• Langue : Français
• Discipline : Productique, Automatique et Informatique industrielle Productique, Automatique et informatique industrielle
• Identifiant : 2002LIL10117
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 01/01/2002

Résumé en langue originale

Le domaine d'application de cette recherche est la régulation en transport. Nous travaillons à partir des informations perçues sur terrain, que ce soit par des experts ou par des capteurs. Du fait de la nature de l'application, les informations disponibles sont incomplètes et incertaines. Les actions de régulation sont modélisées par des arbres de décomposition des actions principales en sous-actions. Chaque niveau de décomposition peut avoir une interprétation différente, allant d'une conjonction pure à une disjonction pure. Dans l'arbre, actions sont aussi liées par différents types de contraintes, parmi lesquelles les contraintes temporelles qui sont les plus importantes. Ces contraintes étant imprécises nous les représentons par des ensembles flous. Chaque scénario est traduit sous la forme de plusieurs graphes de contraintes floues. Un premier graphe modélise les contraintes temporelles: ses noeuds sont des événements datés. Le raisonnement s'appuie sur la propagation des contraintes. La propagation est optimale lorsque l'on obtient les graphes minimaux, où les contraintes sont les plus restrictives possibles. Si le graphe minimal est consistent, alors l'occurrence de l'activité modélisée par le graphe est possible et on peut même prédire les caractéristiques temporelles et/ou spatiales des éléments non encore observés. Nous avons introduit des heuristiques afin d'optimiser le calcul du graphe minimal, notre algorithme étant fondé sur une extension de PC 1 et PC2 à des contraintes floues. Les contraintes floues permettent de raffiner l'évaluation des différentes hypothèses de scénario en introduisant la notion de satisfaction partielle. Nous introduisons quelques mesures de satisfiabilité pour la première partie de l'évaluation qui consiste en une comparaison des contraintes observées avec les contraintes théoriques calculées par le graphe minimal. Pour la seconde partie de l'évaluation, il faut combiner les degrés de satisfaction obtenus. L'originalité de la recherche est l'introduction de contraintes floues pour modéliser des scénarios de régulation. Les contraintes floues permettent dans un premier temps de reproduire plus fidèlement la description que l'expert fait de l'état du trafic, description imprécise et exprimée en langage naturel. Dans un second temps, l'évaluation des hypothèses est beaucoup plus fine et plus proche du raisonnement humain. La plupart du temps en effet il est difficile de décider entre satisfaction totale ou non satisfaction.