Controle optimal des processus structures : utilisation des reseaux bayesiens

• Auteur / Autrice : OLIVIER HIGELIN
• Direction : Paul Bourgine
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et techniques
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Caen

Résumé

Dans cette these nous proposons une methode tres souple et tres generale permettant de resoudre des problemes de controle optimal en tenant compte de leur structure. La structure d'un processus est l'ensemble des relations d'independance probabiliste presentes entre ses differents constituants. Mathematiquement cette structure correspond au graphe du diagramme d'influences decrivant le probleme. Nous montrons que les techniques classiques permettant d'inferer la strategie optimale d'un probleme decrit sous la forme d'un diagramme d'influences entrainent un certain nombre de difficultes dont une explosion combinatoire quasi incontournable des que l'horizon de controle est important ou bien que le graphe a une connectivite relativement dense. La methode que nous decrivons ici generalise les techniques existantes en elargissant l'espace des strategies a l'ensemble des reseaux bayesiens. Cela permet de choisir a priori la structure du controleur en fonction de differents criteres lies aux specificites de l'application consideree, de reformuler le probleme de controle optimal en un probleme d'apprentissage dans les reseaux bayesiens et enfin d'inferer la strategie optimale des problemes de controle a l'aide d'algorithmes d'apprentissage dans les reseaux bayesiens. Cette utilisation generalisee du formalisme des reseaux probabilistes enrichit le domaine du controle optimal avec un grand nombre de techniques, permettant notamment l'emploi d'algorithmes approximatifs tres puissants, indispensables lorsque les problemes sont complexes. La methode est aussi bien adaptee aux problemes de controle adaptatif via une technique indirecte et une technique directe. Nous appliquons la demarche a un probleme de controle de processus agro-alimentaire : le sechage de grains. Ces experimentations ont montre la souplesse et la portee des techniques presentees dans cette these.