Soutenance mémoire
LA PLATE-FORME MIMOSA
Modélisation et Simulation
La modélisation et la simulation sont deux domaines en développement ces dernières années. En effet on assiste à une prolifération de laboratoires et d’équipes de recherche qui leur sont dédiés. La recherche y évolue très vite du fait non seulement de l’intérêt accordé par les experts mais aussi du fait de la croissance avérée des besoins. Ce sont des domaines qui présentent beaucoup d’avenir pour les jeunes chercheurs.La transformation d’un besoin émergeant en la définition d’un système lui apportant une solution met en oeuvre de multiples activités intellectuelles faisant passer progressivement de concepts abstraits à la définition rigoureuse de produits. Il est nécessaire de s’appuyer sur des représentations tant du problème que de ses solutions possibles à différents niveaux d’abstraction pour appréhender, conceptualiser, concevoir, estimer, simuler, valider, justifier des choix et communiquer. C’est le rôle de la modélisation.Un modèle est une simplification de la réalité qui permet de mieux comprendre le système modélisé. Il permet entre autre de visualiser le système comme il est ou comme il doit être. La modélisation n’est pas un domaine exclusivement réservé aux informaticiens. Elle intéresse l’ensemble des chercheurs surtout ceux d’entre eux étudiant des systèmes complexes.En ce sens, la modélisation peut faire référence à toutes sortes de tâches interdisciplinaires bien différentes de la simulation numérique. La modélisation en Sciences de l’Ingénieur est une activité fédératrice par nature. En effet, elle fait appel aux diverses sciences de base de l’Ingénieur (Mathématiques Appliquées, Informatique, Thermique, Electricité, Résistance de matériaux, Mécanique des structures, …). La recherche en modélisation doit intégrer rapidement les nouveaux concepts et résultats issus de tous ces domaines, les adapter à ses propres besoins, puis les insérer dans des logiciels de plus en plus complexes. Ces logiciels de modélisation concentrent aujourd’hui le savoir et le savoir faire des organismes de recherche publique, ainsi que celui des entreprises, pour les rendre facilement utilisables par les décideurs (non experts dans le domaine de la modélisation pour la plupart). La mise en place d’un modèle doit permettre de dégager des formalisations précises et détaillées qui peuvent être implémentées de manière logicielle dans un monde virtuel. C’est la simulation. Les systèmes à simuler, étant de plus en plus complexes, l’utilisation des systèmes multi agents n’est pas seulement un besoin académique mais une réelle nécessité technique. Ces besoins couplés à une puissance de calcul énorme des nouveaux matériels impulsent la création de logiciels de modélisation et de simulation de plus en plus complets pour des systèmes jugés complexes.
Visualisation
Définition et avantages
La visualisation par ordinateur est l’utilisation d’images créées par ordinateur afin de comprendre des données de mesure ou de simulation. C’est un important nouveau domaine de recherche qui est partagé entre différentes sciences de l’ingénieur et l’informatique. Elle fournit des outils nécessaires pour extraire des informations en vue d’en tirer des connaissances.
La visualisation est un maillon très important de la connaissance scientifique. En effet, elle permet d’extraire l’information pertinente d’une masse de données et contribue à une meilleure compréhension du phénomène étudié. Le développement d’outils de visualisation repose sur le fait que l’œil et le cerveau humains ont la capacité d’interpréter mentalement une image.
Aussi a-t-on l’habitude de dire qu’ « Un bon dessin vaut mieux qu’un long discours. ». Les bénéfices de la visualisation sont nombreux.
• La représentation visuelle a l’avantage d’être universelle, ne nécessitant pas l’apprentissage préalable d’une codification, à l’inverse des représentations codées utilisées par les communautés scientifiques. Elle est donc plus adaptée à l’échange d’informations entre les différentes communautés et à la vulgarisation scientifique.
• Dans un contexte de compétitivité accrue, la visualisation peut également jouer un rôle important dans la réduction des coûts de production, la simulation sur ordinateur remplaçant progressivement la réalisation de prototypes. En aéronautique la plupart des essais en soufflerie ont été remplacés par des simulations sur ordinateur. La visualisation permet de produire des animations permettant de voir l’écoulement de l’air le long du profil d’un appareil et de détecter les éventuelles anomalies de conception avant la réalisation d’un prototype. Ainsi l’apport de la visualisation va de l’exploration interactive de grands volumes de données à la conception et à la simulation de produits en passant par l’entraînement sur simulateur (simulateurs de vols, simulateurs chirurgicaux, …).
Principe
Le principe consiste en la représentation par des objets graphiques d’éléments non graphiques. La visualisation consiste à calculer une représentation visuelle de l’information de façon à en permettre une analyse rapide et efficace.
Son principe est basé sur le fait que notre système visuel est ce que nous avons de plus puissant en matière d’interprétation de l’information. Outre la capacité d’interpréter les images, nous avons également une faculté naturelle à reconstituer une information tridimensionnelle à partir d’une séquence animée d’images 2D. La clé du problème est alors de définir les éléments visuels les plus adéquats pour représenter l’information et de produire les algorithmes qui permettront de calculer
automatiquement une telle représentation à partir des données brutes. Il s’agit d’un problème difficile car les données originales sont souvent volumineuses, multidimensionnelles, multimodales et de structure complexe.
Enfin les algorithmes doivent prendre en compte un certain nombre de spécificités liées à leur utilisation : volume de données à traiter très important (de un méga-octets à plusieurs tera-octets), besoin d’interactivité, données réparties, interface avec les Systèmes de Gestion de Bases de Données, adaptation à l’Internet, fonctionnement en mode client serveur, support Web. Les avantages de la visualisation et le caractère scientifique de son principe ont fait que les plates-formes de modélisation et de simulation intègrent de puissants systèmes de visualisation. Nous étudierons ces systèmes pour CORMAS et MADKIT.
La visualisation dans quelques plates-formes existantes :
L’un des points, forts ou faibles selon le cas, des plates-formes de modélisation est leur système de visualisation. Nous étudions dans cette partie la façon dont certaines platesformes (notamment CORMAS et MADKIT qui se trouvent être les plus connus dans le milieu francophone) ont traité la visualisation des modèles.
i. CORMAS
L’un des modules qui constituent CORMAS est le système de visualisation. CORMAS définit dans son modèle les notions d’entités spatiales, d’entités sociales et d’entités passives.
Concernant, la visualisation, CORMAS a mis à disposition une grille qui représente l’espace dans lequel évoluera le modèle (c’est-à-dire les entités sociales et les entités passives). La grille est constituée de cellules adjacentes qui sont elles même des entités spatiales. CORMAS introduit la notion de « probe » (observateur) dans ces modèles, ce qui permet aux modélisateurs de suivre l’évolution de certains paramètres du modèle lors de la simulation. Toutefois il faut écrire du code (programmer en SMALTALK) pour faire évoluer les paramètres variables de la vue dépendant de l’évolution du modèle. Les seuls éléments de visualisation disponibles sont des polygones dont on spécifie à sa guise le nombre de côtés. CORMAS ne travaille qu’en dimension 2. Dans CORMAS,
c’est la bibliothèque qui limite les fonctionnalités, cette dernière n’est pas très riche. De ce fait les possibilités de visualisation sont réduites. Ce qui est de moins en moins vrai avec le couplage « statique » avec des système d’informations géographiques (MAPINFO, ARCVIEW
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Table des matières
Introduction
CHAPITRE 1 : PRESENTATIONS GENERALES
1. Présentation de la structure d’accueil (le CIRAD)
2. Le projet MIMOSA (Méthodes Informatiques Modélisation Simulations Agents)
3. Présentation du sujet (Visualisation de l’évolution d’un modèle MIMOSA)
CHAPITRE 2 : LA PLATE-FORME MIMOSA
1. Contexte
1.1. Modélisation et Simulation
1.2. Visualisation
2. Les concepts MIMOSA
2.1. les notions structurelles
2.2. les notions dynamiques
CHAPITRE 3 : ANALYSE ET CONCEPTION DU SYSTEME DE VISUALISATION DE MIMOSA
1. Analyse des besoins du système
1.1. Les fonctionnalités du futur système
1.2. Les cas d’utilisation : Réalisation des objectifs des utilisateurs
2. Vues dynamiques du système
3. Vues statiques du système
4. Intégration au logiciel MIMOSA
5. Explication détaillée du modèle proposé
CHAPITRE 4 : IMPLEMENTATION
1. Outils mathématiques
1.1. La translation
1.2. La rotation
1.3 Le changement d’échelle
2. Choix de l’outil graphique : le moteur OPENGL
3. Stockage des données
Conclusion
ANNEXES
ANNEXE 1 : JAVA2D
ANNEXE 2 : JAVA3D
Table des figures
Bibliographie et « wébographie »
Tables des index
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