Contrôle optimal : optimisation d'une production céréalière

par Nacima Moussouni Dehbi (Moussouni)

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Emmanuel Trélat et de Mohamed Aidene.

Le président du jury était Djamal Hamadouche.

Le jury était composé de Emmanuel Trélat, Mohamed Aidene, Djamal Hamadouche, Yacine Chitour, Pierre Spitéri.

Les rapporteurs étaient Yacine Chitour, Pierre Spitéri.


  • Résumé

    Dans ce travail, nous avons résolu deux problèmes pratiques en agriculture en les modélisant en des problèmes de contrôle optimal. Un accent est mis sur les problèmes de contrôle optimal non linéaires, puisque les entrées résultantes de la modélisation sont non linéaires. On a fourni un moyen de choisir des valeurs adaptées pour le poids entre minimiser la pollution engendrée par un ajout abusif d’engrais et d’insecticides et maximiser le rendement des céréales. Le premier problème consiste à maximiser une production céréalière en tenant compte des effets néfastes de la pollution dégagée par un ajout abusif des engrais. Par la suite, dans le second problème, on a raffiné le premier problème en introduisant la contrainte de la présence des criquets. Pour les applications numériques, on a utilisé des données réelles du ministère de l’agriculture Algérien et des données de l’Institut National de la Protection des Végétaux (INPV).

  • Titre traduit

    Optimal control : optimization of a cereal production


  • Résumé

    In this work, we have solved two practices problems in agriculture by modeling in problems of optimal control. An emphasis is placed on nonlinear control optimal problems, since the output of the resulting models are nonlinear. It provided a way to choose defaults for the weight between minimizing pollution caused by an improper addition of fertilizers and insecticides and maximize cereal production. The first problem is to maximize cereal production taking into account the detrimental effects of pollution generated by adding abusive fertilizers. Subsequently, the second problem, we refined the first problem by introducing the constraint of the presence of locusts. For digital applications, were used actual data from the Algerian Ministry of Agriculture and Data from the National Institute of Plant Protection (INPV).


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