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Boes, Jérémy. Apprentissage du contrôle de systèmes complexes par l'auto-organisation coopérative d'un système multi-agent : application à la calibration de moteurs à combustion

Boes, Jérémy (2014). Apprentissage du contrôle de systèmes complexes par l'auto-organisation coopérative d'un système multi-agent : application à la calibration de moteurs à combustion.

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Résumé en francais

Contrôler un système, c'est appliquer les modifications adéquates sur ses entrées de façon à le placer dans un état désiré. Les méthodes habituelles se basent majoritairement sur l'utilisation de modèles mathématiques du système contrôlé, afin de calculer les actions de contrôle à effectuer. Ces méthodes trouvent leurs limites face aux systèmes complexes, qui ont une dynamique non-linéaire, et sont souvent bruités. La construction d'un modèle est alors une tâche ardue, qui peut s'étendre sur plusieurs années. D'une part, se passer de modèle nécessite un contrôleur capable d'apprendre. D'autre part, la distribution du contrôle, c'est-à-dire l'affectation du contrôle de chaque entrée d'un système à des contrôleurs locaux, permet de s'attaquer à la complexité. Mais cela demeure un sujet de recherche actif. Les systèmes multi-agents (SMA), composés d'entités autonomes, se prêtent naturellement aux problèmes distribués et peuvent ainsi beaucoup apporter. En particulier, les systèmes multi-agents adaptatifs (AMAS) s'appuient sur l'auto-organisation des agents pour faire émerger une fonction globale adéquate. Cette auto-organisation est guidée par des principes de coopération. Un AMAS est ainsi doté de fortes capacités d'adaptation. Appliquée au problème du contrôle et de son apprentissage, cette approche conduit à la définition d'un AMAS particulier, présenté dans cette thèse. Les expérimentations, menées sur des simulations ainsi qu'en situation réelle (sur un moteur à combustion), ont montré la capacité du système à apprendre le contrôle de plusieurs entrées en fonction de critères sur plusieurs sorties, tout en étant robuste aux perturbations, et facile à instancier.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Glize, Pierre
Migeon, Frédéric
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), UMR 5505
Mots-clés libres :Auto-organisation - Emergence - Systèmes multi-agents - Apprentissage - Contrôle - Adaptation
Sujets :Informatique
Déposé le :22 Sep 2014 09:46