization of a multi-agent systems from the formalisms PDEVS (parallel versionof DEVS allowing to manage simultaneous events Chow and Zeigler (1994)) and DSDE (dynamic version of PDEVS to change structure dynamically Barros (1995)). The aim was to introduce more scientific rigor in multi-agent simulations and to allow their numerical reproducibility (c.f. Dynamic Parallel Discrete Event Multi-Agent Specification : DPDEMAS Franceschini et al. (2017)).Currently, we are working on optimization and machine learning methods to provide agents with the means to check the impact of their actions on the environment (Poiron-Guidoni et al. (2020b)). We wish to propose a complete approach to describe decision processes, from data to the formalization of simulation models adapted to the study domain.Dans ce document, nous revenons sur nos 15 dernières années d’activités; d’abord comme doc- torant (2005-2008), puis comme enseignant-chercheur contractuel (2008-2011) et enfin en tant que maître de conférences (depuis 2011) à l’Université de Corse. Nous y détaillons nos contributions, notre projet de recherche, nos activités d’administration et d’enseignement.L’objectif principal de nos travaux de thèse (Bisgambiglia (2008)) était de prendre en compte des données imprécises dans un processus de modélisation et de simulation. Ils ont donné lieu à une pro- position d’intégration de la théorie des sous-ensembles flous (Fuzzy-Set Zadeh (1975)) dans un for- malisme de modélisation et de simulation à événements discrets (DEVS Zeigler (1976)). Ils se sont poursuivis et se poursuivent toujours avec pour objectif d’intégrer dans les processus de modélisation et de simulation d’autres méthodes de prise en compte de l’incertain (Dubois and Prade (1988b)).Par la suite, nous avons ouvert nos thématiques à la représentation de systèmes à partir du para- digme multi-agents (Ferber (1995b)) et avons proposé une formalisation d’un système multi-agents à partir des formalismes PDEVS (version parallèle de DEVS permettant de gérer les événements si- multanés Chow and Zeigler (1994)) et DSDE (version dynamique de PDEVS introduisant la prise en compte d’une dynamique structurelle Barros (1995)). L’objectif était d’introduire plus de rigueur scientifique dans les simulations multi-agents et de permettre leur reproductibilité numérique (c.f. Dy- namic Parallel Discrete Event Multi-Agent Specification : DPDEMAS Franceschini et al. (2017)).Actuellement, nous travaillons sur des méthodes d’optimisation et d’apprentissage automatique afin de fournir aux agents des moyens pour évaluer l’impact de leurs actions sur l’environnement (Poiron- Guidoni et al. (2020b)). Nous souhaitons proposer une démarche complète pour décrire les processus de décision, depuis la collecte des données jusqu’à la formalisation de modèles de simulation adaptés au domaine d’étude

Approche de modélisation approximative pour des systèmes à événements discrets : Application à l'étude de propagation de feux de forêt

The purpose of our work is to integrate into a modeling and simulation formalism based on the paradigm of discrete events that is to say DEVS introduce by Professor B.P. Zeigler (Discrete EVents system Specification), a "mode of fuzzy reasoning". Our approach should make it possible to process the inaccurate parameters by using the mathematical method introduces by professor L.A. Zadeh called the Fuzzy Sets Theory. This one offers a mathematical tools pallet to model the human reasoning mode, and is an effective means to take into account the inaccuracy of knowledge. The advocated approach has to be general and independent of a given application. However we propose to validate this approach within the framework of the following application : the spreading of fires of forests modeling. This validation is developed from the fuzzy data like the wind, the spreading tableland, vegetation outlines, the ground topology, the various types of vegetation flammability, etc.Ce rapport présente les différentes étapes suivies afin de définir une nouvelle approche de modélisation et de simulation à évènements discrets pour les systèmes à paramètres imprécis. Cette étude a débuté avec des travaux sur la formalisation d'un système de production de fromage Corse. Suite à ces recherches, et en particulier, suite à la phase de modélisation du processus, nous avons pu constater l'influence de paramètres imparfaitement définis. Ces paramètres entrent en compte au cours des différentes phases de conception, et sont difficiles à représenter et surtout à manipuler. Dans le but de les prendre en compte de manière générique, nous nous sommes naturellement tournés vers l'utilisation de la Logique Floue. En effet, elle permet de représenter des informations imprécises (théorie des sous ensembles flous), incertaines (théorie des possibilités), et inexacte (raisonnement approximatif). Son avantage principal est de fournir un grand nombre d'outils mathématiques afin de manipuler de telles informations sous forme numérique ou linguistique, c'est-à-dire de manière relativement proche du mode de représentation, et surtout d'expression utilisé par l'homme. A partir des théories du flou, nous pouvons donc user de concepts mathématiques complexes tout en conservant un rapport privilégié (lien) entre représentation numérique et mode de description humain. Nous avons choisi d'intégrer ces différents outils dans un multi formalisme de modélisation et de simulation afin de pouvoir spécifier de manière générique n'importe quel type de système à paramètres imprécis. Le formalisme employé est nommé DEVS (Discrete EVents system Specification). Ses principaux avantages sont : sa capacité à être étendu à de nouveaux domaines d'étude, dans notre cas les systèmes flous ; la séparation des phases de modélisation et de simulation, de ce fait, lors de la conception d'un modèle DEVS les algorithmes de simulation sont automatiquement générés en fonction du modèle ; enfin, il permet de représenter un système sous sa forme fonctionnelle et structurelle. Notre but est d'associer le formalisme DEVS et une partie des théories du flou afin de définir une nouvelle approche de modélisation approximative