Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : Half-way between optimization and astronautic, this research study deals with satellites constel- lations design problems. In order to find the required number of satellites and to correctly set their position, such are the technical challenges of this thesis. To minimise the cost and reduce the time such are the economical challenges the space industries are confronted in a daily manner. The major difficulties of these problems are the size and the characteristics of the search space The irregularity of the criterions The mathematical and physical heterogeneity of parameters forbids the use of classical algorithms The evaluation of a solution, which uses a time consuming evalua- tion without returning pertinent information about the good or bad properties of the constellations, forbid a massive exploration of the search space. From this constatation and several preliminary studies a new approach is born. Based on a better use of the simulation and on a simplification of the criterions, the algorithm is composed of several levels and uses different optimization techniques it integrates a knowledge database on the orbits and a numerical optimization process both orchestrated by a metaheuristic algorithm. This new approach tries to bypass the main drawbacks of the field with a decomposition of the problem.
A mi-chemin entre l optimisation et l astronautique ce travail de recherche s attaque au problème du design de constellations de satellites Déterminer le nombre de satellites nécessaires pour ré- pondre à un besoin et les positionner de manière correcte tels sont les enjeux techniques de cette thèse Minimiser les coûts et les délais tels sont les enjeux économiques auxquels est confronté le domaine spatial au quotidien Les difficultés majeures de ce problème sont d une part la taille et les caractéristiques de l espace de recherche; D autre part la non-régularité des critères utilisés et la nature mathématique et phy- sique hétérogène de l ensemble des paramètres (paramètres entiers et paramètres réels) interdisant l utilisation d algorithmes classiques; Enfin l évaluation des solutions qui met en oeuvre une simu- lation coûteuse en temps et en calculs sans retourner d information pertinente sur les bonnes ou mauvaises propriétés de la constellation évaluée interdit une exploration massive de l espace de recherche De ces constatations et de diverses études préliminaires est née une nouvelle approche Basé sur une meilleure exploitation de la simulation et sur une simplification des critères utilisés l algorithme composé de plusieurs niveaux met en oeuvre plusieurs techniques d optimisation En intégrant une base de connaissance sur les orbites et une méthode numérique de recherche d optimum le tout or- chestré par un algorithme métaheuristique cette nouvelle approche tente de résoudre les difficultés intrinsèques au domaine d application en décomposant le problème.
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Résumé : Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans la lignée des approches de modélisation hydrologiques prédictives dirigées par les données. Nous avons particulièrement développé leur application sur le contexte difficile des phénomènes de crue éclairs caractéristiques des bassins versants de la région Caraïbe qui pose un dé fi sé.curi taire. En envisageant le problème de la prévision de crues comme un problème d'optimisation combinatoire difficile nous proposons d'utiliser la notion de métaneuristiques, à travers les algorithmes évolutionnaire notamment pour leur capacité à parcourir efficacement de grands espaces de recherche et fi fournir des solutions de bOlIDe qualité en des temps d'exécution raisonnables. Nous avons présenté l'approche de prédiction AV2D : Aggregate Variable Data Driven dom le concept central est la notion de variable agrégée. L'idée sous-jacente à ce concept est de considérer le pouvoir prédictif de nouvelles variables définies comme le résultat de fonctions tatistiques, dites d'agrégation calculées sur de donnée' correspondant à des périodes de temps précédent uo événem nt à prédire. Ces variable sont caractérisées par des ensembles de paramètres correspondant a leur pJ:opriétés. Nous avons imroduitle variables agrégées hydrométéorologiques permettant de répondre au problème de la classification d événements hydrologiques. La complexité du parcours de l'espace de recherche engendré par les paramètres définissant ces variables a été prise en compte grâce à la njse en oeuvre d'un algorithme évolutionnaire particulier dont les composants ont été spécifiquement définis pour ce problème. Nous avons montré, à travers une étude comparative avec d'autres approches de modélisation dirigées par les données, menée sur deux cas d'études de bassins versant caribéens, que l'approche AV2D est particulièrement bien adaptée à leur contexte. Nous étudions par la suite les bénéfices offerts par les approches de modélisation hydrologiques modulaires dirigées par les données, en définissant un procédé de division en sous-processus prenant en compte les caractéristiques paniculières des bassins versants auxquels nous nous intéressons. Nou avons proposé une extension des travaux précédents à travers la définition d'une approche de modélisation modulaire M2D: Spatial Modular Data Driven, consistant à considérer des sous-processus en divisant l'ensemble des exemples à classifier en sous-ensembles correspondant à des comportements hydrologiques homogènes. Nous avons montré à travers une étude comparative avec d autres approches dU'igées par les données mises en oeuvre sur les mêmes sous-ensembles de données que celte approche permet d améliorer les résultats de prédiction particulièrement à coun Lenne. Nous avons enfin proposé la modélisation d un outil de pi
The work presented in this thesis is in the area of data-driven hydrological modeling approaches. We particularly investigared their application on the difficult problem of flash flood phenomena typically observed in Caribbean watersheds. By considering the problem of flood prediction as a combinatorial optimization problem, we propose to use the notion of Oleraheuristics, through evolutionary algorithms, especially for their capacity ta visit effjciently large search space and to provide good solutions in reasonable execution times. We proposed the hydrological prediction approach AV2D: Aggregate Variable Data Driven which central concept is the notion of aggregate variable. The underlying idea of this [concept is to consider the predictive power of new variables defined as the results of statistical functions, called aggregation functions, computed on data corresponding ta time periods before an event ta predict. These variables are characterized by sets of parameters corresponding ta their specifications. We introduced hydro-meteorological aggregate variables allowing ta address the classification problem of hydrological events. We showed through a comparative study on two typical caribbean watersheds, using several common data driven modelling techniques that the AV2D approach is panicul.rly weil fitted ta the studied context. We also study the benefits offered by modulaI' approaches through the definition of the SM2D: Spatial Modular DataDriven approach, consisting in considering sub-processes partly defined by spatial criteria. We showed that the results obtained by the AV2D on these sub-processes allows to increase the performances particularly for short term prediction. Finally we proposed the modelization of a generic control tool for hydro-meteorological prediction systems, H2FCT: Hydro-meteorological Flood Forecasting Control 1'001

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