DIOGEN, a multi-level oriented model for ...
Document type :
Compte-rendu et recension critique d'ouvrage
Title :
DIOGEN, a multi-level oriented model for cartographic generalization
Author(s) :
Maudet, Adrien [Auteur]
Systèmes Multi-Agents et Comportements [SMAC]
Cartographie et Géomatique [COGIT]
Touya, Guillaume [Auteur]
Cartographie et Géomatique [COGIT]
Duchêne, Cécile [Auteur]
Cartographie et Géomatique [COGIT]
Picault, Sebastien [Auteur]
Systèmes Multi-Agents et Comportements [SMAC]
Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale [BIOEPAR]
Systèmes Multi-Agents et Comportements [SMAC]
Cartographie et Géomatique [COGIT]
Touya, Guillaume [Auteur]
Cartographie et Géomatique [COGIT]
Duchêne, Cécile [Auteur]
Cartographie et Géomatique [COGIT]
Picault, Sebastien [Auteur]
Systèmes Multi-Agents et Comportements [SMAC]
Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale [BIOEPAR]
Journal title :
International Journal of Cartography
Pages :
121-133
Publisher :
Taylor & Francis
Publication date :
2017
ISSN :
2372-9333
English keyword(s) :
multi-level modeling
multi-agent systems
Cartographic generalization
topographic mapping
hiking route maps
constraint solving problems
interactions
multi-agent systems
Cartographic generalization
topographic mapping
hiking route maps
constraint solving problems
interactions
HAL domain(s) :
Informatique [cs]/Système multi-agents [cs.MA]
Informatique [cs]/Modélisation et simulation
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Sciences de l'Homme et Société/Géographie
Informatique [cs]/Modélisation et simulation
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Sciences de l'Homme et Société/Géographie
French abstract :
Nous nous intéressons aux approches dédiées à la généralisation automatique basées sur le paradigme multi-agents: les objets cartographiques sont modélisés comme des agents (objets autonomes) qui s'appliquent des algorithmes ...
Show more >Nous nous intéressons aux approches dédiées à la généralisation automatique basées sur le paradigme multi-agents: les objets cartographiques sont modélisés comme des agents (objets autonomes) qui s'appliquent des algorithmes de généralisation pour satisfaire des contraintes cartographiques. Plusieurs niveaux d'agents sont considérés, par exemple des agents individuels, comme un bâtiment, et des agents représentant un groupe d'agents, comme un îlot urbain composé des routes qui l'entourent et des bâtiments qu'il contient. Plusieurs modèles multi-agents ont été proposés pour automatiser l'orchestration d'un processus de généralisation. Les modèles existants gèrent différemment les relations entre les niveaux d'agents. Dans cet article, nous travaillons sur l'unification des modèles existants. Nous simplifions les interactions entre agents des différents niveaux en adaptant un modèle agent récemment défini pour la simulation, et qui met l'accent sur la modélisation du multi-niveau. La modélisation des interactions entre niveaux issue de ce modèle est adaptée au cas de la généralisation cartographique guidée par des contraintes. Le modèle résultant s'appelle DIOGEN. Il unifie trois modèles de génralisation existants (AGENT, CartACom et GAEL), permettant de combiner leurs comportements et leurs capacités. Notre proposition est évaluée sur des cas concrets de cartographie topographique, ainsi que sur de la cartographie conjointe d'itinéraires de randonnée et de données topographiques qui constitue un exemple de cartographie thématique.Show less >
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English abstract : [en]
Among approaches for automated generalization of vector data, we focus on the multi-agent paradigm: cartographic objects are modeled as agents (autonomous objects) that apply generalization algorithms to themselves to ...
Show more >Among approaches for automated generalization of vector data, we focus on the multi-agent paradigm: cartographic objects are modeled as agents (autonomous objects) that apply generalization algorithms to themselves to satisfy cartographic constraints. Several agent levels are considered, for example, individual agents, such as a building, and agents representing a group of agents, such as an urban block composed of the surrounding roads and contained buildings. Several multi-agent models were proposed to automate the orchestration of map generalization processes. Existing multi-agent generalization models have different approaches to manage the relations between agent levels. In this paper, we unify existing models, adapting a multi-level simulation model, to simplify interactions between agents in different levels. We propose the DIOGEN model, in which the principle of interactions between agents of different levels is adapted to constraint-driven cartographic generalization. DIOGEN unifies three existing multi-agent generalization models (AGENT, CartACom and GAEL), combine their behaviors and take advantage of their skills. Our proposal is evaluated on different use cases: instances of topographic mapping, and mapping of hiking routes over topographic data as an example of thematic mapping.Show less >
Show more >Among approaches for automated generalization of vector data, we focus on the multi-agent paradigm: cartographic objects are modeled as agents (autonomous objects) that apply generalization algorithms to themselves to satisfy cartographic constraints. Several agent levels are considered, for example, individual agents, such as a building, and agents representing a group of agents, such as an urban block composed of the surrounding roads and contained buildings. Several multi-agent models were proposed to automate the orchestration of map generalization processes. Existing multi-agent generalization models have different approaches to manage the relations between agent levels. In this paper, we unify existing models, adapting a multi-level simulation model, to simplify interactions between agents in different levels. We propose the DIOGEN model, in which the principle of interactions between agents of different levels is adapted to constraint-driven cartographic generalization. DIOGEN unifies three existing multi-agent generalization models (AGENT, CartACom and GAEL), combine their behaviors and take advantage of their skills. Our proposal is evaluated on different use cases: instances of topographic mapping, and mapping of hiking routes over topographic data as an example of thematic mapping.Show less >
Language :
Anglais
Popular science :
Non
Collections :
Source :
Files
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