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*V. Picheny, P. Casadebaig, R. Trépos, R. Faivre, D. Da Silva, P. Vincourt, E. Costes, "Using numerical plant models and phenotypic correlation space to design achievable ideotypes", Plant, Cell & Environment, 2017
 
*V. Picheny, P. Casadebaig, R. Trépos, R. Faivre, D. Da Silva, P. Vincourt, E. Costes, "Using numerical plant models and phenotypic correlation space to design achievable ideotypes", Plant, Cell & Environment, 2017
 
*MJ. Cros, JN. Aubertot, N. Peyrard, R. Sabbadin, GMDPtoolbox: A Matlab library for designing spatial management policies. Application to the long-term collective management of an airborne disease. PLoS ONE 12(10), 2017
 
*MJ. Cros, JN. Aubertot, N. Peyrard, R. Sabbadin, GMDPtoolbox: A Matlab library for designing spatial management policies. Application to the long-term collective management of an airborne disease. PLoS ONE 12(10), 2017
*Auclair, N. Peyrard, R. Sabbadin, Labeled DBN learning with community structure knowledge, ECML, 2017
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*E. Auclair, N. Peyrard, R. Sabbadin, Labeled DBN learning with community structure knowledge, ECML, 2017
 
*S. Nicol, R. Sabbadin, N. Peyrard, I. Chadès, Finding the best management policy to eradicate invasive species from spatial ecological networks with simultaneous actions, Journal of Applied Ecology, 2017
 
*S. Nicol, R. Sabbadin, N. Peyrard, I. Chadès, Finding the best management policy to eradicate invasive species from spatial ecological networks with simultaneous actions, Journal of Applied Ecology, 2017
 
*E. McDonald-Madden, R. Sabbadin, ET. Game, PWJ. Baxter, I. Chadès, H.P. Possingham, <div class="gsc_value">[http://www.nature.com/ncomms/2016/160118/ncomms10245/full/ncomms10245.html Using food-web theory to conserve ecosystems]. ''Nature communications'', vol. 7, 2016.<br/></div>
 
*E. McDonald-Madden, R. Sabbadin, ET. Game, PWJ. Baxter, I. Chadès, H.P. Possingham, <div class="gsc_value">[http://www.nature.com/ncomms/2016/160118/ncomms10245/full/ncomms10245.html Using food-web theory to conserve ecosystems]. ''Nature communications'', vol. 7, 2016.<br/></div>

Version du 12 mars 2018 à 15:30

Modélisation des Agro-écosystèmes et Décision (MAD)   Mad pew.png


Les activités de recherche de l'équipe portent sur le développement de méthodes mathématiques, statistiques et informatiques pour l'analyse et la conduite des agro-écosystèmes.

Les thèmes de recherche de l'équipe peuvent être regroupés dans les trois domaines méthodologiques suivants :

Modélisation de la décision ('Economie, Intelligence Artificielle)

  • Décision séquentielle dans l'incertain (MDPToolbox)
  • Prise en compte de l'aversion au risque des agents économiques
  • Rationalité limitée des agents économiques
  • Modèles de décision multi-agents, multicritères, exploitant des plans flexibles et répondant à des objectifs individuels et collectifs

Conception, exploration et analyse de modèles simulés (Informatique, Statistiques, Intelligence Artificielle)

Optimisation et apprentissage dans les problèmes de décision factorisés (Intelligence Artificielle, modèles graphiques stochastiques, Statistiques)

  • Optimisation dans les problèmes de décision (GMDPtoolbox, FA-FMDP)
  • Apprentissage dans les modèles graphiques stochastiques



Ces travaux donnent lieu, avec nos partenaires, à des avancées finalisées en Agroécologie, Ecologie, Epidémiologie, etc.

Agroécologie

  • Etude de l'impact de la connaissance des réserves utiles en eau du sol (projet ANR RUEdesSOLS)
  • Conception d'idéotypes à l'aide de modèles numériques (thèse de Léonard Torossian, 2016-2019, collaborations avec les UMR AGIR à Toulouse et AGAP à Montpellier)
  • Rôle de la composition et la structure du paysage sur les compromis atteignables entre services écosystémiques (projet ANR AGROBIOSE)
  • Conception et gestion d'agro-écosystèmes en raisonnant les décisions au niveau des services ecosystémiques
  • Reconstruction de la dynamique des adventices dans un modèle de Markov caché "spatialisé" (thèse de Sebastian Le Coz, 2015-2018, en collaboration avec le CEFE Montpellier)

Ecologie

  • Conservation de la biodiversité et fourniture de services écosystémiques dans des réseaux d'interaction espèces/services écosystémiques (thèse de Hui Xiao, 2015-2018, en collaboration avec  CSIRO / University of Queensland)
  • Reconstruction d'un réseau d'interactions écologiques à partir d'observations de présence absence (thèse d'Etienne Auclair, 2015-2018, en collaboration avec l'Inv. of Minnesota, UCSB et l'UMR Agroécologie, INRA-Univ. de Dijon)

Epidémiologie

  • Décision séquentielle dans l'incertain et théorie des jeux pour le contrôle de maladies animales non réglementées (en collaboration avec l'UMR BioEpar, INRA-ONIRIS)
  • Optimisation de gestion d'épidémie végétale en prenant en compte les caractéristiques du paysage : application au virus de la sharka (en collaboration avec BGPI, INRA Montpellier)

Gestion Forestière

  • Modélisation dynamique dans l'incertain et processus décisionnel de Markov : analyse de l'impact de l'aversion au risque sur la gestion forestière face à un risque climatique
  • Mesures des préférences vis-à-vis du risque des propriétaires forestiers (en collaboration avec l'UMR LEF, Nancy)
  • Modélisation analytique des décisions liées aux mesures de couverture et de prévention contre les incertitudes (en collaboration avec l'UMR LEF, Nancy)

Par ailleurs, de nombreux travaux de l'équipe sont développés en collaboration avec et implémentés dans la plateforme de l'équipe RECORD.


Quelques publications récentes

  • V. Picheny, P. Casadebaig, R. Trépos, R. Faivre, D. Da Silva, P. Vincourt, E. Costes, "Using numerical plant models and phenotypic correlation space to design achievable ideotypes", Plant, Cell & Environment, 2017
  • MJ. Cros, JN. Aubertot, N. Peyrard, R. Sabbadin, GMDPtoolbox: A Matlab library for designing spatial management policies. Application to the long-term collective management of an airborne disease. PLoS ONE 12(10), 2017
  • E. Auclair, N. Peyrard, R. Sabbadin, Labeled DBN learning with community structure knowledge, ECML, 2017
  • S. Nicol, R. Sabbadin, N. Peyrard, I. Chadès, Finding the best management policy to eradicate invasive species from spatial ecological networks with simultaneous actions, Journal of Applied Ecology, 2017
  • E. McDonald-Madden, R. Sabbadin, ET. Game, PWJ. Baxter, I. Chadès, H.P. Possingham,
    Using food-web theory to conserve ecosystems. Nature communications, vol. 7, 2016.
  • R. Sabbadin, A.F. Viet,
  • S. Couture, MJ. Cros, R. Sabbadin. Risk aversion and optimal management of an uneven-aged forest under risk of windthrow: A Markov decision process approach. Journal of Forest Economics 25, 94-114, 2016
  • V. Picheny, "Multiobjective optimization using Gaussian process emulators via stepwise uncertainty reduction", Statistics and Computing, Volume 25, Issue 6, pp. 1265-1280, 2015
  • J. Radoszycki, N. Peyrard, R. Sabbadin, Solving F3MDPs: collaborative multiagent Markov decision processes with factored transitions, rewards and stochastic policies, (Principle and Practices of Multi Agent systems PRIMA, Italy, 2015
  • M. Duru, O. Therond, G. Martin, R. Martin-Clouaire, M.-A. Magne, E. Justes, E.-P. Journet, J.-N. Aubertot, S. Savary, J.-E. Bergez, J.-P. Sarthou. How to implement biodiversity-based agriculture to enhance ecosystem services: a review. Agronomy and Sustainable Development, 2015, http://link.springer.com/article/10.1007/s13593-015-0306-1.
  • F. Lescourret, D. Magda, G. Richard, AF. Adam-Blondon, M. Bardy, J. Baudry, I. Doussan, B. Dumont, F. Lefèvre, I. Litrico, R. Martin-Clouaire, B. Montuelle, S. Pellerin, M. Plantegenest, E. Tancoigne, A. Thomas, H. Guyomard, JF. Soussana. A social–ecological approach to managing multiple agro-ecosystem services. Current Opinion in Environmental Sustainability, 14, 68-75, 2015. (doi:10.1016/j.cosust.2015.04.001)



Composition de l'équipe, Octobre 2017

MAD 2017 2.png

Responsable de l'équipe : Régis SABBADIN (05 61 28 54 76) sabbadin[at]inra[dot]fr

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