Modélisation et gestion de flux par systèmes multiagents : application à un système d’aide à la décision en épidémiologie

par Alexandre Weber

Thèse de doctorat en Informatique industrielle et automatique

Sous la direction de Ahmed Rahmani, Daniel Dupont et de Philippe Kubiak.

Soutenue en 2007

à l'Ecole Centrale de Lille .

  • Titre traduit

    Modelling and management of flow by multiagent system : application to a decision-support system in epidemiology


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Un système complexe est caractérisé par le grand nombre d’entités en interaction qu’il regroupe. Les échanges dans le système sont vus comme des flux. L’imprévisibilité de l’évolution de tels systèmes ne permet pas de les caractériser complètement. Par conséquent, pour modéliser et comprendre la circulation de flux dans les systèmes complexes, il est nécessaire de se tourner vers la simulation. Les Systèmes Multi-Agents (SMA) représentent une méthode particulièrement appropriée à ce type de modélisation. Nous appliquons cette démarche à l’étude de la circulation d’un parasite dans un écosystème (Cryptosporidium). Ce parasite étant particulièrement résistant aux méthodes de désinfection traditionnelles, il est nécessaire de saisir les facteurs prédominants agissant dans sa propagation. A cet effet, les données, recueillies auprès de biologistes, nous ont permis de concevoir une Simulation Orientée Agents (SOA) autorisant une exploration des comportements possibles du système. Les résultats permettent d’évaluer la fiabilité de la modélisation et de mieux comprendre la dissémination du parasite. Afin d’apporter aux biologistes un outil d’aide à la décision autonome, nous avons développé un système de niveau supérieur (méta-système) capable de réaliser le monitoring d’une SOA. Ce méta-système, basé sur le concept de métaheuristique, cherche à optimiser le comportement du système en fonction d’une problématique précise en évaluant l’impact de facteurs prédéfinis sur l’évolution de la SOA. Ainsi, il est à même d’interpréter les résultats des simulations pour permettre de faire émerger, par l’auto-génération de scenarii, les causes qui influent sur la propagation du parasite.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (295 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 238-257. 222 réf.

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  • Bibliothèque : Université des sciences et technologies de Lille (Villeneuve d'Ascq, Nord). Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 50376-2007-393
  • Bibliothèque : Ecole Centrale de Lille (Villeneuve d'Ascq, Nord). Centre de documentation.
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