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Adjustment of a given age distribution to a desired age distribution within a required time frame is dynamically performed for the purpose of Human Resource (HR) planning in Human Resource Management (HRM). The adjustment process is carried out by adding the adjustment magnitudes to the existing number of employees at the selected age groups on the yearly basis. A model of a discrete dynamical system is employed to emulate the evolution of the age distribution used under the adjustment process. Genetic Algorithms (GA) is applied for determining the adjustment magnitudes that influence the dynamics of the system. An interesting aspect of the problem lies in the high number of constraints; though the constraints are fundamental, they are considerably higher in number than in many other optimization problems. An adaptive penalty scheme is proposed for handling the constraints. Numerical examples show that GA with the utilized adaptive penalty scheme provides potential means for HR planning in HRM.

Einfache oder komplexe dynamische Systeme stellen Individuen und Gesellschaften gleichermaßen vor mitunter große Herausforderungen, wie regionale und globale Krisen immer wieder zeigen. Ein basales und allgemeines Verständnis dynamischer Zusammenhänge scheint daher nicht nur wünschenswert, sondern mit Blick auf ausgewählte aktuelle Krisen sogar notwendiger denn je. Doch auch in alltäglichen Situationen oder im Schulkontext kann ein fundamentales Verständnis dynamischer Systeme die individuellen Entscheidungen oder den mathematischen Erkenntnisgewinn unterstützen. Allerdings zeigt eine breite Basis empirischer Befunde, dass bereits relativ einfache Dynamiken, wie Fluss-Bestands-Systeme (FB-Systeme), nur unzureichend erfasst zu werden scheinen. Diese Dissertationsschrift verfolgt daher die generelle Fragestellung, wie sich ein basales Verständnis formal einfacher FB-Systeme fördern oder generieren lassen könnte. Aufgrund einer bislang fehlenden einheitlichen theoretischen Beschreibung des FB-Verständnisses und dessen Einflussfaktoren basiert die vorgestellte Untersuchungsserie einerseits auf drei ausgewählten generellen theoretischen Perspektiven und daraus abgeleiteten Einflussfaktoren. Zusätzlich wurden einzelne weitere theoretische Modelle und eine Vielzahl spezifischer empirischer Befunde, zur Wirksamkeit verschiedener Präsentationsformate auf kognitive Fähigkeiten, für die Begründung der experimentellen Manipulationen herangezogen. In einer Serie von sieben experimentellen Untersuchungen wurden diverse Möglichkeiten grafischer Darstellungen, isoliert und in Wechselwirkung mit verschiedenen Personenmerkmalen, empirisch bezüglich ihres Einflusses auf das basale Verständnis illustrierter FB-Systeme überprüft. Unter Anwendung geltender wissenschaftlicher Standards und durch Nutzung moderner inferenzstatistischer Verfahren erlauben die gewonnen Ergebnisse eine fundierte Beurteilung der untersuchten Einflussfaktoren. Organisiert in drei Teilen, konnten in einer Folge von einfachen statischen Abbildungen, über passive dynamische Repräsentationen, bis hin zu interaktiven animierten Interventionsformaten, zahlreiche Illustrationsvarianten in ihrer Wirkung auf ein basales FB-Verständnis beurteilt werden. In den Experimenten 1 bis 3 wurden zunächst ausgewählte statische Darstellungsformate, spezifische Kontexteinbettungen und adaptierte Instruktionsansätze überprüft. Dabei zeigte sich keiner der manipulierten Darstellungsaspekte als genereller Wirkfaktor auf das basale FB-Verständnis. Weder kombinierte oder angepasste Diagrammdarstellungen, noch Zusatzinformationen oder überlebensrelevante Kontexteinbettungen führten zu den erwarteten Verbesserungen des FB-Verständnisses. Selbst, auf etablierten pädagogischen Interventionen basierende Instruktionsformen zeigten keinen systematischen Einfluss auf die Lösungsraten von FB-Aufgaben. In den anschließenden Experimenten 4 bis 6 konnten unter passiven dynamischen Darstellungen – rezipierende Animationen ohne Eingriffsmöglichkeiten – gleichfalls keine generell wirksamen Formate identifiziert werden. Ob fließend oder segmentiert, einmalig oder repetitiv, einzeln oder kombiniert: Keine der untersuchten passiven Animationsarten schlug sich in verbesserten Lösungsraten nieder. Im letzten Teil der Dissertation wurden schließlich interaktiv dynamische Formate am Beispiel von eigens konzipierten computerspielbasierten Lerninterventionen empirisch untersucht. Erneut zeigten sich keine Haupteffekte für die Attribute dieser Art der Informationsvermittlung. Einerseits bieten die gewonnenen Daten insgesamt keine konkreten Hinweise darauf, welche Formate generell geeignet sein könnten, FB-Zusammenhänge verständlich zu kommunizieren. Andererseits ließen sich wiederholt relevante Individualfaktoren identifizieren, die, spezifisch und in Wechselwirkungen mit den Repräsentationsformaten, das Ausmaß des individuellen FB-Verständnisses substanziell zu beeinflussen scheinen. Bereits in den ersten Experimenten traten spezifische Personenmerkmale hervor, die sich über die gesamte Untersuchungsserie hinweg als eigenständige Determinanten prädiktiv für das FB-Verständnis zeigten. Das Geschlecht (wobei Männer im Mittel ein besseres FB-Verständnis zeigten) und die mathematischen Fähigkeiten der Versuchspersonen bestimmen offenbar das Verständnis einfacher dynamischer Systeme deutlich stärker, als jedes der manipulierten Darstellungsformate. Gleichfalls scheinen sie für alle untersuchten Varianten der Repräsentationsformate vergleichbar und unabhängig voneinander relevant zu sein – wie statistische Kontrollmaßnahmen zeigen konnten. Vereinzelt, aber weniger stringent, konnten ebenfalls prädiktive Einflüsse motivationaler und kognitiver Faktoren, wie räumliche Intelligenz, beobachtet werden. Einige dieser Personenmerkmale traten wiederholt, wenn auch ohne erkennbare Systematik, in Wechselwirkung mit den experimentellen Darstellungsvarianten in Erscheinung. In Abhängigkeit von bestimmten Personenmerkmalen wirkten sich demnach einige der untersuchten Darstellungsformen unterschiedlich auf die Leistung in FB-Aufgaben aus. Insbesondere für animierte Präsentationsformate zeigten sich dabei Interaktionseffekte mit dem Geschlecht, wonach Männer und Frauen offenbar von verschiedenen Illustrationsarten profitieren. In nahezu allen Experimenten der Teile II und III konnte ein derartiger Geschlechter-Darstellungsformat-Interaktionseffekt beobachtet werden. Weitaus seltener zeigten sich hingegen Moderatoreffekte von motivationalen oder kognitiven Faktoren. Obwohl die mathematischen Fähigkeiten über alle Experimente hinweg als substanzieller Prädiktor des FB-Verständnisses in Erscheinung traten, fanden sich überdies durchgängig keine Anzeichen für dementsprechende Interaktionseffekte. Darüber hinaus boten explorative Vergleiche zwischen den verschiedenen Experimenten weitere interessante Hinweise auf die Hintergründe des generell relativ schwach ausgeprägten basalen FB-Verständnisses. Da Experiment 6 in Kooperation mit der Pädagogischen Hochschule Heidelberg durchgeführt werden konnte, ließen sich mathematisch sehr gut vorgebildete Versuchspersonen für die Teilnahme gewinnen. Diese zeigten, im Vergleich zu den Kohorten der vorangegangenen Experimente, ein sehr hohes Verständnis der illustrierten FB-Systeme. Dies unterstreicht, über die Bedeutung individueller mathematischer Fähigkeiten hinaus, dass ein gutes bis sehr gutes FB-Verständnis prinzipiell realisierbar ist. Weitere explorative Analysen deuten überdies auf eine besonders positive Wirkung passiver dynamischer Repräsentationen im Kontext der kreierten computerspielbasierten Interventionen. Die in Experiment 7 ursprünglich als Kontrollbedingung konzipierte Darstellungsvariante führte gegenüber einer vergleichbaren Stichprobe weiblicher Versuchsteilnehmer zu deutlich verbesserten Lösungsraten. Ergänzend zu vergleichenden Diskussionen der drei separaten Dissertationsteile folgt eine abschließende Generaldiskussion. Neben generellen Aspekten der Ergebnisse werden darin die zentralen Schlussfolgerungen und Erkenntnisse zusammengefasst. Die Erörterung potenzieller theoretischer und praktischer Implikationen sowie die Vorstellung spezifischer Anschlussfragestellungen und zukünftiger Forschungsanstrengungen bilden den Abschluss dieser Dissertationsschrift.

Swarms of animals exhibit aggregations whose behavior is a challenge for mathematicians to understand. We analyze this behavior numerically and analytically by using the pairwise interaction model known as the Morse potential. Our goal is to prove the global stability of the candidate local minimizer in 1D found in A Primer of Swarm Equilibria. Using the calculus of variations and eigenvalues analysis, we conclude that the candidate local minimizer is a global minimum with respect to all solution smaller than its support. In addition, we manage to extend the global stability condition to any solutions whose support has a single component. We are still examining the local minimizers with multiple components to determine whether the candidate solution is the minimum-energy configuration.

Face à une situation de crise sanitaire liée à l’apparition d’une pandémie de grande envergure, des mesures adéquates doivent rapidement être prises pour la contenir tout en préservant la capacité de production de l’économie. D’autre part, beaucoup de travaux sont réalisés dans le domaine de la diffusion de la propagation d’une épidémie. C’est pourquoi, nous accentuons notre apport à un décideur afin de lui permettre de maintenir les fonctions minimums de survie de la société dans le cadre d’une crise sanitaire. Ainsi, nous proposons un modèle d’aide à la décision de gestion de crise sanitaire. Par ailleurs, la société est située au coeur de notre modèle. Nous sommes donc amenés à considérer un certain nombre d’interactions directes et indirectes entre divers individus. La théorie des graphes, et principalement les graphes aléatoires, permettent de gérer une à une ces relations. Or, dans notre cas, la gestion des relations une à une n’est pas appropriée d’autant plus que les relations peuvent varier sous l’influence de facteurs incontrôlables. Cela nous a conduits à proposer un modèle mathématique de réseaux stochastiques basé sur une extension de la théorie des graphes aléatoires. Il s’agit de la prétopologie stochastique qui est issue du couplage de deux théories mathématiques fondamentales, la prétopologie classique et les ensembles aléatoires. La simulation de notre modèle est effectuée selon une approche multi-agents. Nous avons opté pour cette approche car nous souhaitons mettre en place un modèle d’aide à la décision. Cette méthode va donc nous permettre de faire des simulations et des analyses de sensibilités. Nous avons une représentation explicite des comportements des individus qui ne sont pas figés. Située entre la théorie et l’ensemble des données de l’expérience, l’approche multi-agents permet de prendre en compte de manière simultanée les comportements individuels, les interactions entre les individus et les hypothèses dynamiques formulées dans le modèle. Cette approche sera couplée au système d’information géographique afin de considérer l’aspect spatial. Considéré comme un « oignon », le système d’information géographique permet d’exploiter différentes données et de les superposer sous forme de couches. Disposant de données épidémiologiques provenant des Groupes Régionaux d’Observation de la Grippe (GROG) et des données sociodémographiques issues de l’Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (INSEE), nous pourrons tester la robustesse de notre modèle. / To manage a public health crisis resulting from an outbreak of a large-scale pandemic, it is necessary to be capable of taking adequate measures very quickly. These measures must be taken to protect the productive capacity of the economy. Consequently, I have focused on the development of a « decision-making support » model with hybrid agents simulating the spreading of a pandemic, which is established on the medical characteristics of the virus as well as the socioeconomic structure of the concerned geographical zone. This socioeconomic structure being at the centre of the model, a pretopological modelling of the concept of social network is therefore proposed and integrated into the approach agent.

Un robot autonome collaborant avec des humains doit être capable d'apprendre à se déplacer et à manipuler des objets dans la même tâche. Dans une approche classique, on considère des modules fonctionnels indépendants gérant les différents aspects de la tâche (navigation, contrôle du bras...). A l'opposé, l'objectif de cette thèse est de montrer que l'apprentissage de tâches de natures différentes peut être abordé comme un problème d'apprentissage d'attracteurs sensorimoteurs à partir d'un petit nombre de structures non spécifiques à une tâche donnée. Nous avons donc proposé une architecture qui permet l'apprentissage et l'encodage d'attracteurs pour réaliser aussi bien des tâches de navigation que de contrôle d'un bras.Comme point de départ, nous nous sommes appuyés sur un modèle inspiré des cellules de lieu pour la navigation d'un robot autonome. Des apprentissages en ligne et interactifs de couples lieu/action sont suffisants pour faire émerger des bassins d'attraction permettant à un robot autonome de suivre une trajectoire. En interagissant avec le robot, on peut corriger ou orienter son comportement. Les corrections successives et leur encodage sensorimoteur permettent de définir le bassin d'attraction de la trajectoire. Ma première contribution a été d'étendre ce principe de construction d'attracteurs sensorimoteurs à un contrôle en impédance pour un bras robotique. Lors du maintien d'une posture proprioceptive, les mouvements du bras peuvent être corrigés par une modification en-ligne des commandes motrices exprimées sous la forme d'activations musculaires. Les attracteurs moteurs résultent alors des associations simples entre l'information proprioceptive du bras et ces commandes motrices. Dans un second temps, j'ai montré que le robot pouvait apprendre des attracteursvisuo-moteurs en combinant les informations proprioceptives et visuelles. Le contrôle visuo-moteur correspond à un homéostat qui essaie de maintenir un équilibre entre ces deux informations. Dans le cas d'une information visuelle ambiguë, le robot peut percevoir un stimulus externe (e.g. la main d'un humain) comme étant sa propre pince. Suivant le principe d'homéostasie, le robot agira pour réduire l'incohérence entre cette information externe et son information proprioceptive. Il exhibera alors un comportement d'imitation immédiate des gestes observés. Ce mécanisme d'homéostasie, complété par une mémoire des séquences observées et l'inhibition des actions durant l'observation, permet au robot de réaliser des imitations différées et d'apprendre par observation. Pour des tâches plus complexes, nous avons aussi montré que l'apprentissage de transitions peut servir de support pour l'apprentissage de séquences de gestes, comme c'était le cas pour l'apprentissage de cartes cognitives en navigation. L'utilisation de contextes motivationnels permet alors le choix entre les différentes séquences apprises.Nous avons ensuite abordé le problème de l'intégration dans une même architecture de comportements impliquant une navigation visuomotrice et le contrôle d'un bras robotique pour la préhension d'objets. La difficulté est de pouvoir synchroniser les différentes actions afin que le robot agisse de manière cohérente. Les comportements erronés du robot sont détectés grâce à l'évaluation des actions proposées par le modèle vis à vis des corrections imposées par le professeur humain. Un apprentissage de ces situations sous la forme de contextes multimodaux modulant la sélection d'action permet alors d'adapter le comportement afin que le robot reproduise la tâche désirée.Pour finir, nous présentons les perspectives de ce travail en terme de contrôle sensorimoteur, pour la navigation comme pour le contrôle d'un bras robotique, et son extension aux questions d'interface homme/robot. Nous insistons sur le fait que différents types d'imitation peuvent être le fruit des propriétés émergentes d'une architecture de contrôle sensorimotrice. / An autonomous robot collaborating with humans should be able to learn how to navigate and manipulate objects in the same task. In a classical approach, independent functional modules are considered to manage the different aspects of the task (navigation, arm control,...) . To the contrary, the goal of this thesis is to show that learning tasks of different kinds can be tackled by learning sensorimotor attractors from a few task nonspecific structures. We thus proposed an architecture which can learn and encode attractors to perform navigation tasks as well as arm control.We started by considering a model inspired from place-cells for navigation of autonomous robots. On-line and interactive learning of place-action couples can let attraction basins emerge, allowing an autonomous robot to follow a trajectory. The robot behavior can be corrected and guided by interacting with it. The successive corrections and their sensorimotor coding enables to define the attraction basin of the trajectory. My first contribution was to adapt this principle of sensorimotor attractor building for the impedance control of a robot arm. While a proprioceptive posture is maintained, the arm movements can be corrected by modifying on-line the motor command expressed as muscular activations. The resulting motor attractors are simple associations between the proprioceptive information of the arm and these motor commands. I then showed that the robot could learn visuomotor attractors by combining the proprioceptive and visual information with the motor attractors. The visuomotor control corresponds to a homeostatic system trying to maintain an equilibrium between the two kinds of information. In the case of ambiguous visual information, the robot may perceive an external stimulus (e.g. a human hand) as its own hand. According to the principle of homeostasis, the robot will act to reduce the incoherence between this external information and its proprioceptive information. It then displays a behavior of immediately observed gestures imitation. This mechanism of homeostasis, completed by a memory of the observed sequences and action inhibition capability during the observation phase, enables a robot to perform deferred imitation and learn by observation. In the case of more complex tasks, we also showed that learning transitions can be the basis for learning sequences of gestures, like in the case of cognitive map learning in navigation. The use of motivational contexts then enables to choose between different learned sequences.We then addressed the issue of integrating in the same architecture behaviors involving visuomotor navigation and robotic arm control to grab objects. The difficulty is to be able to synchronize the different actions so the robot act coherently. Erroneous behaviors of the robot are detected by evaluating the actions predicted by the model with respect to corrections forced by the human teacher. These situations can be learned as multimodal contexts modulating the action selection process in order to adapt the behavior so the robot reproduces the desired task.Finally, we will present the perspectives of this work in terms of sensorimotor control, for both navigation and robotic arm control, and its link to human robot interface issues. We will also insist on the fact that different kinds of imitation behavior can result from the emergent properties of a sensorimotor control architecture.