CoModels, engineering dynamic compositions of coupled models to support the simulation of complex systems

par Quang-Nghi Huynh

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Alexis Drogoul et de Jean-Daniel Zucker.

Soutenue le 05-12-2016

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Infos complémentaires parentName_s Université Pierre et Marie Curie - Paris 6Institut de la francophonie pour l'informatiqueUniversité Cheikh Anta DiopUniversité Gaston Bergé (Saint-Louis, Sénégal)Universtié Yaoundé 1 (Cameroun)University Cadi Ayyad Unité de modélisation mathématique et informatique des systèmes complexes [Bondy] (laboratoire) .

Le jury était composé de Bernard Pottier, Fabien Michel, Nathalie Corson, Christian Vincenot, Minh-Thu Tran-Nguyen.

  • Titre traduit

    CoModels : ingénierie des compositions dynamiques de modèles couplés pour supporter la simulation de systèmes complexes


  • Résumé

    L'objectif initial de cette thèse est d'apporter une solution à ce problème en proposant, premièrement, une approche cognitive basée sur le paradigme appelé Belief-Desire-Intention (BDI) pour représenter les processus de prise de décision des acteurs humains, et deuxièmement, une validation de cette approche dans le contexte d'un modèle complet de changement d'usage des sols dans lequel la plupart des facteurs cités ci-dessus sont également simulés. Le résultat de ce travail est une approche générique qui a été validée sur un modèle intégrant le changement d'usage des sols d'une région située dans le Delta du Mékong au Vietnam. Nos contributions principales sont les suivantes : Intégration d'une architecture BDI au sein d'une plateforme de modélisation à base d'agents (GAMA) ; Conception d'un cadre générique baptisé " Multi-Agent Based Land-Use Change " (MAB-LUC) permettant de modéliser et de simuler les changements d'usage des sols en prenant en compte les décisions des agriculteurs ; Proposition d'une solution permettant d'intégrer et d'évaluer les facteurs socio-économiques et environnementaux dans le cadre de la planification agraire et d'intégrer MAB-LUC dans le processus existant proposé par la FAO. Ce travail, au-delà du cas d'étude concernant le Delta du Mékong, a enfin été conçu de façon générique afin que la méthodologie utilisée puisse être généralisée à la modélisation de systèmes socio-écologiques où les facteurs humains doivent être représentés avec précision.


  • Résumé

    Integrated modeling approaches (multi-simulation, multimodeling, etc.) have proven challenging in practice. The first challenge deals with the technical aspects of coupling different computational or mathematical components. The second challenge lies in the alignment of the semantics of these components so that their integration does make sense, which is particularly critical in pluridisciplinary models. A number of approaches have been proposed in the last 20 years but none of them is really suitable to our context . We propose in this thesis an alternate approach, called co-modeling, which borrows concepts and tools from agent-based modeling, agent-oriented software engineering and multimodel ecologies. Simply speaking, a co-model can be defined as a multi-agent system of models and datasets. Each model or dataset is represented by one or several agents interacting with one another within the context of a larger representation of their — potentially dynamic — environment. The proposed approach does not aim at providing a general solution to the two challenges above, but at providing a framework in which modelers can easily implement their solution or test different coupling solutions. The proposed approach is fully implemented within the GAMA agent-based modeling platform. Its advantages are shown in terms of flexibility, composability and reusability in a number of case studies. The first case study is the dynamic coupling of equation-based and agent-based models to obtain “switching” models dynamically. The second one is the design of a complex integrated model where three formalisms and four modeling approaches have been successfully coupled.


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