ASPI : Applications statistiques des systèmes de particules en interaction

Thèse proposée à la rentrée 2013

Planification spatio-temporelle de capteurs pour la détection

Localisation : université du Sud-Toulon Var (USTV) à Toulon

Laboratoire d'accueil : LSIS (laboratoire des sciences de l'information et des systèmes, UMR 7296), université du Sud-Toulon Var (USTV), en association avec INRIA Rennes et avec ONERA Palaiseau

Responsable : LSIS Toulon : Sébastien Paris (tél. : 04 94 14 26 47, e-mail : sebastien.paris@lsis.org)
contact INRIA Rennes : François Le Gland (tél. : 02 99 84 73 62, e-mail : francois.le_gland@inria.fr)
contact ONERA Palaiseau : Christian Musso (tél. : 01 80 38 65 76, e-mail : christian.musso@onera.fr)

Connaissances souhaitées : mathématiques appliquées (méthodes d'optimisation à base de populations, méthodes de Monte-Carlo, programmation dynamique, recherche opérationnelle), calcul scientifique, informatique (programmation C++, multi-cœurs (GPU serait un plus))

Profil : master d'informatique ou de mathématiques appliquées (recherche opérationnelle, optimisation, probabilités appliquées), diplôme d'une grande école d'ingénieur, candidat issu de la zone euro, agé de moins de 30 ans (de préférence)

Financement : Cette thèse est financée dans le cadre d'un contrat avec la DGA (Direction Générale de l'Armement). Salaire : 1400 € net par mois + possibilité de vacations (à partir de la 2ème année)

Démarrage prévu : dès juin 2013 (si possible), durée 3 ans

Sujet : Faisant suite à un précédent contrat de recherche consacré à l'optimisation du positionnement et de l'activation de capteurs, cette proposition de thèse s'inscrit dans la problématique de la planification spatio-temporelle d'efforts de recherche sous contraintes hétérogènes complexes. L'approche retenue repose sur l'utilisation de techniques de simulation probabilistes. La première partie du travail consistera à fusionner / hybrider deux approches complémentaires développées séparément par les membres du consortium

splitting généralisé d'une part, où il s'agit de maintenir une population de déploiements spatio-temporels pour lesquels la probabilité de détection est au-dessus d'un niveau de plus en plus élevé,
et programmation dynamique particulaire d'autre part, où il s'agit de surveiller la probabilité de présence de la cible, pour décider au fil de l'eau où et quand déposer et activer un nouveau capteur.

La première approche est globale et optimale mais couteuse en temps de calcul, tandis que la deuxième approche est séquentielle et heuristique, ingénieuse et moins couteuse mais possiblement sous optimale. La deuxième partie du travail consistera à étendre les résultats obtenus et les solutions élaborées au cadre multistatique (collaboration entre efforts de recherche) et multi-porteurs (ayant chacun leur propres types de capteurs) tout en tenant compte de modèles de propagation plus réalistes. Un solveur (C++, multi-cœurs) hybridant les deux approches devra être développé à l'issue de la thèse.

Référence :

Mathieu Chouchane, Sébastien Paris, François Le Gland and Mustapha Ouladsine, Splitting method for spatio-temporal sensors deployment in underwater systems, Proceedings of the 12th European Conference on Evolutionary Computation in Combinatorial Optimisation, Malaga, Lecture Notes in Computer Science 7245, pp. 243-254, Springer, Berlin, 2012.

Pour candidater : Envoyer CV, relevés de notes (master, dernière année d'école) et lettres de recommandation éventuelles, à l'adresse : optim2dloi@gmail.com