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14 mai 2020

Contrôle Collaboratif de Systèmes Complexes : Application en Logistique.


Catégorie : Doctorant


Disciplines : Automatique, optimisation, fusion d’informations.

Laboratoire d’accueil: Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois (LGI2A).

Institution d'accueil : Université d’Artois.

Ecole doctorale : Ecole Doctorale STS de l’UPJV.

Financement : Bourse ministérielle.

 

Descriptif :

La thèse proposée s’intéressera à la commande des systèmes complexes : système de sous-systèmes qui interagissent, avec prise en compte des incertitudes. Un système logistique est un exemple type d’un système complexe dont les différents acteurs (fournisseurs, producteurs, clients, centres de distribution, etc.) sont en interaction permanente. Contrôler un tel système revient à gérer d’une manière optimale (ou proche de l’optimale) son fonctionnement opérationnel. Nombreuses sont les recherches qui s’intéressent à ce sujet [1-3]. La thèse rentrera dans cette optique, les aspects théoriques et pratiques susceptibles d’être abordés sont entre autres :

1.La modélisation décentralisée/distribuée : modélisation de systèmes complexes comme étant un ensemble de sous-systèmes qui coopèrent, cet aspect pourra faire appel à la fusion d’informations, les algorithmes de consensus [5], la théorie des jeux, approches multi-agents, etc.

2.La commande : la commande sans modèle, récemment introduite par M. Fliess et C. Join [6], emploie des techniques rapides d’estimation mettant en œuvre des approches algébriques ultra-locales sans cesse réactualisées. Cette technique de commande a depuis été appliquée avec succès à de nombreux systèmes industriels, et aussi dans le trafic routier.

3.En plus de l’application en logistique, d’autres applications de gestion de systèmes en réseau (réseaux d’énergie, réseaux hydrauliques, etc.) peuvent être considérées en simulation.

Les travaux de thèse vont être validés par des simulations, des tests sur des benchmarks et éventuellement par application réelle sur un système logistique.

Références

  1. L. Monostori, P. Valckenaers, A. Dolgui, H. Panetto, M. Brdys and B. Csanád Csáji, ”Cooperative Control in Production and Logistics”, Annual Reviews in Control, 39, 12—29, Elsevier, 2015.
  2. E. Perea-Lopez, I.E. Grossman, B.E. Ydstie and T. Tahmassebi, “Dynamic Modeling and Decentralizes Control of Supply Chain”. Industrial and Engineering Chemistry Research, 40, 15, 3369-3383, ACS Publications, 2001.
  3. A. Rodriguez-Angeles, A-M. Díaz and A. Sánchez, “Dynamic Analysis and Control of Supply Chain Systems”. Supply Chain, The Way to Flat Organisation, Book edited by: Yanfang Huo and Fu Jia, December, Austria, 2008.
  4. R. Olfati-Saber, and R.M. Murray, “Consensus Protocols for Networks of Dynamic Agents”. Procs. of the American Control Conference (ACC). pp. 951-956, 2003.
  5. M. Fliess, C. Join, “Model-free control”, Int. J. Control, 86, 2228–2252, 2013.

Profil recherché : Master 2 ou diplôme d'ingénieur en automatique ou en mathématiques appliquées; connaissances requises en optimisation et en fusion d'informations. Aptitude au codage sous Matlab, à la rédaction et à la communication orale en anglais et/ou en français.

Dossier de candidature : Les candidats intéressés devront envoyer un CV, une lettre de motivation, des lettres de recommandations ainsi que les relevés de notes de la formation Master.

Contacts : Ledossier de candidature doit être envoyé avant le 5/06/2020 à :

Hassane ABOUAISSA (MCF – HDR): hassane.abouaissa@univ-artois.fr

Samir HACHOUR (MCF): samir.hachour@univ-artois.fr

 

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