To Develop a Database Management Tool for Multi-Agent Simulation Platform

Depuis peu, la Modélisation et Simulation par Agents (ABMs) est passée d'une approche dirigée par les modèles à une approche dirigée par les données (Data Driven Approach, DDA). Cette tendance vers l’utilisation des données dans la simulation vise à appliquer les données collectées par les systèmes d’observation à la simulation (Edmonds and Moss, 2005; Hassan, 2009). Dans la DDA, les données empiriques collectées sur les systèmes cibles sont utilisées non seulement pour la simulation des modèles mais aussi pour l’initialisation, la calibration et l’évaluation des résultats issus des modèles de simulation, par exemple, le système d’estimation et de gestion des ressources hydrauliques du bassin Adour-Garonne Français (Gaudou et al., 2013) et l’invasion des rizières du delta du Mékong au Vietnam par les cicadelles brunes (Nguyen et al., 2012d). Cette évolution pose la question du « comment gérer les données empiriques et celles simulées dans de tels systèmes ». Le constat que l’on peut faire est que, si la conception et la simulation actuelles des modèles ont bénéficié des avancées informatiques à travers l’utilisation des plateformes populaires telles que Netlogo (Wilensky, 1999) ou GAMA (Taillandier et al., 2012), ce n'est pas encore le cas de la gestion des données, qui sont encore très souvent gérées de manière ad-hoc. Cette gestion des données dans des Modèles Basés Agents (ABM) est une des limitations actuelles des plateformes de simulation multiagents (SMA). Autrement dit, un tel outil de gestion des données est actuellement requis dans la construction des systèmes de simulation par agents et la gestion des bases de données correspondantes est aussi un problème important de ces systèmes. Dans cette thèse, je propose tout d’abord une structure logique pour la gestion des données dans des plateformes de SMA. La structure proposée qui intègre des solutions de l’Informatique Décisionnelle et des plateformes multi-agents s’appelle CFBM (Combination Framework of Business intelligence and Multi-agent based platform), elle a plusieurs objectifs : (1) modéliser et exécuter des SMAs, (2) gérer les données en entrée et en sortie des simulations, (3) intégrer les données de différentes sources, et (4) analyser les données à grande échelle. Ensuite, le besoin de la gestion des données dans les simulations agents est satisfait par une implémentation de CFBM dans la plateforme GAMA. Cette implémentation présente aussi une architecture logicielle pour combiner entrepôts deIv données et technologies du traitement analytique en ligne (OLAP) dans les systèmes SMAs. Enfin, CFBM est évaluée pour la gestion de données dans la plateforme GAMA à travers le développement de modèles de surveillance des cicadelles brunes (BSMs), où CFBM est utilisé non seulement pour gérer et intégrer les données empiriques collectées depuis le système cible et les résultats de simulation du modèle simulé, mais aussi calibrer et valider ce modèle. L'intérêt de CFBM réside non seulement dans l'amélioration des faiblesses des plateformes de simulation et de modélisation par agents concernant la gestion des données mais permet également de développer des systèmes de simulation complexes portant sur de nombreuses données en entrée et en sortie en utilisant l’approche dirigée par les données.Recently, there has been a shift from modeling driven approach to data driven approach inAgent Based Modeling and Simulation (ABMS). This trend towards the use of data-driven approaches in simulation aims at using more and more data available from the observation systems into simulation models (Edmonds and Moss, 2005; Hassan, 2009). In a data driven approach, the empirical data collected from the target system are used not only for the design of the simulation models but also in initialization, calibration and evaluation of the output of the simulation platform such as e.g., the water resource management and assessment system of the French Adour-Garonne Basin (Gaudou et al., 2013) and the invasion of Brown Plant Hopper on the rice fields of Mekong River Delta region in Vietnam (Nguyen et al., 2012d). That raises the question how to manage empirical data and simulation data in such agentbased simulation platform. The basic observation we can make is that currently, if the design and simulation of models have benefited from advances in computer science through the popularized use of simulation platforms like Netlogo (Wilensky, 1999) or GAMA (Taillandier et al., 2012), this is not yet the case for the management of data, which are still often managed in an ad hoc manner. Data management in ABM is one of limitations of agent-based simulation platforms. Put it other words, such a database management is also an important issue in agent-based simulation systems. In this thesis, I first propose a logical framework for data management in multi-agent based simulation platforms. The proposed framework is based on the combination of Business Intelligence solution and a multi-agent based platform called CFBM (Combination Framework of Business intelligence and Multi-agent based platform), and it serves several purposes: (1) model and execute multi-agent simulations, (2) manage input and output data of simulations, (3) integrate data from different sources; and (4) analyze high volume of data. Secondly, I fulfill the need for data management in ABM by the implementation of CFBM in the GAMA platform. This implementation of CFBM in GAMA also demonstrates a software architecture to combine Data Warehouse (DWH) and Online Analytical Processing (OLAP) technologies into a multi-agent based simulation system. Finally, I evaluate the CFBM for data management in the GAMA platform via the development of a Brown Plant Hopper Surveillance Models (BSMs), where CFBM is used ii not only to manage and integrate the whole empirical data collected from the target system and the data produced by the simulation model, but also to calibrate and validate the models.The successful development of the CFBM consists not only in remedying the limitation of agent-based modeling and simulation with regard to data management but also in dealing with the development of complex simulation systems with large amount of input and output data supporting a data driven approach

To Develop a Database Management Tool for Multi-Agent Simulation Platform

Depuis peu, la Modélisation et Simulation par Agents (ABMs) est passée d'une approche dirigée par les modèles à une approche dirigée par les données (Data Driven Approach, DDA). Cette tendance vers l’utilisation des données dans la simulation vise à appliquer les données collectées par les systèmes d’observation à la simulation (Edmonds and Moss, 2005; Hassan, 2009). Dans la DDA, les données empiriques collectées sur les systèmes cibles sont utilisées non seulement pour la simulation des modèles mais aussi pour l’initialisation, la calibration et l’évaluation des résultats issus des modèles de simulation, par exemple, le système d’estimation et de gestion des ressources hydrauliques du bassin Adour-Garonne Français (Gaudou et al., 2013) et l’invasion des rizières du delta du Mékong au Vietnam par les cicadelles brunes (Nguyen et al., 2012d). Cette évolution pose la question du « comment gérer les données empiriques et celles simulées dans de tels systèmes ». Le constat que l’on peut faire est que, si la conception et la simulation actuelles des modèles ont bénéficié des avancées informatiques à travers l’utilisation des plateformes populaires telles que Netlogo (Wilensky, 1999) ou GAMA (Taillandier et al., 2012), ce n'est pas encore le cas de la gestion des données, qui sont encore très souvent gérées de manière ad-hoc. Cette gestion des données dans des Modèles Basés Agents (ABM) est une des limitations actuelles des plateformes de simulation multiagents (SMA). Autrement dit, un tel outil de gestion des données est actuellement requis dans la construction des systèmes de simulation par agents et la gestion des bases de données correspondantes est aussi un problème important de ces systèmes. Dans cette thèse, je propose tout d’abord une structure logique pour la gestion des données dans des plateformes de SMA. La structure proposée qui intègre des solutions de l’Informatique Décisionnelle et des plateformes multi-agents s’appelle CFBM (Combination Framework of Business intelligence and Multi-agent based platform), elle a plusieurs objectifs : (1) modéliser et exécuter des SMAs, (2) gérer les données en entrée et en sortie des simulations, (3) intégrer les données de différentes sources, et (4) analyser les données à grande échelle. Ensuite, le besoin de la gestion des données dans les simulations agents est satisfait par une implémentation de CFBM dans la plateforme GAMA. Cette implémentation présente aussi une architecture logicielle pour combiner entrepôts deIv données et technologies du traitement analytique en ligne (OLAP) dans les systèmes SMAs. Enfin, CFBM est évaluée pour la gestion de données dans la plateforme GAMA à travers le développement de modèles de surveillance des cicadelles brunes (BSMs), où CFBM est utilisé non seulement pour gérer et intégrer les données empiriques collectées depuis le système cible et les résultats de simulation du modèle simulé, mais aussi calibrer et valider ce modèle. L'intérêt de CFBM réside non seulement dans l'amélioration des faiblesses des plateformes de simulation et de modélisation par agents concernant la gestion des données mais permet également de développer des systèmes de simulation complexes portant sur de nombreuses données en entrée et en sortie en utilisant l’approche dirigée par les données.Recently, there has been a shift from modeling driven approach to data driven approach inAgent Based Modeling and Simulation (ABMS). This trend towards the use of data-driven approaches in simulation aims at using more and more data available from the observation systems into simulation models (Edmonds and Moss, 2005; Hassan, 2009). In a data driven approach, the empirical data collected from the target system are used not only for the design of the simulation models but also in initialization, calibration and evaluation of the output of the simulation platform such as e.g., the water resource management and assessment system of the French Adour-Garonne Basin (Gaudou et al., 2013) and the invasion of Brown Plant Hopper on the rice fields of Mekong River Delta region in Vietnam (Nguyen et al., 2012d). That raises the question how to manage empirical data and simulation data in such agentbased simulation platform. The basic observation we can make is that currently, if the design and simulation of models have benefited from advances in computer science through the popularized use of simulation platforms like Netlogo (Wilensky, 1999) or GAMA (Taillandier et al., 2012), this is not yet the case for the management of data, which are still often managed in an ad hoc manner. Data management in ABM is one of limitations of agent-based simulation platforms. Put it other words, such a database management is also an important issue in agent-based simulation systems. In this thesis, I first propose a logical framework for data management in multi-agent based simulation platforms. The proposed framework is based on the combination of Business Intelligence solution and a multi-agent based platform called CFBM (Combination Framework of Business intelligence and Multi-agent based platform), and it serves several purposes: (1) model and execute multi-agent simulations, (2) manage input and output data of simulations, (3) integrate data from different sources; and (4) analyze high volume of data. Secondly, I fulfill the need for data management in ABM by the implementation of CFBM in the GAMA platform. This implementation of CFBM in GAMA also demonstrates a software architecture to combine Data Warehouse (DWH) and Online Analytical Processing (OLAP) technologies into a multi-agent based simulation system. Finally, I evaluate the CFBM for data management in the GAMA platform via the development of a Brown Plant Hopper Surveillance Models (BSMs), where CFBM is used ii not only to manage and integrate the whole empirical data collected from the target system and the data produced by the simulation model, but also to calibrate and validate the models.The successful development of the CFBM consists not only in remedying the limitation of agent-based modeling and simulation with regard to data management but also in dealing with the development of complex simulation systems with large amount of input and output data supporting a data driven approach

Combination Framework of BI solution & Multi-agent platform (CFBM) for multi-agent based simulations

International audienceIntegrated environmental modeling in general and specifically Multi-agent-based modeling and simulation approach are increasingly used in decision-support systems with, as a major consequence, to manipulate and generate a huge amount of data for their functioning (parametrization, use of real data in the simulation, ...). Therefore there is a need to manage efficiently these data being either used or generated by the simulation. Practically, existing general-ist simulation platforms lack database access and analysis tools and simulation outputs are usually stored as text files or spreadsheets to be manipulated later by dedicated tools. In this paper, we propose a solution to handle simulation models data, i.e. their outputs as well as corresponding real data. We designed a conceptual framework based on a combination of two components, a Business Intelligence (BI) solution and a multi-agent platform. Such a framework aims at managing simulation models data throughout the lifespan of the simulation, from its execution and its coupling with real data to the generation of simulation results order to use the simulation model as an effective decision-support sys-tem with what-if scenarios

To Calibrate & Validate an Agent-Based Simulation Model - An Application of the Combination Framework of BI solution & Multi-agent platform

National audienceIntegrated environmental modeling approaches, especially the agent-based modeling one, are increasingly used in large-scale decision support systems. A major consequence of this trend is the manipulation and generation of huge amount of data in simulations, which must be efficiently managed. Furthermore, calibration and validation are also challenges for Agent-Based Modelling and Simulation (ABMS) approaches when the model has to work with integrated systems involving high volumes of input/output data. In this paper, we propose a calibration and validation approach for an agent-based model, using a Combination Framework of Business intelligence solution and Multi-agent platform (CFBM). The CFBM is a logical framework dedicated to the management of the input and output data in simulations, as well as the corresponding empirical datasets in an integrated way. The calibration and validation of Brown Plant Hopper Prediction model are presented and used throughout the paper as a case study to illustrate the way CFBM manages the data used and generated during the life-cycle of simulation and validation

Delving into Ipsilateral Mammogram Assessment under Multi-View Network

In many recent years, multi-view mammogram analysis has been focused widely on AI-based cancer assessment. In this work, we aim to explore diverse fusion strategies (average and concatenate) and examine the model's learning behavior with varying individuals and fusion pathways, involving Coarse Layer and Fine Layer. The Ipsilateral Multi-View Network, comprising five fusion types (Pre, Early, Middle, Last, and Post Fusion) in ResNet-18, is employed. Notably, the Middle Fusion emerges as the most balanced and effective approach, enhancing deep-learning models' generalization performance by +2.06% (concatenate) and +5.29% (average) in VinDr-Mammo dataset and +2.03% (concatenate) and +3% (average) in CMMD dataset on macro F1-Score. The paper emphasizes the crucial role of layer assignment in multi-view network extraction with various strategies

Radicular cyst in a primary molar following pulp therapy with gutta percha : a case report and literature review

A radicular cyst (RC) in deciduous dentition is relatively rare. This clinical report presents a case of RC that condition derived from a primary molar undergone an endodontic treatment with gutta-percha approximately one year ago. In addition, we also considered whether intracanal medicaments and gutta-percha filling material related to the formation and development of the cyst or not

Enhancement of photocatalytic activity of TIO2 for gaseous toluene removal by simple mechanical mixing with modified zeolite

A zeolite Y was modified by the microwave-assisted method (MWA) for generating mesopores and was mechanically mixed with TiO2 for photocatalytic application. The external surface area, which is represented to the mesopore, was significantly increased about 5 to 10 times in the modified zeolites compared to the parent zeolite. The catalysts were used to catalyze the gas phase photodegradation of toluene, a volatile organic compound (VOC). The photocatalytic activity and stability of the catalyst were improved when the mesoporous zeolite was presented. The mechanical mixture contained 30 wt%. TiO2 and 70 wt%. mesoporous zeolite showed the highest toluene removal efficiency