Gestion du zonage dans l'aménagement de l'espace marin : optimisation multi-objectifs et résolution de conflits basée sur des agents

Zoning management in marine spatial planning : multi-objective optimization and agent-based conflict resolution

• Auteur / Autrice : Mohadese Basirati
• Direction : Romain Billot, Patrick Meyer
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 02/12/2022
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information - Equipe DECIDE - Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
• Jury : Président / Présidente : Sophie Bertrand
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Romain Billot, Patrick Meyer, Nadir Farhi, Yves De Smet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nadir Farhi, Yves De Smet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes d'aide à la décision

Cartographie marine

Intelligence artificielle répartie

Mots clés libres

Système multi-agents multi-objectifs

Gestion du zonage

Algorithmes basés sur l'évolution

Planification de l'espace marin

Résolution des conflits

Système d'aide à la décision

Multi-objective multi-agent system

Zoning management

Evolutionary-based algorithms

Marine spatial planning

Conflict resolution

Decision-aiding system

Résumé

Le défi de cette thèse est de développer un système d'aide à la décision spatiale pour localiser et allouer des zones d'espace marin à de multiples acteurs, malgré des objectifs et des contraintes initiaux potentiellement conflictuels.Pour répondre à cette question, dans cette thèse, nous nous concentrons sur trois exigences différentes comme suit : 1) Modéliser le problème dans un cadre SIG réaliste et formuler un modèle mathématique pour le résoudre, 2) Être capable de proposer des solutions pour des problèmes à grande échelle, 3) Développer un processus de prise de décision qui aide les multiples acteurs à résoudre les conflits possibles en parvenant à un compromis. En fonction de ces objectifs, cette thèse propose un système multi-agents multi-objectifs (MOMAS) qui simule les processus décisionnels multi-niveaux de la gestion du zonage spatial des usages marins avec trois contributions principales : 1) Programmation linéaire en nombres entiers multi-objectifs (MOILP), 2) Algorithmes évolutionnaires multi-objectifs (MOEA), 3) Processus de décision coopératif avec des systèmes multi-agents (SMA) et des méthodes heuristiques. Cette thèse propose une approche formelle et exécutable pour traiter le problème de gestion du zonage de l'espace avec des objectifs et des acteurs multiples. En cas de conflit, différents scénarios de coopération sont comparés et classés. Les résultats expérimentaux sur des jeux de données synthétiques mettent en évidence le fait que de bons compromis peuvent être atteints lorsque les acteurs acceptent de coopérer. Les travaux proposés ouvrent la voie à de futurs outils d'aide à la décision en ligne appliqués à des cas réels.

The challenging issue of this thesis is to develop a spatial decision support system for locating and allocating areas of marine space to multiple actors, despite potentially conflicting initial objectives and constraints. To address this issue, in this thesis, we focus on three different requirements as follows: 1) Modeling the problem in a realistic GIS framework and formulating a mathematical model to solve it, 2) Being able to propose solutions for large-scale problems, 3) Developing a decision-making process that helps multiple actors to resolve possible conflicts by reaching a trade-off. According to these objectives, this thesis proposes a Multi-Objective Multi-Agent System (MOMAS) that simulates the multi-level decision-making processes of marine use spatial zoning management with three main contributions: 1) Multi-Objective Integer Linear Programming (MOILP), 2) Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs), 3) Cooperative decision-making process with Multi-Agent Systems (MAS) and heuristics methods. This thesis proposes a formal and executable approach to address the spatial zoning management problem with both multiple objectives and actors. In the case of conflict, different cooperation scenarios are compared and ranked. The experimental results on synthetic datasets highlight the fact that good tradeoffs can be reached when the actors agree to cooperate. The proposed work paves the way for future online decision support tools applied to real-world cases.