Qualitatif modeling of agro-ecosystems and management supporting by using model-checking tools
Modélisation qualitative des agro-écosystèmes et aide à leur gestion par utilisation d'outils de model-checking
Résumé
Modeling in the domain of agro-ecology is important since it helps to better understand the interactions between the environment and the human activities. Some research based on simulation has been carried out during the recent years. However, not only these simulation tools are di cult to use by the non expert users, but also the high complexity of models makes interactive use almost impossible.We propose an approach in which the system is represented in a discrete event system formalism. This kind of representation takes advantage of the e ciency of model-checking and makes it possible to use controller synthesis to generate strategies. This thesis contains two contributions. The rst one concerns the project EcoMata which proposes a qualitative modeling for representing a marine prey-predator type food chain in timed automata. We have improved the e ciency of the algorithm of timed automata generation and developed a strategy synthesis method to generate best shing management strategies. The second contribution, concerns a hybrid modeling which represents grazing activities in timed automata. This hybrid modeling combines a numerical grass model and a qualitative grazing model. We propose four methods to generate best grazing management strategy. One of these methods is applied to the movement of herd. The other three methods are applied to fertilization among which one of them uses controller synthesis on timed automata and the other two combine controller synthesis and machine learning to generate generic strategies per exploitation type.
La modélisation dans le domaine de l'agro-écologie est importante car elle permet de mieux comprendre les interactions entre l'environnement et les activités humaines. Les travaux basés sur la simulation restent di ciles à utiliser dans un contexte d'aide à la décision. En particulier la recherche de stratégies optimales reste un grand dé . Nous proposons une approche qui consiste à représenter le système étudié dans un formalisme de système à événements discrets. Ceci permet de pro ter de l'e cacité du model-checking et d'utiliser la synthèse de contrôleur pour générer automatiquement des stratégies optimales. Nous présentons deux contributions dans cette thèse. La première contribution concerne le projet EcoMata. Cette modélisation qualitative en automates temporisés pour un réseau trophique marin de type proie-prédateur permet d'analyser l'écosystème à l'aide du modelchecking. Nous avons amélioré la génération d'automates temporisés à partir des paramètres numériques. Nous avons aussi proposé une approche pour générer automatiquement des strat égies optimales de gestion de pêche. Dans la seconde contribution, nous proposons une modé- lisation hybride en automates temporisés pour la gestion de pâturage. Nous proposons quatre méthodes pour générer des stratégies optimales des activités de pâturage. La première méthode est appliquée à la recherche de stratégies optimales de mise au pâturage. Trois méthodes sont dédiées à la recherche de stratégies optimales de fertilisation. Une d'entre elles utilise la synthèse de contrôleur alors que les deux autres combinent la synthèse de contrôleur et l'apprentissage supervisé pour générer des stratégies génériques par type d'exploitation.