Multi-Agent Modelling for Distributed Intelligent Decision in Water Management

par Irene Pluchinotta

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Alexis Tsoukiàs et de Dino Borri.

Le président du jury était Norbert Bartelme.

  • Titre traduit

    Modélisation multi-agents pour des décisions intelligentes et distribuées dans la gestion des ressources en eau


  • Résumé

    La gestion de l'eau peut être un domaine complexe, incertain et conflictuel. Dans différentes régions du monde il se confronte à de nombreux problèmes, tel que la disparité des intérêts liés à la ressource de l’eau, plusieurs décideurs, des réseaux administratives complexes, la distribution d'eau inefficace, divers événements socio-politiques et le changement climatique. Par conséquent, la prise de décision a lieu dans un système fortement interconnecté, dans lequel ni les ramifications décisionnels ni la complexité de ses impacts peuvent être négligés. Dans la région des Pouilles, la rareté de l'eau est le principal problème croissant qui touche les communautés humaines et plus qu’humaines.La pénurie d'eau génère la nécessité d'améliorer les processus décisionnels collaboratifs avec agents multiples. Les chercheurs suggèrent que la «tragédie des communs» pourrait être évitée si une ressource partagée était gérée de manière collective. Cela nécessite le développement d'outils dynamiques d’aide à la décision. Ceux-ci devraient être capables d'intégrer les différents cadres de problèmes détenues par les décideurs, de clarifier les différences entre les cadres, de soutenir la création d'un processus collaboratif pour la structuration d’un problème et de fournir des plates-formes communes et des espaces d'interaction.À cet égard, nous avons construit un espace d'interaction dynamique (DIS), mettant en évidence les points critiques opératoires et permettant aux analystes d'identifier une définition commune du problème. Les nouveaux défis de la collecte et de l'échange de connaissances et de la représentation des concepts structurés peuvent être résolus par une approche combinée. Les systèmes multi-agents joints aux systèmes dynamiques pourraient fournir des alternatives non conventionnelles qui utilisent des composants physiques et sociales, avec une attention particulière sur les comportements individuels et collectifs dans la gestion des ressources avec plusieurs décideurs.Dans notre étude de cas, le modèle a été utilisé comme une plate-forme pour la modélisation des organisations multi-agents, afin de soutenir la prise de décision collective dans la gestion de l'eau. Le modèle est capable de représenter un système de gestion de l'eau distribuée complexe, où les comportements simulés sont basées sur des observations sur le terrain et sur la participation des parties prenantes. De plus, l'approche de système multi-agents permet l'interaction et la formalisation des comportements des usagers de l'eau dans le processus de gestion. Une modélisation type systèmes dynamiques dans un environnement d'interaction entre agents de décision, nous permet d’intégrer explicitement les différents cadres et de simuler les interactions lors de l'adoption d'une nouvelle politique. Le modèle peut montrer comment la compréhension limitée de l'espace d'interaction affecte les actions suivies par chacun des décideurs et, enfin, comment elle pourrait conduire à des mécanismes de résistance systémique. En conclusion, le résultat est l’image la plus riche possible de la situation du problème existant, qui traite de la gestion de l'eau d'irrigation dans les systèmes agricoles.


  • Résumé

    Water resource management can be a complex, uncertain and conflictual domain. It faces numerous problems in many regions of the world, such as the disparity of interests associated with the water resource, multiple decision makers, complex networks of administration, inoperative water distribution, various socio-political events and climate change. Consequently, environmental decision-making takes place in a highly interconnected system, in which neither the decisional ramifications nor the complexity of its impacts can be neglected. In the Apulia Region, water scarcity is the main rising problem and is affecting human and more-than-human communities.Water scarcity generates the need to enhance collaborative multi-agent decision-making processes. Researchers suggest that the “tragedy of commons” could be avoided when a shared resource is at stake, provided that communities interact and operate in a collective way and avoid, for example, the market rules constraints. This requires the development of dynamic decision-aiding tools. They should be capable to integrate the different problem frames held by the decision makers, to clarify the differences among those frames, to support the creation of a collaborative problem structuring process and to provide shared platforms and interaction spaces.In this regard, we built a dynamic interaction space (DIS), highlighting the operative criticalities and allowing the analysts to identify a shared problem definition. The emerging issues of gathering and exchanging knowledge and representing structured concepts can be solved through a combined approach. Multi-agent systems joined with system dynamics can provide unconventional alternatives that use physical and social components, with a particular focus on individual and collective behaviours in resource management with multiple decision makers.In our case study, the model was used as a platform for modelling multi-agent organizations, in order to support collective decision-making in water management. The model is capable of representing a distributed complex water management system, where simulated behaviours are based on field observations and on the participation of stakeholders. What is more, the multi–agent system approach enables the interaction and allows to formalize theIrene Pluchinotta – “Multi-Agent Modelling For Distributed Intelligent Decision In Water Management”iibehaviours of water users in the management process. A system dynamics modelling in an environment of interacting decision agents, allows us to explicitly consider the different frames and to simulate interactions when adopting a new policy. The model can showcase how the limited understanding of the interaction space affects the actions followed by each decision-makers and, finally, how it could lead to policy resistance mechanisms. In conclusion, the result is the richest possible picture of the existing problem situation that deals with irrigation water management in agricultural systems.

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Informations

  • Sous le titre : Multi-Agent Modelling for Distributed Intelligent Decision in Water Management
  • Détails : 1 vol. (164 p.)
  • Notes : Thèse soutenue en co-tutelle.
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