Distribution de Processus Décisionnels Markoviens pour une gestion prédictive d’une ressource partagée : application aux voies navigables des Hauts-de-France dans le contexte incertain du changement climatique

par Guillaume, Louis, Florent Desquesnes

Thèse de doctorat en Informatique, automatique

Sous la direction de Eric Duviella.

Soutenue le 23-10-2018

à l'Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec IMT Lille Douai (laboratoire) .

Le président du jury était Nathalie Peyrard.

Le jury était composé de Laëtitia Matignon, François Pérès.

Les rapporteurs étaient Olivier Bernard Henri Buffet, Joseba Quevedo Casin.


  • Résumé

    Les travaux de cette thèse visent à mettre en place une gestion prédictive sous incertitudes de la ressource en eau pour les réseaux de voies navigables. L'objectif est de proposer un plan de gestion de l'eau pour optimiser les conditions de navigation de l'ensemble du réseau supervisé sur un horizon spécifié. La solution attendue doit rendre le réseau résilient aux effets probables du changement climatique et aux évolutions du trafic fluvial. Dans un premier temps, une modélisation générique d'une ressource distribuée sur un réseau est proposée. Celle-ci, basée sur les processus décisionnels markoviens, prend en compte les nombreuses incertitudes affectant les réseaux considérés. L'objectif de cette modélisation est de couvrir l'ensemble des cas possibles, prévus ou non, afin d'avoir une gestion résiliente de ces réseaux. La seconde contribution consiste en une distribution du modèle sur plusieurs agents afin de permettre son passage à l'échelle. Ceci consiste en une répartition des capacités de contrôle du réseau entre les agents. Chaque agent ne possède ainsi qu'une connaissance locale du réseau supervisé. De ce fait, les agents ont besoin de se cordonner pour proposer une gestion efficace du réseau. Une résolution itérative avec échanges de plans temporaires de chaque agent est utilisée pour l'obtention de politiques de gestion locales à chaque agent. Finalement, des expérimentations ont été réalisées sur des réseaux réels de voies navigables françaises pour observer la qualité des solutions produites. Plusieurs scénarios climatiques différents ont été simulés pour tester la résilience des politiques produites.

  • Titre traduit

    Distributing Markov Decision Processes for a predictive management of a shared resource : application to the Hauts-de-France waterways in the uncertain context of climate change


  • Résumé

    The work of this thesis aims to introduce and implement a predictive management under uncertainties of the water resource for inland waterway networks. The objective is to provide a water management plan to optimize the navigation conditions of the entire supervised network over a specified horizon. The expected solution must render the network resilient to probable effects of the climate change and changes in waterway traffic. Firstly, a generic modeling of a resource distributed on a network is proposed. This modeling, based on Markovian Decision Processes, takes into account the numerous uncertainties affecting considered networks. The objective of this modeling is to cover all possible cases, foreseen or not, in order to have a resilient management of those networks. The second contribution consists in a distribution of the model over several agents to facilitate the scaling. This consists of a repartition of the network's control capacities among the agents. Thus, each agent has only local knowledge of the supervised network. As a result, agents require coordination to provide an efficient management of the network. An iterative resolution, with exchanges of temporary plans from each agent, is used to obtain local management policies for each agent. Finally, experiments were carried out on realistic and real networks of the French waterways to observe the quality of the solutions produced. Several different climatic scenarios have been simulated to test the resilience of the produced policies.


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