Mr. Marouane Mabrouk

Sujet : Etude et développement d’un système de prévision en temps réel fondés sur le modèle multi-agents pour la gestion des catastrophes d’inondation

Résumé :

Le sujet de la thèse a pour but de proposer une architecture fondée sur un modèle multi-agents pour la résolution des taches complexes et complémentaires en temps réel. Cette architecture autorise un développement hiérarchique et progressif de l'apprentissage en permettant à l'agent de s'adapter, d'évoluer et d'apprendre de nouvelles tâches de manière non supervisée. Cette évolution permettra aux agents de prendre des décisions avec la proposition des solutions selon l'état des agents. L'architecture est fondée sur la notion de développement, c'est à dire sur l'apprentissage progressif de compétences dans des environnements qui évoluent eux-mêmes en fonction des capacités de l'agent cognitives individuelles.
Dans le contexte applicatif, nous proposons d'étudier les catastrophes d’inondation dans l’objectif de proposer un système multi-agents capable de prévoir les inondations en temps réel basé sur la résolution des taches complexes et complémentaires en utilisant des capteurs représentés par les agents dans la phase de simulation.

Mots clès :

Intégration, Hétérogénéité, Médiateur, composante intelligentes, Datamining, SMA, Agent, Cognitives, inondation, temps réel, apprentissage.

Résultat :

1. El Mabrouk Marouane, Kassara Omar, El Mamoune Soumaya, Ezziyyani Mostafa, Essaaidi Mohammad, Gaou Salma and Abajja Amal, “ AN ADAPTIVE INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM FOR REAL-TIME FLOOD FORECASTING ”, International Journal of Research in Computer Applications and Robotics (IJRCAR), Vol.1 Issue.7, 14-23 , October 2013. Lien ....
2. Soumaya El Mamoune, Marouane El Mabrouk, Loubna Cherrat, Ahmed Hadioui, Omar Kassara, Mostafa Ezziyani, “Adaptive Learning”, Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, Vol 6, No 1 (2014), 85-88, Feb 2014. Lien ....