| Summary: | Pouvoir lutter efficacement contre certains fléaux comme les incendies de forêt, les feux de brousse ou les catastrophes naturelles constitue un enjeu majeur dans plusieurs villes du monde.Avec l'avènement de la technologie de pointe représentée par les réseaux de capteurs, la détection de ces phénomènes devient plus aisée.En effet, des capteurs peuvent être déployés dans des zones difficiles d'accès et s'ils sont suffisamment nombreux pour couvrir la totalité de l'environnement à surveiller, une alerte peut être directement donnée par le capteur ayant détecté un certain type d'évènement (feu, secousse sismique...).Le centre de contrôle ayant reçu l'alerte peut ensuite décider d'intervenir sur la zone en cause.Nos travaux se situent dans ce cadre de la détection de phénomènes par un réseau de capteurs, en supposant que l'environnement est connu et que les capteurs sont mobiles, sans fil et en nombre insuffisant pour couvrir la totalité de l'environnement à surveiller.Parler de surveillance par un nombre faible d'entités mobiles nécessite de parcourir régulièrement certaines zones critiques de l'environnement, ce qui peut s'apparenter à une tâche de patrouille.Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes focalisés sur la détermination de stratégies de patrouille multi-capteurs appliquée à la détection d'évènements.Un problème similaire au nôtre est celui de la patrouille multi-agents dans un environnement connu.Ce problème consiste à faire visiter régulièrement les noeuds d'un graphe (représentant l'environnement) par des agents.Les capteurs peuvent être considérés comme des agents ayant des ressources limitées, en terme d'énergie en particulier.Le cadre de la patrouille multi-agents et les techniques proposées pour le résoudre ne peuvent pas être utilisés ici.Après avoir formulé mathématiquement le problème de la patrouille multi-capteurs appliquée à la détection d'évènements, nous proposons une technique de résolution approchée basée sur des colonies de fourmis.Des simulations ont été réalisées en considérant différents scenarii (topologies d'environnement, populations de capteurs, apparitions des événements) afin d'évaluer la pertinence de notre approche.Les résultats expérimentaux montrent que notre approche permet de déterminer des stratégies de patrouille satisfaisantes dans la majorité des scenarii. === To fight effectively against scourges like forest fires , brush fires or natural disasters is a major issue in many cities worldwide.With the advent of technology represented by sensor networks , detection of these phenomena becomes easier .Indeed , sensors can be deployed in remote areas and they are enough to cover the entire environment to monitor, an alert can be given directly by the sensor has detected a certain type of event (fire, earthquake ... ) .The control center has received the alert may then decide to intervene in the area in question .Our work takes place in the context of the detection of phenomena by a sensor network , assuming that the environment is known and that the sensors are mobile, wireless and insufficient to cover the entire environment to be monitored.Speaking of monitoring a small number of mobile entities requires regularly browse some critical environmental areas, which can be likened to a patrol task .In this thesis , we focused on identifying strategies patrol multi-sensor applied to the detection of events.A similar problem to ours is the multi-agent patrolling in a known environment .This problem is to regularly visit the nodes of a graph (representing the environment) by agents.The sensors can be considered as agents with limited resources , in terms of energy in particular.The framework of multi- agents and techniques proposed to solve patrol can not be used here .After mathematically formulated the problem of multi-sensor patrol applied to the detection of events, we propose an approximate solution technique based on ant colonies .Simulations were made considering different scenarios ( environmental topologies populations sensors appearances events ) to assess the relevance of our approach.The experimental results show that our approach identifies strategies patrol satisfactory in the majority of scenarios.
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