Fiche descriptive
Optimisation et contrôle optimale de modes culturaux : application du modèle GreenLab pour l’aide à la décision en agriculture. (Document en Anglais)
Accéder au(x) document(s) : Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.
Modalités de diffusion de la thèse :
Modalités de diffusion de la thèse :
- Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
Auteur : Qi (Qi), Rui
Date de soutenance : 10-03-2010
Directeur(s) de thèse : Reffye Philippe de
- Hu Baogang
Etablissement de soutenance : Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris
- Institute of Automation (Pékin)
Laboratoire : Mathématiques et informatique pour la complexité et les systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2006-....)
- Laboratoire franco-chinois de recherche en informatique, automatique et mathématiques appliquées (Pékin, Chine ; 1997-20..)
Ecole doctorale : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Châtenay-Malabry, Hauts de Seine)
Qi (Qi), Rui
Nom
Qi
Nom de naissance
Qi
Prénom
Rui
Nationalité
Français
Date de soutenance : 10-03-2010
Directeur(s) de thèse : Reffye Philippe de
Reffye, Philippe de
Nom
Reffye
Prénom
Philippe de
Hu, Baogang
Nom
Hu
Prénom
Baogang
Etablissement de soutenance : Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris
Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris
Nom
Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris
Institute of Automation (Pékin)
Nom
Institute of Automation (Pékin)
Laboratoire : Mathématiques et informatique pour la complexité et les systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2006-....)
Mathématiques et informatique pour la complexité et les systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2006-....)
Nom
Mathématiques et informatique pour la complexité et les systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2006-....)
Laboratoire franco-chinois de recherche en informatique, automatique et mathématiques appliquées (Pékin, Chine ; 1997-20..)
Nom
Laboratoire franco-chinois de recherche en informatique, automatique et mathématiques appliquées (Pékin, Chine ; 1997-20..)
Ecole doctorale : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Châtenay-Malabry, Hauts de Seine)
École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Châtenay-Malabry, Hauts de Seine)
Nom
École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Châtenay-Malabry, Hauts de Seine)
Discipline : Mathématiques appliquées
Classification : Sciences de l'ingénieur
Mots-clés libres : Optimisation, Contrôle optimal, Modèle mathématique
Résumé : L'objectif de cette thèse est de développer des méthodes d'optimisation et de contrôle optimal pour l'amélioration du rendement des cultures en utilisant le modèle de croissance de plantes GreenLab. Les méthodes proposées doivent se placer dans le contexte suivant: (1) la recherche d'amélioration du rendement se fait par des simulations basées sur le modèle structure-fonction GreenLab et (2) les méthodes utilisées sont des algorithmes d'optimisation heuristiques et des techniques de contrôle optimal. L'application de ces méthodes à plusieurs espèces de plantes, allant des plantes agronomiques aux arbres, et avec des différents objectifs a permis d'identifier certaines caractéristiques associées à des plantes ayant un bon rendement. En particulier, les résultats d'optimisation ont révélé la dynamique des relations source-puits au sein de la plante durant sa croissance. Ces résultats peuvent être considérés comme des références pour guider la sélection génétique pour l'amélioration variétale, et également pour l'amélioration des itinéraires culturaux. La perspective à long terme de cette thèse est l'intégration de ses résultats dans des outils d'aide à la décision pour l'agriculture. Pour atteindre les objectifs de cette thèse, nous avons analysé successivement les effets de facteurs endogènes et exogènes (environnementaux) sur la croissance de la plante et sur son rendement. Plus précisément, l'effet des facteurs endogènes a été étudié à conditions environnementales fixées, puis des méthodes de contrôle optimal ont été appliquées sur les variables environnementales, pour un génotype de plante fixé. En conséquence, les problèmes traités dans cette thèse relèvent à la fois de la théorie de l'optimisation et du contrôle optimal. Les principales contributions de cette thèse incluent les points suivants : Des problèmes d'optimisation simple objectif, d'optimisation multi-objectif et d'optimisation sous contrainte ont été formulés et résolus, dans le but de trouver les paramètres endogènes associés à la plante ayant le plus haut rendement, ce qui correspond à la définition d'un idéotype, pour une plante d'espèce donnée. Pour la plupart des problèmes d'optimisation présentés, la méthode la plus appropriée est celle d'un algorithme basé sur une population. Plusieurs algorithmes de ce type ont été comparés et celui ayant les meilleures performances est un algorithme heuristique nommé Particle Swarm Optimization (PSO). Du contrôle optimal a été appliqué pour définir la stratégie d'élagage optimale (application aux feuilles de thé). Come GreenLab peut être formulé comme un système dynamique discret et que la fonction objectif est analytique, une méthode basée sur le gradient, basée sur une approche variationnelle et sur la théorie de Lagrange, a été utilisée. La solution trouvée à été comparée à celle obtenue par la méthode PSO afin de valider cette dernière. Un modèle de dynamique de population d'insectes a été développé à des échelles spatiales et temporelles compatibles avec le modèle GreenLab, afin d'étudier l'interaction plante-insectes. Plus précisément, un écosystème tritrophique a été modélisé, incluant les interactions entre les plantes, les insectes ravageurs et des prédateurs des ravageurs, appelés insectes auxiliaires. un modèle des interaction. L'originalité de ce travail est la rétro-action entre la dynamique de population des insectes et la croissance de la plante, ainsi que la prise en compte de la répartition spatiale des insectes sur chacun des organes de la plantes. Une analyse de sensibilité basée sur la méthode de Morris a été appliquée pour identifier les paramètres les plus ou moins influents sur les sorties d'intérêt. Cela a permis de calculer des stratégies optimales pour l'application des techniques d'éradication des ravageurs. Les paramètres de GreenLab ont été estimés sur environ 400 jeux de données correspondant à 44 génotypes de tomates, à l'aide d'un algorithme des moindres carrés non linéaires généralisés. Considérant l'ensemble des valeurs estimées comme l'espace des paramètres possibles, nous avons calculé les valeurs optimisant le rendement en fruits des tomates. Nous avons analysé les corrélations entre les paramètres estimés ou optimaux et le rendement à l'aide de méthodes statistiques, ce qui a permis d'identifier les plus importants paramètres responsables des différences observées parmi les rendements des différentes plantes. Ainsi, à partir de ces résultat d'optimisation et d'analyse des corrélation, les différences phénotypiques entre différents génotypes ont pu être expliquées d'un point de vue physiologique.
Classification : Sciences de l'ingénieur
Mots-clés libres : Optimisation, Contrôle optimal, Modèle mathématique
Résumé : L'objectif de cette thèse est de développer des méthodes d'optimisation et de contrôle optimal pour l'amélioration du rendement des cultures en utilisant le modèle de croissance de plantes GreenLab. Les méthodes proposées doivent se placer dans le contexte suivant: (1) la recherche d'amélioration du rendement se fait par des simulations basées sur le modèle structure-fonction GreenLab et (2) les méthodes utilisées sont des algorithmes d'optimisation heuristiques et des techniques de contrôle optimal. L'application de ces méthodes à plusieurs espèces de plantes, allant des plantes agronomiques aux arbres, et avec des différents objectifs a permis d'identifier certaines caractéristiques associées à des plantes ayant un bon rendement. En particulier, les résultats d'optimisation ont révélé la dynamique des relations source-puits au sein de la plante durant sa croissance. Ces résultats peuvent être considérés comme des références pour guider la sélection génétique pour l'amélioration variétale, et également pour l'amélioration des itinéraires culturaux. La perspective à long terme de cette thèse est l'intégration de ses résultats dans des outils d'aide à la décision pour l'agriculture. Pour atteindre les objectifs de cette thèse, nous avons analysé successivement les effets de facteurs endogènes et exogènes (environnementaux) sur la croissance de la plante et sur son rendement. Plus précisément, l'effet des facteurs endogènes a été étudié à conditions environnementales fixées, puis des méthodes de contrôle optimal ont été appliquées sur les variables environnementales, pour un génotype de plante fixé. En conséquence, les problèmes traités dans cette thèse relèvent à la fois de la théorie de l'optimisation et du contrôle optimal. Les principales contributions de cette thèse incluent les points suivants : Des problèmes d'optimisation simple objectif, d'optimisation multi-objectif et d'optimisation sous contrainte ont été formulés et résolus, dans le but de trouver les paramètres endogènes associés à la plante ayant le plus haut rendement, ce qui correspond à la définition d'un idéotype, pour une plante d'espèce donnée. Pour la plupart des problèmes d'optimisation présentés, la méthode la plus appropriée est celle d'un algorithme basé sur une population. Plusieurs algorithmes de ce type ont été comparés et celui ayant les meilleures performances est un algorithme heuristique nommé Particle Swarm Optimization (PSO). Du contrôle optimal a été appliqué pour définir la stratégie d'élagage optimale (application aux feuilles de thé). Come GreenLab peut être formulé comme un système dynamique discret et que la fonction objectif est analytique, une méthode basée sur le gradient, basée sur une approche variationnelle et sur la théorie de Lagrange, a été utilisée. La solution trouvée à été comparée à celle obtenue par la méthode PSO afin de valider cette dernière. Un modèle de dynamique de population d'insectes a été développé à des échelles spatiales et temporelles compatibles avec le modèle GreenLab, afin d'étudier l'interaction plante-insectes. Plus précisément, un écosystème tritrophique a été modélisé, incluant les interactions entre les plantes, les insectes ravageurs et des prédateurs des ravageurs, appelés insectes auxiliaires. un modèle des interaction. L'originalité de ce travail est la rétro-action entre la dynamique de population des insectes et la croissance de la plante, ainsi que la prise en compte de la répartition spatiale des insectes sur chacun des organes de la plantes. Une analyse de sensibilité basée sur la méthode de Morris a été appliquée pour identifier les paramètres les plus ou moins influents sur les sorties d'intérêt. Cela a permis de calculer des stratégies optimales pour l'application des techniques d'éradication des ravageurs. Les paramètres de GreenLab ont été estimés sur environ 400 jeux de données correspondant à 44 génotypes de tomates, à l'aide d'un algorithme des moindres carrés non linéaires généralisés. Considérant l'ensemble des valeurs estimées comme l'espace des paramètres possibles, nous avons calculé les valeurs optimisant le rendement en fruits des tomates. Nous avons analysé les corrélations entre les paramètres estimés ou optimaux et le rendement à l'aide de méthodes statistiques, ce qui a permis d'identifier les plus importants paramètres responsables des différences observées parmi les rendements des différentes plantes. Ainsi, à partir de ces résultat d'optimisation et d'analyse des corrélation, les différences phénotypiques entre différents génotypes ont pu être expliquées d'un point de vue physiologique.
Type de contenu : Text
Format : PDF
Format : PDF
Entrepôt d'origine : 
Identifiant : 2010ECAP0006
Type de ressource : Thèse
Identifiant : 2010ECAP0006
Type de ressource : Thèse