Modèles déterministes et stochastiques pour la résolution numérique du problème de maintien de séparation entre aéronefs

Cette thèse s inscrit dans le domaine de la programmation mathématique appliquée à la séparation d aéronefs stabilisés en altitude. L objectif est le développement d algorithmes de résolution de conflits aériens ; l enjeu étant d augmenter la capacité de l espace aérien afin de diminuer les retards et d autoriser un plus grand nombre d aéronefs à suivre leur trajectoire optimale. En outre, du fait de l imprécision des prédictions relatives à la météo ou à l état des aéronefs, l incertitude sur les données est une caractéristique importante du problème. La démarche suivie dans ce mémoire s attache d abord au problème déterministe dont l étude est nettement plus simple. Pour cela, quatre modèles basés sur la programmation non linéaire et sur la programmation linéaire à variables mixtes sont développés en intégrant notamment un critère reflétant la consommation de carburant et la durée de vol. Leur comparaison sur un ensemble de scénarios de test met en évidence l intérêt d utiliser un modèle linéaire approché pour l étude du problème avec incertitudes. Un champ de vent aléatoire, corrélé en temps et en espace, ainsi qu une erreur gaussienne sur la mesure de la vitesse sont ensuite pris en compte.Dans un premier temps, le problème déterministe est adapté en ajoutant une marge sur la norme de séparation grâce au calcul d une approximation des probabilités de conflits. Finalement, une formulation stochastique avec recours est développée. Ainsi, les erreurs aléatoires sont explicitement incluses dans le modèle afin de tenir compte de la possibilité d ordonner des manoeuvres de recours lorsque les erreurs observées engendrent de nouveaux conflits.This thesis belongs to the field of mathematical programming, applied to the separation of aircraft stabilised on the same altitude. The primary objective is to develop algorithms for the resolution of air conflicts. The expected benefit of such algorithm is to increase the capacity of the airspace in order to reduce the number of late flights and let more aircraft follow their optimal trajectory. Moreover, meteorological forecast and trajectory predictions being inexact,the uncertainty on the data is an important issue. The approach that is followed focuses on the deterministic problem in the first place because it is much simpler. To do this, four nonlinear and mixed integer linear programming models, including a criterion based on fuel consumption and flight duration, are developed. Their comparison on a benchmark of scenarios shows the relevance of using an approximate linear model for the study of the problem with uncertainties.A random wind field, correlated in space and time, as well as speed measures with Gaussianerrors are then taken into account. As a first step, the deterministic problem is adapted by computinga margin from an approximate calculation of conflict probabilities and by adding it tothe reference separation distance. Finally, a stochastic formulation with recourse is developed.In this model, the random errors are explicitly included in order to consider the possibility of ordering recourse actions if the observed errors cause new conflicts.TOULOUSE-ISAE (315552318) / SudocSudocFranceF

Constraint solving in uncertain and dynamic environments - a survey

International audienceThis article follows a tutorial, given by the authors on dynamic constraint solving at CP 2003 (Ninth International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming) in Kinsale, Ireland. It aims at offering an overview of the main approaches and techniques that have been proposed in the domain of constraint satisfaction to deal with uncertain and dynamic environments

About the choice of the variable to unassign in a decision repair algorithm

The decision repair algorithm (Jussien and Lhomme, Artificial Intelligence 139 (2002) 21–45), which has been designed to solve constraint satisfaction problems (CSP), can be seen, either (i) as an extension of the classical depth first tree search algorithm with the introduction of a free choice of the variable to which to backtrack in case of inconsistency, or (ii) as a local search algorithm in the space of the partial consistent variable assignments. or (iii) as a hybridisation between local search and constraint propagation. Experiments reported in Pralet and Verfailllie (2004) show that some heuristics for the choice of the variable to which to backtrack behave well on consistent instances and that other heuristics behave well on inconsistent ones. They show also that, despite its a priori incompleteness, decision repair, equipped with some specific heuristics, can solve within a limited time almost all the consistent and inconsistent randomly generated instances over the whole constrainedness spectrum. In this paper, we discuss the heuristics that could be used by decision repair to solve consistent instances, on the one hand, and inconsistent ones, on the other hand. Moreover, we establish that some specific heuristics make decision repair complete

Planification continue pour la conduite d'un satellite d'observation agile autonome

Aujourd'hui la quasi-totalité des engins spatiaux sont entièrement contrôlés depuis le sol. Des plans d'activités précis sont téléchargés régulièrement du sol vers l'engin, auquel la part d'autonomie laissée est réduite au minimum : régulation thermique, contrôle d'attitude. Dans le cadre d'un programme commun au CNES et à l'ONERA (programme AGATA : Architecture Générique pour l'Autonomie : Tests et Applications) portant sur l'autonomie des engins spatiaux, nous avons envisagé de déplacer les mécanismes de planification d'un satellite agile d'observation équipé d'un instrument de détection de la couverture nuageuse, du sol vers le bord, afin d'augmenter sa réactivité et son efficacité. Nous avons adapté au cas d'un satellite agile et nous avons amélioré une architecture générique réactive-délibérative développée dans le cadre du projet AGATA. Cette architecture est centrée sur une tâche réactive capable de répondre instantanément aux stimuli de l'environnement (réception de nouvelles requêtes d'observation, état de la couverture nuageuse). Cette tâche réactive est équipée de règles de décision par défaut et contrôle une tâche délibérative qui s'exécute en parallèle et utilise au mieux le temps dont elle dispose pour choisir de façon optimale la prochaine décision à prendre. Il devient alors réaliste de concevoir un satellite d'observation décidant de façon autonome et en temps réel des actions à exécuter parmi des actions de manœuvre orbitale (lorsqu'il s'éloigne trop de son orbite de référence), de rendez-vous en attitude, de détection de la couverture nuageuse, d'observation de zones au sol, de télédéchargement de données, de rechargement des batteries et de pointage géocentrique. Le développement d'un environnement de simulation temps-réel nous a permis d'évaluer le gain apporté par cette architecture, par les mécanismes de décision mis en place (règles de décision et algorithmes d'optimisation) et par la détection de la couverture nuageuse à bord du satellite.TOULOUSE-ISAE (315552318) / SudocSudocFranceF

Nogood Recording for Static and Dynamic Constraint Satisfaction Problems

Many AI synthesis problems such as planning, scheduling or design may be encoded in a constraint satisfaction problem (CSP). A CSP is typically defined as the problem of finding any consistent labeling for a fixed set of variables satisfying all given constraints between these variables. However, for many real tasks, the set of constraints to consider may evolve because of the environment or because of user interactions. The problem we consider here is the solution maintenance problem in such a dynamic CSP (DCSP). We propose a new class of constraint recording algorithms called Nogood Recording that may be used for solving both static and dynamic CSPs. It offers an interesting compromise, polynomially bounded in space, between an ATMS-like approach and the usual static constraint satisfaction algorithms. 1 Introduction The constraint satisfaction problem (CSP) model is widely used to represent and solve various AI related problems and provides fundamental tools in areas such as truth..

Dynamic Online Planning and Scheduling Using a Static Invariant-Based Evaluation Model

Sequential decision-making under uncertainty often uses an approach in which a plan is built over a given horizon ahead using a deterministic model, the first decisions in this plan are applied, new information is acquired, the plan is adapted or rebuilt from scratch over a sliding horizon, and so on. This paper introduces a generic local search library that can be used in this context to quickly build and rebuild good quality plans. This library is built upon the notion of invariant used in constraint-based local search. Invariants allow temporal constraints, resource constraints, and criteria to be very quickly evaluated from a variable assignment and re-evaluated from a small change in this assignment. The paper also shows how the library can be used to reason on dynamic problem instances using a unique static problem model, without dynamic memory allocation. The approach is illustrated on a problem of data download under uncertainty about the volume of data, coming from the space domain

Réseaux temporels simples étendus : Application à la gestion de satellites agiles

National audienceLes r éseaux temporels simples (STN, Simple Temporal Networks) permettent de repr ésenter une conjonction de contraintes de distance minimale et maximale requises sur certains couples de positions temporelles. Ce papier propose une extension des STN incluant des contraintes temporelles plus g én érales, pour lesquelles la distance a respecter entre deux positions temporelles x et y n'est plus forc ément constante mais peut d épendre des instanciations de x et de y. De telles contraintes sont utiles pour traiter des probl èmes dans lesquels le temps de transition entre deux activit és peut d épendre de l'instant d'activation de la transition. L'extension propos ée est appel ée le cadre des "Time-dependent STN"(TSTN). Les propri étés de ce cadre sont étudi ées et les techniques de r ésolution classiques sur les STN sont étendues aux TSTN. Les contributions propos ées sont int égr ées dans un algorithme de recherche locale utilis é pour la gestion de satellites dits agiles

Forward Constraint-Based Algorithms for Anytime Planning

This paper presents a generic anytime forward-search constraint-based algorithm for solving planning problems expressed in the CNT framework (Constraint Network on Timelines). It is generic because it allows many kinds of search to be covered, from complete tree search to greedy search. It is anytime because some parameter settings, together with domain-specific knowledge, allow high quality plans to be produced very quickly and to be further improved. It is forward because it systematically considers the decisions to be made in a chronological order. It is finally constraint-based because it is built on top of the CNT framework which is an extension of the CSP framework able to model discrete event dynamic systems and because it is implemented on top of the Choco constraint programming tool from which it inherits all the constraint handling machinery. Experimental comparisons are made in terms of quality profile with other domain-dependent and domain-independent planners

Time–dependent Simple Temporal Networks: Properties and Algorithms

Simple Temporal Networks (STN) allow conjunctions of minimum and maximum distance constraints between pairs of temporal positions to be represented. This paper introduces an extension of STN called Time–dependent STN (TSTN), which covers temporal constraints for which the minimum and maximum distances required between two temporal positions x and y are not necessarily constant but may depend on the assignments of x and y. Such constraints are useful to model problems in which the duration of an activity may depend on its starting time, or problems in which the transition time required between two activities may depend on the time at which the transition is triggered. Properties of the new framework are analyzed, and standard STN solving techniques are extended to TSTN. The contributions are applied to the management of temporal constraints for so-called agile Earth observation satellites