Designing for planned emergence in multi-agent systems

We present an approach for designing organization-oriented multi-agent systems (MASs) to allow improvisation at run time when agents are not available to exactly match the original organizational design structure. Working with system components from an existing MAS organizational meta-model, OJAzzIC, the approach sets out five stages for the design process. We illustrate the design approach with an incident response scenario implemented in the Blocks World for Teams (BW4T) environment, and show how agents at runtime can improvise- for example they can adopt tasks even if those tasks do not precisely match a predefined role. © Springer International Publishing Switzerland 2015

Pourquoi un cadre ontologique pour la modélisation multi-agents en sciences humaines et sociales?

En philosophie, l’ontologie est « la science de ce qui est, des types et structures des objets, propriétés, évènements, processus et relations »; En informatique et management des connaissances, une « ontologie » est la spécification de la conceptualisation d’un domaine de connaissance. Pour la simulation multi-agents, le domaine concerne les modèles et non les « données ». Pour répondre à la question « Pourquoi un cadre ontologique pour la modélisation multi-agents en sciences humaines et sociales? », cet article aborde d’abord trois dimensions: (1) ingénierie des modèles (2) aspects thématiques (disciplinaires) et épistémologiques (3) comparaison et évaluation de modèle (test ontologique). À la différence de nombreuses ontologies, cet article ne propose pas une unique représentation d’un domaine de connaissance, mais le maintien d’une possible pluralité, basée sur le concept de « cadre de connaissance », conçu pour permettre d’intégrer une pluralité de « point de vue » dans un cadre général qui nous permet de comparer et/ou combiner différents points de vue qui coexistent en sciences sociales. La dernière partie présente ainsi quelques exemples de points de vue ontologiques qui peuvent être dérivés à partir du modèle de ségrégation résidentielle introduit par Schelling.From Philosophy, ontology is “the science of what is, of the kinds and structures of objects, properties, events, processes and relations”. In computer sciences and knowledge management an “ontology” is a specification of a conceptualization of a given knowledge domain. For multi-agent simulation, the domain is models rather than data. To answer the question “Why an ontological framework for the multi-agent modelling in the Social Sciences?”, this paper deals first with three dimensions: (1) model engineering, (2) thematical and epistemological issues and (3) model assessment and comparisons (ontological test). Contrary to several ontologies, this paper does not propose a single representation of the knowledge domain, but a possible plurality, based on the concept of “knowledge framework” building to integrate the plurality of “point of view” co-existing in the Social Sciences within a general framework. Accordingly, the last part presents some examples of ontological points of view on a model of residential segregation derived from the Schelling’s one

Modelling Fresh Strawberry Supply "From-Farm-to-Fork" as a Complex Adaptive Network

 The purpose of this study is to model and thereby enable simulation of the complete business entity of fresh food supply. A case narrative of fresh strawberry supply provides basis for this modelling. Lamming et al. (2000) point to the importance of discerning industry-specific product features (or particularities) regarding managing supply networks when discussing elements in "an initial classification of a supply network" while Fisher (1997) and Christopher et al. (2006, 2009) point to the lack of adopting SCM models to variations in products and market types as an important source of SCM failure. In this study we have chosen to move along a research path towards developing an adapted approach to model end-to-end fresh food supply influenced by a combination of SCM, system dynamics and complex adaptive network thinking...

Modèles formels pour la reproduction des simulations à base d’agents

Du fait de la dimension expérimentale des résultats obtenus par simulation informatique, la validation de ces résultats nécessite qu’ils puissent être reproduits. Cela suppose que le dispositif concret à partir desquels ils sont obtenus, à savoir le logiciel dont les exécutions fournissent les sorties qui sont observées, puisse donner lieu à de nouvelles implantations. Bien qu’elle soit indispensable à maints égards, il s’avère que cette “réplication” des modèles de simulation est le plus souvent problématique; cet article propose de présenter ces modèles sous la forme de systèmes afin d’en faciliter de nouvelles implantations.Since the results obtained by means of computer-based simulations have an experimental character, their validation requests their reproduction. These results are obtained by observing the outputs of the runs of a software entity, which is the concrete device of the experimentation; thus, it is this software simulation model that must support a new implementation. Although the replication of a model brings many advantages, in many cases it is problematic. This paper proposes to present simulation models as systems, to ease their replication