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Gen*: a generic toolkit to generate spatially explicit synthetic populations / Kevin Chapuis in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 5-6 (May - June 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 5-6 (May - June 2018) . - pp 1194 - 1210 Titre : Gen*: a generic toolkit to generate spatially explicit synthetic populations Type de document : Article/Communication Auteurs : Kevin Chapuis, Auteur ; Patrick Taillandier , Auteur ; Misslin Renaud, Auteur ; Alexis Drogoul, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1194 - 1210 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] figuration de la densité [Termes IGN] modèle orienté agent [Termes IGN] population urbaine [Termes IGN] programmation par contraintes [Termes IGN] recensement démographique [Termes IGN] régression [Termes IGN] Rouen [Termes IGN] système d'information géographique Résumé : (Auteur) Agent-based models tend to integrate more and more data that can deeply impact their outcomes. Among these data, the ones that deal with agent attributes and localization are particularly important, but are very difficult to collect. In order to tackle this issue, we propose a complete generic toolkit called Gen* dedicated to generating spatially explicit synthetic populations from global (census and GIS) data. This article focuses on the localization methods provided by Gen* that are based on regression, geometrical constraints and spatial distributions. The toolkit is applied for a case study concerning the generation of the population of Rouen (France) and shows the capabilities of Gen* regarding population spatialization. Numéro de notice : A2018-204 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1440563 Date de publication en ligne : 26/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1440563 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89875 [article]

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Multi-agents systems for cartographic generalization: Feedback from past and on-going research / Cécile Duchêne (2018)    

Public Titre : Multi-agents systems for cartographic generalization: Feedback from past and on-going research Type de document : Rapport Auteurs : Cécile Duchêne , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Patrick Taillandier , Auteur ; Julien Gaffuri , Auteur ; Anne Ruas , Auteur ; Jérémy Renard , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Importance : 19 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] modèle (conceptuel) de généralisation [Termes IGN] système multi-agents [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Cartographic generalization is a highly local and contextual process where decisions are taken locally to better adjust the transformations used to the local geography. Thus, cartographic generalization fits well with the multi-agents paradigm that promotes decentralized and autonomous decision-making. The past years of research in cartographic generalization showed several successful attempts to use multi-agents systems, and this paper provides a feedback on these attempts. We extracted a core modeling of a multi-agents system for generalization and highlighted its main components. Previous propositions of multi-agents generalization processes are described in relation to this core modeling, and feedbacks from experimentations with these processes are discussed to define a research agenda in multi-agents modeling for generalization. Note de contenu : 1- Introduction 2- From Step by Step, Knowledge Based Approaches to Multi-Agent Approaches 3- Components of a Multi-Agent Based Generalization Model 4- Implementations of the Multi-Agent Approach in Generalization at IGN 5- Discussion - Feedback from experimentations 6- Conclusion Numéro de notice : 17522 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Rapport de recherche nature-HAL : RappRech DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01682131/document Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90541

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La modélisation du temps dans la simulation à base d'agents / Patrick Taillandier in L'information géographique, vol 79 n° 2 (juin 2015)  

Public [article]  inL'information géographique > vol 79 n° 2 (juin 2015) . - pp 65 - 78 Titre : La modélisation du temps dans la simulation à base d'agents Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Taillandier , Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 65 - 78 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] modèle orienté agent [Termes IGN] représentation du temps Résumé : (auteur) Ces dernières années ont vu la multiplication des modèles informatiques, en particulier des modèles à base d’agents, permettant de simuler dans le temps l’évolution d’un système et ainsi de créer des micro-mondes expérimentables. Les ordinateurs actuels étant par nature discrets (traitement séquentiel d’instructions), le temps ne peut être représenté de façon continue dans ces simulations. Il existe aujourd’hui deux grandes approches de représentation du temps : la simulation à temps discret et la simulation à événements discrets. Dans la première approche, le temps est découpé en tranches égales (pas de simulation) : l’état du monde simulé est modifié à chaque pas de simulation. Dans la seconde approche, les tranches ne sont plus égales mais calculées par rapport à chaque événement : dès qu’un événement est activé, l’état du monde est modifié. Cet article présente ces deux approches et décrit leurs avantages et défauts. Numéro de notice : A2015-358 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3917/lig.792.0065 En ligne : https://doi.org/10.3917/lig.792.0065#xd_co_f=OGNmMjI1MDQtMDkzOS00MDViLTg0NWUtNDl [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76791 [article]

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Improving map generalisation with new pruning heuristics / Patrick Taillandier in International journal of geographical information science IJGIS, vol 26 n° 7-8 (july - august 2012)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 26 n° 7-8 (july - august 2012) . - pp 1309 - 1323 Titre : Improving map generalisation with new pruning heuristics Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Taillandier , Auteur ; Julien Gaffuri , Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 1309 - 1323 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] ajustement de paramètres [Termes IGN] analyse des besoins [Termes IGN] recherche heuristique [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Many automated generalisation methods are based on local search optimisation techniques: Starting from an initial state of the data, one or several new child states are produced using some transformation algorithms. These child states are then evaluated according to the final data requirements, and possibly used as new candidate state to transform. According to this approach, the generalisation process can be seen as a walk in a tree, each node representing a state of the data, and each link a transformation. In such an approach, the tree exploration heuristic has a great impact on the final result: Depending on which parts of the tree are either explored or pruned, the final result is different, and the process more or less computationally prohibitive. This article investigates the importance of exploration heuristic choice in automated generalisation. Different pruning criteria are proposed and tested on real generalisation cases. Recommendations on how to choose the pruning criterion depending on the need are provided. Numéro de notice : A2012-743 Affiliation des auteurs : COGIT+Ext (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2011.625948 Date de publication en ligne : 09/01/2012 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2011.625948 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91492 [article]

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Multi-criteria diagnosis of control knowledge for cartographic generalisation / Patrick Taillandier in European journal of operational research, vol 217 n° 3 ([01/03/2012])  

Public [article]  inEuropean journal of operational research > vol 217 n° 3 [01/03/2012] . - pp 633 - 642 Titre : Multi-criteria diagnosis of control knowledge for cartographic generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Taillandier , Auteur ; Franck Taillandier , Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 633 - 642 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] généralisation du bâti [Termes IGN] qualité des connaissances [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) The development of interactive map websites increases the need of efficient automatic cartographic generalisation. The generalisation process, which aims at decreasing the level of details of geographic data in order to produce a map at a given scale, is extremely complex. A classical method for automating the generalisation process consists in using a heuristic tree-search strategy. This type of strategy requires having high quality control knowledge (heuristics) to guide the search for the optimal solution. Unfortunately, this control knowledge is rarely perfect and its evaluation is often difficult. Yet, this evaluation can be very useful to manage knowledge and to determine when to revise it. The objective of our work is to offer an automatic method for evaluating the quality of control knowledge for cartographic generalisation based on a heuristic tree-search strategy. Our diagnosis method consists in analysing the system’s execution logs, and in using a multi-criteria analysis method for evaluating the knowledge global quality. We present an industrial application as a case study using this method for building block generalisation and this experiment shows promising results. Numéro de notice : A2012-698 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.ejor.2011.10.004 Date de publication en ligne : 13/10/2011 En ligne : http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221711009039 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76473 [article]

Automatic revision of rules used to guide the generalisation process in systems based on a trial and error strategy / Patrick Taillandier in International journal of geographical information science IJGIS, vol 25 n° 10-12 (october december 2011)  

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Automatic revision of the control knowledge used by trial and error methods: Application to cartographic generalisation / Patrick Taillandier in Applied soft computing, vol 11 n° 2 (March 2011)  

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Automatic sampling of geographic objects / Patrick Taillandier (2010)    

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Designing agent behaviour in agent-based simulation through participatory method / Patrick Taillandier (2010)  

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Designing generalisation evaluation function through human-machine dialogue / Patrick Taillandier (2010)    

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Utilising urban context recognition and machine learning to improve the generalisation of buildings / Stefan Steiniger in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n°1-2 (january 2010)  

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Evaluation automatique de connaissances par la théorie des fonctions de croyance [diaporama] / Patrick Taillandier (2009)

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Heuristic revision by heuristic space exploration / Patrick Taillandier (2009)  

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Objective function designing Led by user preferences acquisition / Patrick Taillandier (2009)  

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Using belief theory to diagnose control knowledge quality: Application to cartographic generalisation / Patrick Taillandier (2009)    

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