A Pattern based Modelling for Self-Organizing Multi-Agent Systems with Event-B

International audienceSelf-Organizing Multi-Agent Systems (SO-MAS) are defined as a set of autonomous entities called agents interacting together in order to achieve a given task. Generally, the development process of these systems is based on the bottom-up approach which focuses on the design of the entities individual behavior. The main question arising when developing SO-MAS is how to insure that the designed entities, when interacting together, will give rise to the desired behavior? Our proposition to deal with this question is to use formal methods. We propose a correct by construction method for systematic design of SO-MAS based on the use of design patterns and formal stepwise refinements. Our work gives guidelines to assist the designer when developing the individual behavior of the entities and prove its correctness at the early stages of the design process. The method is illustrated with the foraging ants’ case study

Self-Organizing Multi-Agent Systems for the Control of Complex Systems

Because of the law of requisite variety, designing a controller for complex systems implies designing a complex system. In software engineering, usual top-down approaches become inadequate to design such systems. The Adaptive Multi-Agent Systems (AMAS) approach relies on the cooperative self-organization of autonomous micro-level agents to tackle macro-level complexity. This bottom-up approach provides adaptive, scalable, and robust systems. This paper presents a complex system controller that has been designed following this approach, and shows results obtained with the automatic tuning of a real internal combustion engine

Vérification formelle des systèmes multi-agents auto-adaptatifs

A major challenge for the development of self-organizing MAS is to guarantee the convergence of the system to the overall function expected by an external observer and to ensure that agents are able to adapt to changes. In the literature, several works were based on simulation and model-checking to study self-organizing MAS. The simulation allows designers to experiment various settings and create some heuristics to facilitate the system design. Model checking provides support to discover deadlocks and properties violations. However, to cope with the complexity of self-organizing MAS, the designer also needs techniques that support not only verification, but also the development process itself. Moreover, such techniques should support disciplined development and facilitate reasoning about various aspects of the system behavior at different levels of abstraction. In this thesis, three essential contributions were made in the field of formal development and verification of self-organizing MAS: a formalization with the Event-B language of self-organizing MAS key concepts into three levels of abstraction, an experimentation of a top-down refinement strategy for the development of self-organizing MAS and the definition of a bottom-up refinement process based on refinement patterns.Un des défis majeurs pour le développement des Systèmes Multi-Agents (SMA) auto-organisateurs est de garantir la convergence du système vers la fonction globale attendue par un observateur externe et de garantir que les agents sont capables de s'adapter face aux perturbations. Dans la littérature, plusieurs travaux se sont basés sur la simulation et le model-checking pour analyser les SMA auto-organisateurs. La simulation permet aux concepteurs d'expérimenter plusieurs paramètres et de créer certaines heuristiques pour faciliter la conception du système. Le model-checking fournit un support pour découvrir les blocages et les violations de propriétés. Cependant, pour faire face à la complexité de la conception des SMA auto-organisateurs, le concepteur a également besoin de techniques qui prennent en charge non seulement la vérification, mais aussi le processus de développement lui-même. En outre, ces techniques doivent permettre un développement méthodique et faciliter le raisonnement sur divers aspects du comportement du système à différents niveaux d'abstraction. Dans cette thèse, trois contributions essentielles ont été apportées dans le cadre du développement et la vérification formelle des SMA auto-organisateurs: une formalisation à l'aide du langage B-événementiel des concepts clés de ces systèmes en trois niveaux d'abstraction (micro, méso et macro), une expérimentation d'une stratégie de raffinement descendante pour le développement des SMA auto-organisateurs et la proposition d'un processus de raffinement ascendant basé sur des patrons de raffinement

Apprentissage du contrôle de systèmes complexes par l'auto-organisation coopérative d'un système multi-agent: Application à la calibration de moteurs à combustion

This thesis tackles the problem of complex systems control with a multi-agent approach. Controlling a system means applying the adequate actions on its inputs, in order to put the system in a desired state. Usual methods are based on analytical models of the controlled system. They find their limits with complex systems, because of the non-linear dynamics. Building a model of this kind of system is indeed very difficult, and exploiting such a model is even harder. A better approach is to learn how to control, without having to exploit any model. But Ashby's Law taught us that the controller must be at least as complex as the controlled system. A part of the challenge is to build a complex system with the correct functionnality.This challenge is tackled with the Adaptive Multi-Agent Systems (AMAS) approach, which relies on cooperation and emergence to design adaptive multi-agent systems able to perform complex tasks.Cette thèse s'intéresse au contrôle de systèmes complexes, et propose une solution multi-agent.Contrôler un système, c'est appliquer les modifications adéquates sur ses entrées de façon à placer ses sorties dans un état attendu. Les méthodes habituelles se basent majoritairement sur l'utilisation de modèles mathématiques du système contrôlé, afin de calculer les actions de contrôle à effectuer. Ces méthodes trouvent leurs limites face aux systèmes complexes, qui ont une dynamique non-linéaire, et sont souvent bruités et instables. La construction d'un modèle est dans ce cas une tâche ardue, qui peut s'étendre sur plusieurs années. La plupart des méthodes proposent alors d'utiliser un algorithme d'apprentissage artificiel pour apprendre un modèle. Cependant, le modèle produit demeure difficile à exploiter pour le contrôle, puisqu'il reproduit les caractéristiques difficiles du système réel, notamment sa non-linéarité. Une meilleure approche, adoptée dans cette thèse, consiste à apprendre directement le contrôle. La loi de la variété requise indique que, pour être capable d'accomplir sa tâche, le contrôleur doit être au moins aussi complexe que le système contrôlé. Il faut donc concevoir un système capable d'apprendre, de contrôler, et surtout, de franchir le mur de la complexité.La distribution du contrôle, c'est-à-dire l'affectation du contrôle de chaque entrée d'un système à des contrôleurs plus ou moins indépendants, permet de s'attaquer à la complexité. Mais cela demeure un sujet de recherche actif, à plus forte raison lorsque vient s'ajouter une problématique d'apprentissage. Les systèmes multi-agents (SMA), composés d'entités autonomes, se prêtent naturellement aux problèmes distribués et peuvent ainsi beaucoup apporter. En particulier, les systèmes multi-agents adaptatifs (AMAS) s'appuient sur l'auto-organisation des agents pour faire émerger une fonction globale adéquate. Cette auto-organisation est guidée par la coopération. Chaque agent est capable de détecter et de résoudre les situations dans lesquelles il ne peut accomplir sa tâche. Un AMAS est ainsi doté de fortes capacités d'adaptation et d'apprentissage. Il est également capable, grâce à l'émergence, d'accomplir des tâches complexes. Appliquée au problème du contrôle et de son apprentissage, cette approche conduit à la définition d'un SMA particulier, présenté dans cette thèse. Les expérimentations, menées sur des simulations ainsi qu'en situation réelle (sur un moteur à combustion), ont montré la capacité du système à apprendre le contrôle de plusieurs entrées en fonction de critères sur plusieurs sorties, tout en étant robuste aux perturbations, et facile à instancier. Ces résultats sont analysés pour conclure sur la validité du système