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1 Approches et outils multi-agents de couplage de modèles pour la modélisation/simulation des systèmes complexes : application à l'aménagement du territoire.

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1 1 Approches et outils multi-agents de couplage de modèles pour la modélisation/simulation des systèmes complexes : application à l'aménagement du territoire (ville de Métouia) Journées Tuniso-françaises des systèmes complexes Tunis 2012 Elaborée par: Inès Hassoumi Sous la direction de : Pr Khaled Ghedira Dr Moncef Temani Pr Jean Daniel Zucker Dr Nicolas Marilleau Dr Christophe Lang

2 2 I. Rappel de la problématique II. La modélisation des dynamiques urbaines III. Les approches de couplage IV. Lapproche de couplage proposée V. Implémentation de lapproche de couplage Plan de la présentation

3 Rappel de la problématique 3 Problématique daménagement de la ville de Métouia Ville au sud-est de la Tunisie qui sapprête à accueillir de nouveaux projets (industriels, agricoles, touristiques) Pouvoirs publics Ville Création demplois Augmentation de la population Multiples interactions entre acteurs et entre composants à différents niveaux Extensions de linfrastructure urbaine La ville, un système socio-économique complexe

4 Rappel de la problématique Elaboration dun plan daménagement 4 L aménagement urbain Mise en place dun prototype de simulateur Construction dun modèle nécessite

5 5 Les modèles à base déquations différentielles [Gué&alt, 1996] Evaluer les rôles et les effets des différents mécanismes introduits dans léquation de changement de lorganisation spatiale Modèles urbains dynamiques Les modèles formalisés avec des automates cellulaires [Gué&alt, 1996] Les modèles des systèmes multi-agents [Gué&alt, 1996] La modélisation des dynamiques urbaines Chaque agent interagit avec les autres agents et avec son environnement Bien adaptés à la modélisation de lémergence de nouvelles structures spatiales Méthodes et approches utilisées [Gué&alt, 1996] Lespace est représenté par une grille de cellules Chaque cellule est caractérisée par un état Une cellule change détat selon un ensemble de règles

6 6 Les modèles à base déquations différentielles: modélisation mathématique de la dynamique urbaine de la ville de Marrakech [Ghordaf, 2007] Principes La modélisation des dynamiques urbaines Un système complexe déquations différentielles ordinaires fortement non linéaire basé sur le modèle de P.Allen [All&alt, 1999] pour étudier : 1) la dynamique lente de lévolution démographique 2)la dynamique rapide du processus de migration entre les sous régions 3)le potentiel économique et les attractivités résidentielles par zone

7 7 Les modèles à base dautomates cellulaires: le modèle spacelle de la ville de Rouen [Par&alt, 1994] Composants Concurrence spatiale entre diverses sous-populations cellulaires Chaque individu utilise sa force vitale pour résister aux forces environnementales résultant des individus voisins Principes La modélisation des dynamiques urbaines Chaque automate cellulaire est défini par: 1)Une classe détats cellulaires 2)Des règles de vie et de mort 3)Des règles de transition

8 8 Les modèles à base de systèmes multi-agents: le modèle daide à la décision et la négociation en aménagement [Ferrand, 2003] Principes La modélisation des dynamiques urbaines Combine lutilisation de deux modèles: Modèle SMAALA-L: SMA d'aide à la localisation d'aménagement - Linéaire) => observer comment évolue la représentation spatiale des solutions en fonction dun changement de paramètre Modèle SANPA: SMA d'aide à la négociation de projets en aménagements => modèle destiné à la négociation entre acteurs pour laménagement du Territoire

9 9 Critiques La modélisation des dynamiques urbaines - Trop peu génériques: difficilement réutilisable dans un contexte - Limités: il est difficile de tout mettre dans un seul modèle. Trop de paramètres entrent en jeu dans le cadre dune étude dun système aussi complexe que la ville.

10 10 Pourquoi le couplage? Le meilleur modèle approchant un système complexe est une association de modèles différents dans leur nature différents dans leurs niveaux déchelles despace et de temps Approche proposée : couplage de modèles + Prise en compte de plusieurs niveaux de détails + Réutilisation de modèles capitalisés et validés dans le cadre de recherches antérieures + Construction de nouveaux modèles qui donneraient une vision nouvelle sur laménagement urbain Modèle démographique Modèle socio- économique Modèle daménagement

11 Les modèles dun système urbain Définition : un système urbain est un ensemble de 8 sous-systèmes [weg, 1994] à temporalités et à spatialité différentes (multi-échelles) 11 Les composants dun système urbain [Lau, 2007] Modèle démographique Modèle économique Modèle daménagement du territoire Modèle de mobilité Population Services publics Finances publiques Environnement Transport Usage du sol Bâtiments Emploi

12 12 Lespace, facteur commun entre les modèles du système urbain Les modèles dun système urbain: facteur de couplage Type du modèleActivités économiques EmploiPopulationBâtimentsRéseaux des routes Transport public Modèle économique xxxx Modèle démographique xxx Modèle de transport xxx Modèle daménagement du territoire xx Ce tableau montre que l'espace (réseaux routiers et bâtiments) est le centre dintérêt commun aux différents modèles du système urbain

13 13 Les approches de couplage Où un élément commun aux modèles est identifié (espace, événements temporels) pour effectuer le couplage Exp: modèle DEVS (Discrete Event System Specication) [Duboz,2004] ou modèle DS [DAV&alt,2007] Méthodes basées sur un facteur de Couplage Modèle Où une interface est utilisée pour coupler des modèles différents Exp : modèle Osiris [FIA,2001] ou modèle AA4MM [SIE, 2011] Méthodes basées sur des intermédiaires Principes de couplage Méthodes basées sur lintégration des modèles Où les modèles sont intégrés et modifiés pour construire un nouveau modèle exp: modèle Belouze [Bel, 1996]

14 14 Les approches de couplage Le modèle DEVS [Duboz, 2004] But: coupler des systèmes à événements discrets décrits par des fonctions de transitions d'états et des systèmes continus décrits par des équations différentielles Principe: Les interactions sont assurées à travers les ports dentrée et de sortie des modèles, ce qui favorise la modularité. Le modèle HLA [Star, 2005] But: Intégrer des mécanismes pour la synchronisation de simulateurs dans le temps lors des échanges de données Approches de couplage de modèles Modèle Principe: Les simulateurs sont assimilés à des fédérés. Une interface (RTI) assure la synchronisation des échanges entre les fédérés

15 15 Approches de couplage de modèles spatiaux Modèle Le modèle Urbansim [WAD, 2002], [Nic, 2007], [DEY&NIC, 2005] But : lier la planification de loccupation de lespace aux transports et contrôler ses effets sur lenvironnement Principe: utilisation dun module de coordination pour assurer lorganisation des échanges entre les différents autres modèles But: simuler la dynamique du mode doccupation des sols en fonction de lévolution démographique Le modèle DS [DAV&Alt, 2007] Principe: le couplage se fait à travers lenvironnement en utilisant des agents superviseurs Les approches de couplage

16 Ces approches sont généralement peu génériques et difficiles à ré-implémenter dans un autre contexte 16 Les limites - Lensemble de ces méthodes ne permet pas de coupler des modèles implémentés sur des simulateurs - Que faire en cas de couplage de modèles hétérogènes (mathématiques, informatiques, etc…) - Pas de prise en considération de la différence des échelles spatiales et temporelles - Les approches de couplage utilisées

17 17 Approche de couplage proposée Introduire l'espace dans lapproche de couplage Agent qui interprète et les données spatialise au niveau de lenvironnement partagé. Chaque groupe rassemble tous les éléments nécessaires à l'exécution d'un modèle et à sa spatialisation Agent qui représente le modèle à coupler Agent responsable de la collecte des données depuis lespace

18 18 Densités des parcelles Modèle démographique Environnement (espace partagé) Agent modèle Population existante Agent interpréteur Approche de couplage proposée Agent collecteur Agent interpréteur Agent collecteur Agent modèle Fonctionnement du métamodèle Interprétation en terme despace: -Espace résidentiel - espace vert - espace public (école, collège, hôpital, etc…) Tableau des règles dinterprétation Pop init = X Nouv pop = Pop init + Pop init * taux daccroissement Augmenter les espaces disponibles Cas 1: densifier Cas 2: ajout zone Population Modèle daménagement Population + pop existante Population existante Densité des parcelles densité Placement des agents Augmentation des espaces disponibles Echelle ville Echelle parcelle

19 Réutilisation de modèles éprouvés et testés dans la littérature 19 Récapitulation + Méthode qui permet dapprocher différemment la modélisation des systèmes complexes à travers le couplage + Observation de leffet de chaque modèle sur lautre même sils évoluent à des échelles spatiales différentes + Utilisation des systèmes multi-agents qui intègrent les effets des interactions spatiales entre les agents et lenvironnement + Approche de couplage proposée

20 20 Merci de votre attention [Has&alt, 2012]: Ines Hassoumi, Christophe Lang, Nicolas Marilleau, Moncef Temani, Khaled Ghedira, Jean Daniel Zucker, Toward a spatially-centered approach to integrate heterogeneous and multi-scales urban component models, Paams 2012


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