Contrôle de processus dynamiques par systèmes multi-agents adaptatifs : application au contrôle de bioprocédés
Auteur / Autrice : | Sylvain Videau |
Direction : | Jean-Louis Uribelarrea |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Intelligence Artificielle |
Date : | Soutenance le 06/07/2011 |
Etablissement(s) : | Toulouse, INSA |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....) |
Jury : | Président / Présidente : Marie-pierre Gleizes |
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Louis Uribelarrea, Carole Bernon, Marie Beurton-aimar | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Salima Hassas, Ivan Marc |
Mots clés
Résumé
Cette thèse a pour cadre le contrôle auto-adaptatif de procédés biologiques et son objectif est de permettre l'application de ce contrôle à une grande variété de problèmes distincts en évitant la phase usuelle de leur modélisation. Les bioprocédés sont des systèmes complexes, hautement dynamiques et parvenir à les contrôler en vue d'obtenir une production définie se révèle une tâche difficile. De plus, les incertitudes liées aux mesures et le manque de connaissances des réactions biologiques précises se déroulant à l'intérieur même du bioprocédé, font que les méthodes usuelles mises en œuvre pour contrôler un bioprocédé particulier doivent être largement re-calibrées dès qu'il s'agit d'adapter ce contrôle à un bioprocédé différent. L'apport de cette thèse est de proposer une approche informatique de cette problématique, centrée sur l'utilisation de Systèmes Multi-Agents Adaptatifs (AMAS). Les propriétés auto-organisatrices de tels systèmes, ainsi que leur conception centrée sur les comportements locaux, permettent d'appréhender la complexité des procédés biologiques et de fournir un système apte à leur contrôle sans nécessiter d'informations détaillées sur ceux-ci, tout en étant capable de s'adapter à leurs dynamiques. Deux systèmes multi-agents adaptatifs distincts, répondant chacun à un ensemble de contraintes différentes, ont permis d'étudier la faisabilité et l'apport de cette approche au domaine du contrôle de procédés. L'aboutissement est un modèle AMAS générique qui est associé à chaque variable contrôlable du procédé afin d'apprendre et de déterminer les actions de contrôle pour atteindre les objectifs définis par l'utilisateur. Les agents observent en temps réel l'évolution des variables du procédé pour en extraire les informations nécessaires à son contrôle. Le système de contrôle établit alors une contextualisation des contrôles à appliquer qui devient indépendante de la connaissance du bioprocédé. Ce contrôle auto-adaptatif a été évalué sur un ensemble de problèmes de contrôle de systèmes dynamiques, notamment celui d'un bioprocédé simulé, et les résultats obtenus sont analysés dans ce mémoire