MODÉLISATION CATÉGORIQUE DES SYSTÈMES AUTONOMES DISTRIBUÉS APPLIQUÉE À UNESSAIM DE DRONES

CATEGORICAL MODELING OF DISTRIBUTED AUTONOMOUS SYSTEMS APPLIED TO A SWARM OFDRONES

• Auteur / Autrice : Philipp Ahrendt
• Direction : Moncef Hammadi
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Ingéniérie des systèmes complexes
• Date : Inscription en doctorat le 02/10/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale INTERFACES : approches interdisciplinaires, fondements, applications et innovation
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : QUARTZ (ECS, L@RIS, LISMMA)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : CentraleSupélec

Mots clés

Mots clés libres

Théorie des catégories

Systèmes autonomes distribués

Essaim de drones

Prise de décision

Multi-agent

Apprentissage par renforcement

Category theory

Distributed autonomous systems

Drone swarm

Decision-making

Multi-agent

Reinforcement learning

Résumé

Le sujet de cette thèse porte sur la modélisation catégorique des systèmes autonomes distribués, en mettant l'accent sur les essaims de drones. L'objectif est d'élaborer un modèle mathématique robuste, basé sur la théorie des catégories, pour comprendre et analyser les interactions et les dynamiques complexes au sein des essaims de drones. L'approche envisagée se concentre sur la création d'un modèle holistique pour représenter non seulement les drones individuels, mais également leurs interactions, comportements et collaborations. Les objectifs principaux incluent la conception d'un modèle offrant robustesse, flexibilité, optimisation des ressources, ainsi que des méthodes de validation et vérification. Ce travail intervient dans le contexte d'une technologie de drones en rapide évolution, nécessitant des modèles solides pour leur déploiement en grand nombre et leur collaboration efficiente.

The subject of this thesis focuses on the categorical modeling of distributed autonomous systems, with an emphasis on drone swarms. The objective is to elaborate a robust mathematical model, based on category theory, to understand and analyze the complex interactions and dynamics within drone swarms. The proposed approach centers on creating a holistic model to represent not only individual drones but also their interactions, behaviors, and collaborations. The primary objectives include designing a model that offers robustness, flexibility, resource optimization, as well as validation and verification methods. This work arises in the context of rapidly evolving drone technology, necessitating strong models for their widespread deployment and efficient collaboration.