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

Modélisation de Systèmes Complexes par Composition : Une démarche hiérarchique pour la co-simulation de composants hétérogènes

This work deals with complex system Modeling and Simulation (M&S). The particularity of such systems is the numerous heterogeneous entities in interaction involved inside them. This particularity leads to several organization layers and scientific domains. As a consequence, their study requests many perspectives (different temporal and spatial scales, different domains and formalisms, different granularities...). The challenge is the rigorous integration of these various system perspectives inside an M&S process. In other words, the difficulty is to define successive steps to follow in order to integrate several points of view inside the same model. Multi-modeling and co-simulation are promising approaches to do so. The underlying problem is to define a modular and hierarchical process fitted with a rigorous way to integrate heterogeneous components and which is supported by a software environment that covers the whole M&S cycle.MECSYCO (Multi-agent Environment for Complex SYstem CO-simulation) is a co-simulation middleware focusing on the reuse of existing models from other software. It relies on a software and formal DEVS-based wrapping, provides heterogeneity handling mechanisms and ensures a decentralized and modular co-simulation. MECSYCO deals with the heterogeneous component integration need but its M&S process does not have all the properties above-mentioned. Notably, the hierarchical modeling ability is missing.To overcome this, we propose to fit MECSYCO with a descriptive multi-modeling and co-simulation process that allows the hierarchical design of multi-models using models from other software. Our process is split into three steps: the atomic model integration, the composition (hierarchical multi-model construction) and finally the experimentation. We adopt a descriptive approach where a description file is linked to each product of these steps, these documents enable to manipulate them.The use of description files completes the integration steps, allows a hierarchical and modular multi-model design and isolates the experiments.Then we set up a development environment based on Domain Specific Languages (DSL) to support the description work, and we automate the transition from an experiment description to its effective co-simulation. This is a Model-Driven Engineering approach which allows us to put into practice our contribution by facilitating the modelers' work and by avoiding implementation mistakes.Our contribution fits MECSYCO with the hierarchical design property and with a DSL-based M&S environment while keeping its rigorous integration process and its modularity. Our work is evaluated on two examples. The first one renews a hybrid highway multi-model already implemented in MECSYCO, it shows the conservation of the middleware former properties. The second one is a simple thermal smart-building multi-model which highlights the incremental design of a multi-model and the integration of new components while putting our entire approach into practice.Le contexte de ce travail est la modélisation et simulation (M&S) de systèmes complexes. Ces systèmes se caractérisent par un grand nombre d'entités hétérogènes en interaction faisant apparaitre plusieurs niveaux d'organisation et plusieurs domaines. Leur étude nécessite de combiner plusieurs points de vue (différentes échelles temporelles et spatiales, différents domaines scientifiques et formalismes, différents niveaux de résolution...).Le challenge est l'intégration rigoureuse de ces différents points de vue sur un système au sein d'une démarche de M&S. Dit autrement, le défi est de définir une marche à suivre permettant d'intégrer plusieurs perspectives au sein d'un même modèle. La multi-modélisation et la co-simulation sont deux approches prometteuses pour cela. La difficulté sous-jacente est de fournir une démarche de M&S modulaire, hiérarchique, dotée d'une approche d'intégration de composants hétérogènes rigoureuse et associée à un environnement logiciel supportant l'ensemble du cycle de M&S pour la mettre en pratique.MECSYCO (Multi-agent Environment for Complex SYstem CO-simulation) est un intergiciel de co-simulation se focalisant sur la réutilisation de modèles issus d'autres logiciels. Il se base sur une stratégie d'encapsulation logicielle et formelle fondée sur DEVS, fournit des mécanismes de gestion des hétérogénéités, et assure une co-simulation décentralisée et modulaire. MECSYCO répond au besoin d'intégration de composants hétérogènes au sein d'une co-simulation, mais ne propose pas de démarche complète comprenant l'ensemble des propriétés énoncées précédemment. Il manque notamment la possibilité de hiérarchiser. Pour pallier à ce manque, dans la continuité des travaux sur MECSYCO nous proposons une démarche de multi-modélisation et co-simulation descriptive autorisant la construction incrémentale de multi-modèles à partir de modèles issus d'autres logiciels. Notre démarche est décomposée en trois étapes : l'intégration des modèles atomiques, la composition (création hiérarchique du multi-modèle) et enfin l'expérimentation. Nous adoptons une approche descriptive où chaque élément produit lors de ces étapes est associé à une description permettant de le manipuler. L'utilisation des descriptions complète le processus d'intégration, permet la construction incrémentale et modulaire des multi-modèles, et isole l'expérimentation. Nous mettons ensuite en place un environnement de développement basé sur des langages dédiés aux descriptions, et nous automatisons le passage d'une description d'expérience à sa co-simulation effective. C'est une démarche d'Ingénierie Dirigée par les Modèles qui nous permet de mettre en pratique notre approche en facilitant le travail des modélisateurs et en évitant les erreurs d'implémentation.Nous apportons à MECSYCO la propriété de hiérarchisation et un environnement de développement tout en conservant l'intégration rigoureuse et la modularité. Nous évaluons notre contribution sur deux exemples. Le premier reprend un multi-modèle d'autoroute hybride implémenté dans MECSYCO, il montre la conservation des propriétés d'intégration. Le second est un multi-modèle simple de thermique de bâtiment intelligent, il illustre la construction incrémentale d'un multi-modèle et l'intégration de nouveaux composants tout en mettant en pratique l'ensemble de notre démarche

Environnement Multi-agent pour la Multi-modélisation et Simulation des Systèmes Complexes

This thesis is focused on the study of complex systems through a modeling and simulation (M&S) process. Most questions about such systems requiere to take simultaneously account of several points of view. Phenomena evolving at different (temporal and spatial) scales and at different levels of resolution (from micro to macro) have to be considered. Moreover, several expert skills belonging to different scientific fields are needed. The challenges are then to reconcile these heterogeneous points of view, and to integrate each domain tools (formalisms and simulation software) within the rigorous framework of the M&S process. In order to solve these issues, we mobilise notions from multi-level modeling, hybrid modeling, parallel simulation and software engineering. Regarding these fields, we study the complementarity of the AA4MM approach and the DEVS formalism into the scope of the model-driven engineering (MDE) approach. Our contribution is twofold. We propose the operational specifications of the MECSYCO co-simulation middleware enabling the parallel simulation of complex systems models in a rigorous and decentralized way. We also define an MDE approach enabling the non-ambiguous description of complex systems models and their automatic implementation in MECSYCO. We show the properties of our approach with several proofs of concept.Ce travail de thèse porte sur l'étude des systèmes complexes par une démarche de modélisation et simulation (M&S). La plupart des questionnements sur ces systèmes nécessitent de prendre en compte plusieurs points de vue simultanément. Il faut alors considérer des phénomènes évoluant à des échelles (temporelles et spatiales) et des niveaux de résolutions (de microscopique à macroscopique) différents. De plus, l'expertise nécessaire pour décrire le système vient en général de plusieurs domaines scientifiques. Les défis sont alors de concilier ces points de vues hétérogènes, et d'intégrer l'existant de chaque domaine (formalismes et logiciels de simulation) tout en restant dans le cadre rigoureux de la démarche de M&S. Pour répondre à ces défis, nous mobilisons à la fois des notions de modélisation multi-niveau (intégration de représentations micro/macro), de modélisation hybride (intégration de formalismes discrets/continus), de simulation parallèle, et d'ingénierie logicielle (interopérabilité logiciel, et ingénierie dirigée par les modèles). Nous nous inscrivons dans la continuité des travaux de M&S existants autour de l'approche AA4MM et du formalisme DEVS. Nous étudions en effet dans cette thèse en quoi ces approches sont complémentaires et permettent, une fois combinées dans une démarche d'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM), de répondre aux défis de la M&S des systèmes complexes. Notre contribution est double. Nous proposons d'une part les spécifications opérationnelles de l'intergiciel de co-simulation MECSYCO permettant de simuler en parallèle un modèle de manière rigoureuse et complètement décentralisée. D'autre part, nous proposons une approche d'IDM permettant de décrire de manière non-ambiguë des modèles, puis de systématiser leur implémentation dans MECSYCO. Nous évaluons les propriétés de notre approche à travers plusieurs preuves de concept portant sur la M&S du trafic autoroutier et sur la résolution numérique d'un système d'équations différentielles

Conception basée modèle des systèmes temps réel et distribués

Les systèmes temps réel et distribués posent des problèmes complexes en termes de conception d'architecture et de description de comportements. De par leur criticité en vies humaines et leurs coûts de prototypage, ces systèmes ont motivé le développement d'une activité de recherche sur les langages de modélisation formelle et les techniques de validation basées modèle qui contribuent à la détection au plus tôt des erreurs de conception. Néanmoins, les langages formels ont eu un succès plus que limité dans l'industrie. L'arrivée du langage UML (Unified Modeling Language) a ouvert de nouveaux horizons pour l'intégration de langages de modélisation formelle dans une méthodologie de conception susceptible d'être mieux acceptée par les praticiens du domaine. En s'appuyant sur une expérience antérieure de la technique de description formelle Estelle et des extensions temporelles des réseaux de Petri, notre activité de recherche sur les cinq dernières années a débouché sur la production d'un profil UML nommé TURTLE (Timed UML and RT-LOTOS Environment). TURTLE surpasse UML 2.0 par ses extensions aux diagrammes d'analyse et de conception UML, sa sémantique formelle exprimée en RT-LOTOS, et ses outils de support (éditeur de diagrammes et outil de validation formelle combinant simulation et vérification basée sur une analyse d'accessibilité). La méthodologie TURTLE trouve son champ d'application naturel dans la conception de systèmes temps réel et la validation d'architectures de communication en particulier. L'approche proposée a été appliquée avec succès à des systèmes satellitaires et des protocoles d'authentification

Sur l’assignation de buts comportementaux à des coalitions d’agents

International audienceDans cet article, nous présentons un cadre de modélisation formelle pour l'ingénierie du besoin qui prenne simultanément en compte les buts comportementaux et les agents. Pour ce faire, nous introduisons un langage noyau, appelé KHI, ainsi que sa sémantique dans une logique de straté-gies appelée USL. Dans KHI, les agents sont décrits par leurs capacités et les buts sont définis par des formules de logique temporelle linéaire. Une « assignation » associe alors chacun des buts à un ensemble (une coalition) d'agents, qui sont responsables de sa satisfaction. Nous présentons et dis-cutons ensuite différents critères de correction pour cette relation d'assignation. Ceux-ci permettent d'évaluer la « pertinence » d'une assignation de buts à des coalitions. Ils différent selon les interactions qu'ils permettent entre les coalitions d'agents. Nous proposons alors une procédure décidable de vérification pour la satisfaction des critères de correction pour l'assignation. Elle consiste à réduire la satisfaction des critères à des instances du problème de model-checking pour des formules d'USL dans une structure dérivée des capacités des agents. 1 Contexte Si, en toute rigueur, la discipline de la modélisation du besoin ne se restreint pas à elles seules [17, 14], les approches dites par buts [18] ou par agents [2, 9] ont le vent en poupe dans la communauté idoine (cf. les citations précédentes mais aussi [12, 15]). En KAOS [18], la question première est de déterminer les besoins dont il faut tenir compte pour rendre compte d'un système au sein d'un environnement, le tout formant un système global à mettre au point. Celui-ci doit répondre à des buts et est constitué d'agents (entités actives). Un but est défini comme un énoncé prescriptif sous la responsabilité d'agents du système global. Les buts peuvent être de toutes sortes (on retrouve les traditionnelles taxonomies autour des buts non-fonctionnels [11]). Mais on distingue en particulier les buts comportementaux qui caractérisent des traces et peuvent donc faire l'objet d'une formalisation dans une logique temporelle telle que LTL. Bien que partageant superficiellement de nombreuses notions avec KAOS, TROPOS se concentre avant tout sur la notion d'acteur, défini comme un agent intentionnel. Un tel agent est muni de buts qu'il sou-haite voir remplis mais dont la satisfaction, partielle comme complète, n'est pas nécessairement de sa responsabilité. Celle-ci peut être déléguée à d'autres acteurs. TROPOS [2] pousse ainsi à l'explicitation des liens de dépendance et de collaboration entre acteurs. Ceci s'explique en particulier par le fait que les systèmes visés par la méthode sont susceptibles de comprendre des acteurs « humains » ou institu-tionnels. TROPOS a aussi fait l'objet d'une proposition formelle visant à étudier dans quelle mesure des acteurs peuvent contribuer à satisfaire des buts pour d'autres acteurs. L'approche en question [9, 10] introduit à cette fin les notions, dites « sociales », de rôle, d'engagement (commitment) et de protocole. Le rôle représente le comportement attendu des acteurs. Une assignation de rôles à des acteurs est alors évaluée au moyen d'un critère de correction. Celui-ci revient essentiellement à vérifier que les capacités d'un acteur entraînent les conséquents des engagements où le rôle assigné apparaît comme débiteur

Des buts à la modélisation système : une approche de modélisation des exigences centrée utilisateur

International audienceUn des problèmes en ingénierie des exigences consiste à capter les besoins des utilisateurs le mieux possible. Or force est de constater que les supports d’ingénierie tels que les modèles orientés but ou les diagrammes d’exigences orientés système tels que ceux de SYSML sont parfois trop complexes pour les utilisateurs finaux. Dans cet article, nous proposons un processus systématique permettant aux utilisateurs d’exprimer les exigences à l’aide de modèles cognitifs plus simples tels que les Mind Maps. Ces derniers sont alors transformés en modèles KAOS puis en modèles SYSML en appliquant des techniques de transformations de modèles. Nous avons appliqué cette approche à un cas d’application industriel

The Nature of Computational Things

Architecture often relies on mathematical models, if only to anticipate the physical behavior of structures. Accordingly, mathematical modeling serves to find an optimal form given certain constraints, constraints themselves translated into a language which must be homogeneous to that of the model in order for resolution to be possible. Traditional modeling tied to design and architecture thus appears linked to a topdown vision of creation, of the modernist, voluntarist and uniformly normative type, because usually (mono)functionalist. One available instrument of calculation/representation/prescription orders this conception of architecture: indeed the search for an optimal solution through mathematical calculation of a model itself mathematical, thus homogeneous and simple, is only possible when one or two functions or functional constraints are formulated, never more, and this, on a global level, therefore starting from a unique and homogenizing viewpoint. It is essential to grasp that, even applied to material and its properties or towards a particular esthetic or functional dimension, this viewpoint is thus abstractive and generalizing: disregarding singularity of context, insertion and relationship to the environment or local, social behavior. It leaves aside functional specificity and heterogeneousness – re-contextualized each time – of functions that the object or edifice are required to fulfill and optimize under diverse constraints, in their different parts. The computational turning point today’s digital design and computational architecture embody modifies these instrumental, original prescriptions, rendering them more flexible. Perhaps in light of this turnabout we should retrospectively interpret 20th century calls for modernism, functionalism and even biomorphism as being just as many ex post rationalizations in respect to techniques of strongly prescriptive modeling since our only instrument is a monolithic language, and so being, incites a top-down conception, (naturally weakly reactive to contexts), including forms whose overall appearance resembles in fine a living form. In order to liberate oneself from this and despite everything, emerge as its initiators, one has constructed from ideology and philosophy (of object, habitat, the urban) ex post, even while it is the instrument of modeling and conception that largely determines, normalizes and dictates ex ante, the possibilities and limitations of the creation of forms and living experiments4 in a given time

Architecture Agent pour la modélisation et simulation de systèmes complexes multidynamiques (une approche multi-comportementale basée sur le pattern "Agent MVC")

La co-construction et la réutilisation de modèles font l'objet de plusieurs travaux dans le domaine de la simulation. Cependant, dans le domaine plus spécifique de la Simulation Orientée Agent (SOA), nous pouvons constater un manque sur ces deux points malgré un besoin fort de la part des thématiciens. La co-construction est essentielle pour optimiser la mise en commun du savoir de différents experts, mais nous faisons souvent face à des divergences de points de vue. Les méthodologies existantes pour la co-construction en SOA ne permettent qu'un faible niveau de collaboration entre thématiciens durant la phase initiale de modélisation, ainsi qu'entre les des thématiciens avec les modélisateurs ou les modélisateurs-informaticiens... Pour faciliter cette co-construction, nous proposons de suivre une méthodologie de conception favorisant cette collaboration. La réutilisation de modèle octroie un gain de temps significatif, une amélioration du modèle et l'apport de nouvelle connaissance. Les méthodologies en SOA dans ce domaine existent. Cependant, dans le spectre de réutilisation, elles sont souvent limitées au niveau du modèle complet ou de l'agent avec l'impossibilité de "descendre" plus bas. L'expérience de EDMMAS, un cas concret d'un modèle issu de trois réutilisations successives, nous a permis de constater une nouvelle complexité qui découle de la démultiplication des comportements des agents et crée un décalage conséquent entre le modèle opérationnel et le modèle conceptuel. Notre objectif est de promouvoir la réutilisation aussi bien des modèles, que des agents et de leurs comportements.Pour répondre à ces questionnements, nous proposons dans ce manuscrit une manière de codifier et d'intégrer la connaissance provenant de disciplines différentes dans le modèle, tout en utilisant des modules "composables" qui facilitent la réutilisation. Nous proposons (i) une nouvelle architecture Agent (aMVC), appliquée dans un cadre multidynamique (DOM), avec l'appui (ii) d'une approche méthodologique (MMC) basée sur la décomposition et réutilisation des comportements. Cet ensemble de propositions, (i) et (ii), permet de conduire un projet pluridisciplinaire de SOA avec un grand nombre d'acteurs, facilitant la co-construction des modèles grâce à l'instauration de nouvelles synergies entre les différents acteurs participant à la modélisation. Les concepteurs pourront travailler de manière autonome sur leur dynamique et la plateforme fera l'intégration de ces dernières en assurant la cohésion et la robustesse du système. Nos contributions offrent la capacité de créer les briques élémentaires du système de manière indépendante, de les associer et de les combiner pour former des agents, selon des dynamiques conformément à l'approche DOM. Elles permettent ainsi de comparer la logique selon différentes possibilités pour une même dynamique et d'ouvrir la perspective d'étudier un grand nombre d'alternatives de modélisation d'un même système complexe, et de les analyser ensuite à une échelle très fine.Co-building and reuse of models are at the center of several studies in the field of simulation. However, in the more specific field ofMulti-Agent Based Simulation (MABS), there is a lack of methodology to resolve these two issues, despite a strong need by experts.Model co-building is essential to optimize knowledge sharing amongst different experts, but we often face divergent viewpoints. Existing methodologies for the MABS co-building allow only a low level of collaboration among experts during the initial phase of modeling, and between domain experts with modelers or computer scientists... In order to help this co-building, we propose and follow a methodology to facilitate this collaboration. Model reuse can provide significant time savings, improve models quality and offer new knowledge. Some MABS methodologies in this area exist. However, in the spectrum of reuse, they are often limited to a full model s reuse or agent s reuse with the impossibility of reusing smaller parts such as behaviors. The EDMMAS experiment was a concrete case of three successive model reuses. It allowed us to observe new complexity arising from the increase of agents behaviors. This creates a gap between operational model and conceptual model.Our goal is to promote the reuse of models, agents and their behaviors.To answer these questions, we propose in this thesis a new way to codify and integrate knowledge from different disciplines in the model, while using "composable"modules that facilitate reuse.We propose (i) a new agent architecture (aMVC), applied to a multidynamical approach (DOM), with the support (ii) of a methodology (MMC) based on the decompositionand reuse of behaviors.Proposals (i) and (ii) allow us to lead a multidisciplinary MABS project with a large number of actors, helping the co-building of models through the introduction of synergies among the different actors involved in the modeling. They can work independently on their dynamics and the platformwill integrate those, ensuring cohesion and robustness of the system. Our contributions include the ability to create the building blocks of the system independently, associate and combine them to formagents. This allows us to compare possibilities for the same dynamic and open the prospect of studyingmany alternate models of the same complex system, and then analyze at a very fine scale.SAINT DENIS/REUNION-Droit Lettre (974112101) / SudocSudocFranceF

Simulateur multiagent d'un réseau de création de valeur : application à l'industrie forestière

Les décisions de planification à l'intérieur d'un réseau de création de valeur sont multiples et peuvent entraîner de lourdes conséquences pour une entreprise. Différents outils sont disponibles pour aider les personnes en charge de prendre ces décisions en offrant un suivi sur la production, le transport, les inventaires, etc. Ce mémoire propose la conception d'un simulateur basé sur une plateforme dc planification multiagent déjà existante. Pour se faire, différents mécanismes de simulation devront être implantés, principalement la gestion du temps. De plus, un nouvel agent a été développé afin de simuler le rôle de clients dans un réseau de création de valeur de bois d'oeuvre. De plus, cet agent permet dc simuler les deux types dc relation d'affaires qui sont les plus courantes dans cette industrie. La dernière contribution est la conception d'un cas d'étude pour démontrer les capacités dc ce simulateur à travers différentes expérimentations