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Heuristics are important techniques designed to find quickly good feasible solutions for hard integer programs. Most heuristics depend on a solution of the relaxed linear program. Another approach based on Lagrangian relaxation offers a number of advantages over linear programming, namely it is extremely fast for solving large problems. Wedelin heuristic is such a Lagrangian based heuristic, initially developed to solve airline crew scheduling problems. The performance of this method depends crucially on the choice of its numerous parameters. To adjust them and learn which ones have important influence on whether a solution is found and its quality, we propose to conduct a sensitivity analysis followed by an automatic tuning of the most influential parameters. We have implemented a C++ open-source solver called baryonyx which is a parallel version of a (generalized) Wedelin heuristic. We used the Morris method to find useful continuous parameters. Once found, we fixed other parameters and let a genetic optimization algorithm using derivatives adjust the useful ones in order to get the best solutions for a given time limit and training instance set. Our experimental results done mostly on crew and bus driver scheduling benchmarks tackled as set partitioning problems show the significant improvements obtained by tuning the parameters and the good performances of our approach compared to state-of-the-art exact and inexact integer programming solvers.

National audience; D. helianthi causes phomopsis stem canker. Ascospores infect sunflower leaves, which will generate killing girdling symptomps. After harvest, fungus mycelium survives on infected stubble. At the end of winter, D. helianthi perithecia appear and will release ascospores. Disease management relies on cultural, genetic and chemical control methods. Fungicide treatments have to be applied just before the main ascospore showers. Farmers and advisers therefore need a Decision Support System to predict these periods. This communication presents the adaptation of the generic SimMat model to D. helianthi to fulfill this need.; Diaporthe helianthi est l’agent causal du phomopsis du tournesol. Les ascospores infectent les feuilles, qui vont générer des taches encerclantes mortelles. Après récolte, le mycélium survit sur les résidus. A la fin de l’hiver, des perithèces apparaissent et vont émettre des ascospores de D. helianthi. Les principales méthodes de gestion sont agronomique, génétique, et chimique. Pour qu’ils soient efficaces, les traitements fongicides doivent coincider avec la première émission significative d’ascospores. Les agriculteurs ont donc besoin d’un outil d’aide à la décision prédisant la temporalité des émissions des ascospores. Cette communication présente l’adaptation du modèle générique SimMat répondant à ce besoin.

International audience; This work deals with the simulation of spatial complex systems resolved with cellular models. We compare two component-based modeling implementations, based on DSDE and Multicomponent formalisms, using a Virtual Laboratory Environment framework (VLE) that is based on the DSDE formalism.

National audience

Diaporthe helianthi est l’agent causal du phomopsis du tournesol. Les ascospores infectent les feuilles, qui vont générer des taches encerclantes mortelles. Après récolte, le mycélium survit sur les résidus. A la fin de l’hiver, des perithèces apparaissent et vont émettre des ascospores de D. helianthi. Les principales méthodes de gestion sont agronomique, génétique, et chimique. Pour qu’ils soient efficaces, les traitements fongicides doivent coincider avec la première émission significative d’ascospores. Les agriculteurs ont donc besoin d’un outil d’aide à la décision prédisant la temporalité des émissions des ascospores. Cette communication présente l’adaptation du modèle générique SimMat répondant à ce besoin., D. helianthi causes phomopsis stem canker. Ascospores infect sunflower leaves, which will generate killing girdling symptomps. After harvest, fungus mycelium survives on infected stubble. At the end of winter, D. helianthi perithecia appear and will release ascospores. Disease management relies on cultural, genetic and chemical control methods. Fungicide treatments have to be applied just before the main ascospore showers. Farmers and advisers therefore need a Decision Support System to predict these periods. This communication presents the adaptation of the generic SimMat model to D. helianthi to fulfill this need.

Rubrique : Données - Informatique - I.A. - IHM; Le réseau RED organise la première édition des Journées DEVS Francophones (JDF). RED a pour but de développer, fédérer et promouvoir les travaux autour de la théorie de la modélisation et de la simulation, et plus particulièrement autour du formalisme DEVS et de ses extensions. L’objectif est de promouvoir une approche systémique et intégrée de la modélisation des systèmes complexes. Les principaux thèmes du réseau sont :- l’ingénierie des modèles ;- la validation et la certification des simulateurs ;- la performance des simulateurs ;- la validation et la vérification des modèles.

Mixed fruit-vegetable cropping systems (MFVCS) are a promising way of ensuring environmentally sustainable agricultural production systems in response to the challenge of being able to fulfill local market requirements. Indeed, they combine productions and they also make a better use of biodiversity. These agroforestry systems are based on a complex set of interactions modifying the utilization of light, water and nutrients. Thus, designing such a system must optimize the use of these resources, by maximizing positive interactions (facilitation) and minimizing negative ones (competition). To attain these objectives, the system's design has to include the spatial and temporal dimensions of these interactions, taking into account the evolution of above- and belowground interactions over a time horizon. However, a considerable amount of research has been conducted, on the one hand, to prove the interest of agroforestry, and on the other hand to propose models supporting cropping plan and crop rotation decisions, but to our knowledge, no model supports the spatial and temporal allocation of both vegetable crops and trees in agroforestry systems. Therefore, we initially built a first MFVCS prototype using the Weighted Constraint Satisfaction framework but the resolution was limited to small scale systems. In this paper, we explore larger MFVCS models using a solver based on Integer Quadratic Programming. The limits of exact methods in solving the MFVCS problem are presented showing the need for approximation methods able to solve a large scale system with solutions of good quality in reasonable time, which could be used in interactive design with farmers and advisers.

National audience; Application tools regarding the crop allocation problem (CAP) are required for agricultural advisors to design more efficient farming systems. Despite this issue has been extensively treated by agronomists in the past, few methods tackle the crop allocation problem considering both the spatial and the temporal aspects of the CAP. In this paper, we precisely propose an original approach based on Weighted CSP (WCSP) to address the crop allocation planning problem while taking farmers' management choices into account. These choices are represented as hard and soft constraints. We illustrate our proposition by some results based on a virtual case study. This preliminary work foreshadows the development of a decisionaid tool for supporting farmers in their crop allocation strategies.; Résoudre un Problème d'Allocation de Cultures (PAC) consiste à planifier, au sein d'une exploitation agricole, l'affectation des cultures aux parcelles de manière à satisfaire un ensemble de contraintes et de préférences agronomiques. Les travaux qui s'adressent à ce problème sont essentiels pour la conception d'outils d'aide à la décision pour la conduite des systèmes de production agricole. De nombreuses méthodes ont été développées en agronomie dans la perspective d'appréhender ce problème. Toutefois, très peu d'entre elles abordent simultanément les dimensions spatiale et temporelle d'un PAC. Dans cet article, nous proposons une approche originale basée sur les CSP pondérés pour appréhender la planification des allocations de cultures. L'utilité des affectations est estimée par une fonction globale combinant linéairement plusieurs critères et qui prends en compte les préférences agronomiques et managériales de l'agriculteur. Nous illustrons les performances de notre approche en nous basant sur une exploitation agricole virtuelle de taille moyenne.

International audience; The observation of a simulation is an important task of the modeling and simulation activity. However, this task is rarely explained in the underlying formalism or simulator. Observation consists to capture the state of the model during the simulation. Observation helps understand the behavior of the studied model and allows improving, analyzing or debugging it. In this paper, we focus on appending an observation mechanism in the Parallel Discrete Event System Specification (PDEVS) formalism with guarantee of the reproducible simulation with or without observation mechanism. This extension to PDEVS allows us to observe models at the end of the simulation or according to a time step. Thus, we define a formal specification of this extension and its abstract simulators algorithms. Finally, we present an implementation in the DEVS framework VLE.

National audience; L’étude des systèmes complexes dynamiques est une problématique de plus en plus importante dans le cadre de l’activité scientifique. L’étude de tels systèmes nécessite fréquemment l’emploi d’un cadre de modélisation et de simulation avec des outils mathématiques etinformatiques suffisamment évolués pour prendre en compte la diversité de ces systèmes. En effet, l’une des particularités des systèmes complexes est que leur étude est interdisciplinaire et par conséquent, les paradigmes ou formalismes employés par les différentes communautés sonthétérogènes. Dans cet article, nous présentons une démarche de modélisation basée sur la théorie systémique et sur le formalisme à événements discrets DEVS qui supporte le couplage de modèles hétérogènes. Nous développons les bases théoriques de notre plate-forme VLE (VirtualLaboratory Environment) issue des travaux sur DEVS ainsi que ses caractéristiques techniques. Finalement, nous illustrons notre démarche sur deux exemples développés à l’aide de VLE.

International audience; The observation of a model is a necessary process in the context of modeling and simulation as it offers to modelers the results of their simulations. In this paper, we focus our works on the observation mechanism which is generally not explicit nor clearly specified. This is generally not an issue unless we want to use our model in experimental frames or to avoid the observation mechanism to interfere with the simulation. In this paper, we introduce an extension to the Parallel Discrete Event System Specification (PDEVS) formalism, to observe models in various ways, by event (at each state transition of a model), at the end of the simulation or by a time step.Thus, we define a formal specification of this extension and its abstract simulators algorithms. Finally, we present an implementation in the DEVS framework VLE.

Analysing and designing whole-farm systems can greatly be enhanced by using simulation platforms that support representation of management decision-making processes. Asmanager of a purposive system, a farmer reasons his actions on the basis of a deliberated context-dependent course ofactions setup to integrate biological, managerial and technical constraints specific to the farm and its environment.This paper presents a system-based model of such deliberative decision-making behavior based on the DEVS (Discrete Event System Specification) formalism. The modelingof farmer’s decision-making is addressed using the Belief-Desire-Intention (BDI) agent paradigm that provides a theoreticalframework to articulate respectively the informational, motivational and intentional drivers underlying decisionmaking in an open (dynamic) environment. The functioningof such a management process is illustrated through the example of scheduling and coordinating the technical activities involved in a corn production system.

Communication écrite et orale Journées Francophones de Planification, Décision et Apprentissage pour la conduite des systèmes à Monterey; De nombreux travaux au niveau agronomique ont montré que la simulation du comportementdes agriculteurs ne peut être réduite à l’exécution de plans d’actions pré-spécifiés ou à des comportements réactifs de type règles de décision. En effet, les agriculteurs intègrent dynamiquement des raisonnements au cours des différentes phases de décision en vue de prendre en compte les facteurs climatiques, énergétiques, économiques, réglementaires, de production etc. Nous nous intéressons dans cet article à la simulation du comportement d’un agriculteur en relation avec un environnement dynamique. Cette problématique est proche de celle de la simulation d’agents intelligents en robotique autonome. Dans cet article nous présentons une étude préliminaire de modélisation systémique de la décision pour la conduite des systèmes dynamiques. Cette modélisation s’inspire d’une architecture hybride en trois couches permettant de coupler des comportements délibératifs et réactifs. Le but de ces travaux est de pouvoir simuler des raisonnements en ligne afin de prendre en compte des comportements réactifs, planifiés et anticipés.

Time is a crucial variable in planning and often requires special attention since it introduces a specific structure along with additional complexity, especially in the case of decision under uncertainty. In this paper, after reviewing and comparing MDP frameworks designed to deal with temporal problems, we focus on Generalized Semi-Markov Decision Processes (GSMDP) with observable time. We highlight the inherent structure and complexity of these problems and present the differences with classical reinforcement learning problems. Finally, we introduce a new simulation-based reinforcement learning method for solving GSMDP, bringing together results from simulation-based policy iteration, regression techniques and simulation theory. We illustrate our approach on a subway network control example.

Time is a crucial variable in planning and often requires special attention since it introduces a specific structure along with additional complexity, especially in the case of decision under uncertainty. In this paper, after reviewing and comparing MDP frameworks designed to deal with temporal problems, we focus on Generalized Semi-Markov Decision Processes (GSMDP) with observable time. We highlight the inherent structure and complexity of these problems and present the differences with classical reinforcement learning problems. Finally, we introduce a new simulation-based reinforcement learning method for solving GSMDP, bringing together results from simulation-based policy iteration, regression techniques and simulation theory. We illustrate our approach on a subway network control example.

The study of information dissemination phenomena of large-scale is a new field. Diffusion of information is defined as the communication process by which an idea or information spreads within a social system and that can impact the behaviour of individuals. Institutions and firms search to understand and predict the impact of information propagation on individuals. Agent-based modelling is a powerful approach for studying such a collective process. However, existing models oversimplify adopters' cultural attributes, different type of link and information content, despite the evidence of their central role in diffusion process. In this thesis, we challenge the feasibility and utility of a more realistic representation of population. We use the DEVS formalism, extended by DS-DEVS and PDEVS in order to simulate the propagation phenomena within a multi-layer social network (MSN)., L’étude des phénomènes de la diffusion d’information à grand échelle est un domaine récent. La diffusion d’information est définie comme le processus de communication par lequel une idée ou une information se propage dans une population et qui peut impacter le comportement des individus. Les institutions, tout comme les entreprises, cherchent à comprendre et à prévoir l’impact de la propagation d’information sur les individus. Une approche de modélisation et simulation permet de mieux comprendre ce processus social et de répondre à ces questions. La modélisation et la simulation à base d’agents offre une approche puissante pour modéliser un tel processus social. Toutefois, les modèles actuels simplifient fortement les facteurs culturels et les informations représentées dans le modèle ainsi que les différents liens interconnectant les individus. Ces éléments sont centraux et déterminants pour le processus de propagation. Afin d'améliorer les modèles de propagation, nous explorons dans cette thèse une représentation de la population plus réaliste. Nous proposons une architecture de modélisation et simulation permettant de simuler les phénomènes de propagation au sein des réseaux sociaux multiplexes et dynamiques basée sur le formalisme DEVS.