Machine Learning methods for optimization in Multi-Agent Decision Support System : application to Sign Placement for Tsunami Evacuation

par Van-Minh Le

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Yann Chevaleyre et de Jean-Daniel Zucker.

Le président du jury était Nicolas Bredèche.

Le jury était composé de Benoît Gaudou, Tuong-Vinh HO, Mathieu Lacroix.

Les rapporteurs étaient Nicolas Bredèche, Alexis Drogoul.

  • Titre traduit

    Méthodes d’Apprentissage Automatique pour l’Optimisation des Systèmes multi-agents d’aide à la décision : Application au Placement des Panneaux signalétiques pour l’aide à l'Évacuation en cas de tsunami


  • Résumé

    Les tsunamis sont l’une des catastrophes naturelles les plus dangereuses. Ils peuvent tuer des milliers de personnes (par exemple : le tsunami de l’Océan Indien en 2004 et le tsunami Tohoku Japan en 2011). L’évacuation est une solution efficace pour sauver les gens dans ces cas des désastres. Avant que le tsunami n’arrive, il faut que les gens atteignent des bâtiments en hauteur ou des zones éloignées de la mer. Notre objectif est d’aider les personnes à se diriger vers les bons endroits durant l'évacuation, en plaçant de façon judicieuse des panneaux signalétiques. Pour le placement optimal de ces panneaux est formulé dans cette thèse comme un problème d’optimisation. Dans un premier temps, nous utiliserons un simulateur multi-agents pour estimer le nombre de survivants en cas de tsunamis. Ce simulateur intégre un modèle de comportement des individus, en fonction des panneaux signalétiques placés dans la ville. L’optimisation basée sur ce simulateur étant inefficace, nous utiliserons des techniques d’apprentissage pour estimer plus rapidement le nombre de survivants dans différents cas.


  • Résumé

    In recent years, whenever we talked about tsunami, we mentioned the terrible destruction and huge casualties (the tsunami from Indian Ocean in 2004 and the tsunami in Tohoku Japan 2011). The evacuation is the most effective solution to save people in this kind of disaster. Before a tsunami arrival, people should go to the high buildings (called vertical shelters) or high ground areas or zones far from the sea (called horizontal shelters). However, there are always the part of evacuees (e.g. the tourist) who lack information of the city map, we then focus on the solution to guide people in evacuation.This thesis presents the approach of Efficient Optimization in a Multi-Agent Decision Support System : Application to Sign Placement for Tsunami Evacuation. More precisely, we study the approach to place signs and also evacuation maps in the city (at certain crossroads or junctions) to have as many people (call survivors) as possible reach the shelters before tsunami arrival. Our multiagent simulator allows us to estimate the number of survivors after a tsunami. Using various optimization techniques, we then place signs in the city in order to maximize the estimated number of survivors


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