Modélisation qualitative des agro-écosystèmes et aide à leur gestion par utilisation d'outils de

148 Pages·2017·2.42 MB·French

by  Yulong Zhao

Modélisation qualitative des agro-écosystèmes et aide à
leur gestion par utilisation d’outils de model-checking
Yulong Zhao
To cite this version:
Yulong Zhao. Modélisation qualitative des agro-écosystèmes et aide à leur gestion par utilisa-
tion d’outils de model-checking. Ecosystèmes. Université Rennes 1, 2014. Français. ￿NNT:
2014REN1S008￿. ￿tel-00933443v4￿
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teaching and research institutions in France or recherche français ou étrangers, des laboratoires
abroad, or from public or private research centers. publics ou privés.
Mod´elisation qualitative des agro-´ecosyst`emes et aide `a
leur gestion par utilisation d’outils de model-checking
Yulong Zhao
To cite this version:
YulongZhao. Mod´elisationqualitativedesagro-´ecosyst`emesetaidea`leurgestionparutilisation
d’outils de model-checking. Artificial Intelligence. Universit´e Rennes 1, 2014. French. <tel-
00933443v2>
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No d’ordre : 00000 ANNÉE 2014
THÈSE / UNIVERSITÉ DE RENNES 1
sous le sceau de l’Université Européenne de Bretagne
pour le grade de
DOCTEUR DE L’UNIVERSITÉ DE RENNES 1
Mention : Informatique
École doctorale SDLM
présentée par
Yulong ZHAO
Préparée à l’unité de recherche IRISA - UMR6074
Institut de Recherche en Informatique et Système Aléatoires
Composante Universitaire ISTIC
Modélisation Thèse soutenue à Rennes
le 13 janvier 2014
qualitative des
devantlejurycomposéde:
agro-écosystèmes Philippe FAVERDIN
Directeurderecherche,INRASt-Gilles/Président
et aide à leur Jean-Marc FAURE
Professeur,ENSCachan / Rapporteur
gestion par Frederick GARCIA
Directeurderecherche,INRAToulouse / Rapporteur
utilisation d’outils René BAUMONT
Directeurderecherche,INRAClermont-Ferrand / Examinateur
Bertrand BRAUNSCHWEIG
de model-checking
DirecteurducentreINRIA,Rennes / Examinateur
Christine LARGOUËT
Maîtredeconférences,AGROCAMPUSOUEST / Examinatrice
Marie-Odile CORDIER
Professeure,UniversitédeRennes1 / Directricedethèse
Chantal GASCUEL-ODOUX
Directricederecherche,INRARennes / Co-directricedethèse

Remerciements
Mesremerciementss’adressentparticulièrementauxMmeMarie-OdileCordier,Pro-
fesseure de l’Université de Rennes 1, Mme Chantal Gascuel-Odoux, directrice de re-
cherche de l’INRA Rennes, Mme Christine Largouët, Maître de conférence de l’AGRO-
CAMPUS OUEST de Rennes pour m’avoir accordé cette opportunité précieuse dans
ma vie.
Jeremercietouteslespersonnesavecquij’aitravaillépourm’avoirpermisd’avancer
dans mon travail.
Je tiens à remercier tous les membres de jury d’avoir accepté et de m’avoir fait
l’honneur de juger mon travail de thèse.
Je remercie tous les membres (rêveurs) de l’équipe DREAM avec qui j’ai passé des
moments très agréables.
Je remercie ma mère pour le support pendant la durée de ma thèse.
1
2 Table des matières
Table des matières
Remerciements 1
Table des matières 1
I Introduction et état de l’art 7
1 Introduction générale 9
2 État de l’art : Aide à la décision dans les agro-écosystèmes 13
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2 Simulation pour l’aide à la décision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2.1 Projet Sacadeau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2.2 Moderato . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.3 Sediver. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.4 Sepatou . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.5 Patur’IN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3 Model-checking et synthèse de contrôleur pour l’aide à la décision . . . . 24
2.3.1 Model-checking pour l’analyse de modèle . . . . . . . . . . . . . . 24
2.3.1.1 Model-checking dans réseaux d’interaction cellulaire . . 25
2.3.1.2 Model-checking pour la simulation de flux de matériel . 25
2.3.2 Synthèse de contrôleur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3.2.1 Synthèse de contrôleur pour l’aide au contrôle de clima-
tisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3.2.2 Synthèse de contrôleur pour un système embarqué . . . 28
2.4 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
II Modélisation d’un écosystème marin pour gérer la pression de
pêche 31
3 EcoMata - Modélisation d’un écosystème marin en automates tempo-
risés 35
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3
4 Table des matières
3.2 Théorie de l’automate temporisé et du model-checking . . . . . . . . . . 35
3.2.1 Automate temporisé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.2.2 Réseau d’automates temporisés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.2.3 Model-checking sur TCTL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.2.4 Automate temporisé dans UPPAAL . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.3 Modélisation d’un écosystème marin en automates temporisés . . . . . . 39
3.3.1 Réseau trophique de l’écosystème . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.3.2 Modélisation de l’écosystème . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.4 Patrons de requêtes en TCTL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.5 Génération automatique d’un réseau d’automates . . . . . . . . . . . . . 43
3.5.1 Modèle numérique Lotka-Voltera . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.5.2 Algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.5.2.1 Construction de l’automate espèce par espèce. . . . . . 46
3.5.2.2 Simplification des automates . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.6 Logiciel EcoMata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.6.1 Éditeur d’écosystème . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.6.2 Générateur d’automates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.6.3 Lanceur de requête . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.7 Benchmarks (limites d’utilisation) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.8 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4 Recherche de stratégies de gestion de pêche 61
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.2 Synthèse de contrôleur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.2.1 Automate temporisé de jeux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.2.2 Algorithme de synthèse de contrôleur . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.2.3 Uppaal-Tiga . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.3 Modélisation et méta-modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.3.1 Automates temporisés de jeux pour modéliser l’écosystème. . . . 63
4.3.2 Méta-modèle de l’automate de pêche . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.4 Expérimentations et résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
4.4.1 Résultats expérimentaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
4.5 Synthèse par une approche “Générer et tester” . . . . . . . . . . . . . . . 67
4.5.1 Motivations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
4.5.2 Génération et test des politiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
4.5.3 Expérimentations et résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.6 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
III Modélisation et recherche de stratégies optimales de gestion
du pâturage 73
5 PaturMata - Modélisation de gestion de pâturage en automates tem-
porisés 77
Table des matières 5
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.2 Modèle hybride hiérarchique de pâturage . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.2.1 Modèle hybride . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.2.2 Modèle hiérarchique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.3 PaturMata - Instanciation du modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.3.1 Couche prairie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.3.2 Couche exécution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.3.2.1 Modèle de mise au pâturage . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.3.2.2 Modèle de fauchage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.3.2.3 Modèle de fertilisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
5.3.3 Couche contrôleur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
5.3.3.1 Modèle contrôleur de mise au pâturage . . . . . . . . . 86
5.3.3.2 Modèle contrôleur de fauchage . . . . . . . . . . . . . . 87
5.3.3.3 Modèle contrôleur de fertilisation . . . . . . . . . . . . . 88
5.3.4 Horloge centrale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.3.5 Modèle d’exploitation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5.4 Exécution du modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.5 Logiciel prototype PaturMata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.6 Validation du modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.7 Application aux données du bassin versant du Yar . . . . . . . . . . . . 101
5.8 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
6 Recherche de stratégies de gestion de pâturage 107
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
6.2 Synthèse de stratégie de mise au pâturage . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
6.3 Automates temporisés de coût . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
6.3.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
6.3.2 Uppaal-Cora . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
6.4 Synthèse de stratégie datée de fertilisation . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
6.4.1 Stratégie datée de fertilisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.4.2 Fonction de coût . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.4.3 Modèle en automates temporisés de coût . . . . . . . . . . . . . . 111
6.4.4 Synthèse de stratégie par “Model-checking” . . . . . . . . . . . . 112
6.4.5 Expérimentations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
6.5 Synthèse de stratégie générique de fertilisation . . . . . . . . . . . . . . . 113
6.5.1 Stratégie complète d’une exploitation . . . . . . . . . . . . . . . . 114
6.5.2 Apprentissage d’une stratégie générique . . . . . . . . . . . . . . 114
6.5.3 Expérimentations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
6.6 Synthèse de méta-stratégie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
6.6.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
6.6.2 Synthèse de méta-stratégie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
6.6.3 Expérimentations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
6.7 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
6 Table des matières
IV Conclusion 125
7 Conclusion 127
Bibliographie 137
Table des figures 139