Méthodologie de développement de systèmes multi-agents adaptatifs et conception de logiciels à fonctionnalité émergente

Environments within which applications are embedded are growing in complexity and dynamicity, considering the large number and the diversity of the takeholders. Functions of such systems become more and more difficult to define, and their specifications are often incomplete, even if their components are easily identifiable and specifiable. Without new design and modeling methods, managing such project will become too constraining, long and costly to cope with.We propose to use cooperative self-organising adaptive multi-agent systems (AMAS) to tackle these design problems. The functionality of such systems emerges from coopera- tive interactions between agents. Nevertheless, developing using AMAS is still an ad-hoc process and reduced to a small group of users. Several applications have been designed by using AMAS, but it has never been executed by novices and non AMAS experts. To answer to this lack of visibility and openess, the ADELFE project – for Atelier de DEveloppement de Logiciels à Fonctionnalité Emergente or Toolkit for developing applications with emergent functionalities – proposes to develop a methodology based on these emergence oriented principles. This methodology is defined in three points : process, notations and tools. The ADELFE process is based on the Rational Unified Process and extends or adds some agent specific activities. Notations are extensions of UML and A-UML. Tools have been developed or extended in to support notations, with OpenTool, and following the process is eased by using AdelfeToolkit.The relevance of this approach has been confronted to the development of experimental applications. Some results from a dynamic timetable solver, ETTO, and from a multi-robot transportation task are presented and analysed.Les environnements des applications d’aujourd’hui sont de plus en plus complexes et dy- namiques, compte tenu du grand nombre et de la diversité des acteurs en jeu. Les fonctions de tels systèmes deviennent alors de plus en plus difficiles à définir, et leur spécification est souvent incomplète, même si les composantes restent pleinement identifiables et spécifiables. Si de nouvelles méthodes de conception et de modélisation ne sont pas mises au point, la gestion des projets deviendra de plus en plus contraignante, longue et coûteuse.Nous proposons d’utiliser les systèmes multi-agents adaptatifs par auto-organisation coopérative pour palier ces problèmes de conception. La fonctionnalité de ces systèmes est une résultante émergeant des interactions coopératives entre agents. Toutefois, le développement de tels systèmes est resté confidentiel et réduit à un groupe autour de ses créateurs directs. Certes de nombreuses applications ont été conçues grâce à ces systèmes, mais jamais par des novices, non experts du domaine. Pour répondre à ce manque de visibilité et d’ouverture, le projet ADELFE - pour Atelier de DEveloppement de Logiciels à Fonctionnalité Emergente - propose de développer une méthode de développement d’applications repo- sant sur ces principes et définie en trois points : un processus, des notations et des outils. Le processus d’ADELFE est basé sur le Rational Unified Process et y ajoute des activités spécifiques à l’ingénierie orientée agent. Les notations sont une extension des notations UML et A-UML. Des outils ont été développés ou étendus afin de prendre en charge à la fois les notations, grâce à OpenTool, et le processus, grâce à un outil d’aide au suivi appelé AdelfeToolkit.La pertinence de cette méthodologie a été mise à l’épreuve au cours de développements d’applications diverses. Nous présentons ici les résultats obtenus pour un problème de résolution dynamique d’emploi du temps, ETTO (pour Emergent Time Tabling Organisation), et pour un problème de transport multi-robot de ressources

Optimisation sous contraintes de problèmes distribués par auto-organisation coopérative

Quotidiennement, divers problèmes d'optimisation : minimiser un coût de production, optimiser le parcours d'un véhicule, etc sont à résoudre. Ces problèmes se caractérisent par un degré élevé de complexité dû à l'hétérogénéité et la diversité des acteurs en jeu, à la masse importante des données ainsi qu'à la dynamique des environnements dans lesquels ils sont plongés. Face à la complexité croissante de ces applications, les approches de résolution classiques ont montré leurs limites. Depuis quelques années, la communauté scientifique s'intéresse aux développements de nouvelles solutions basées sur la distribution du calcul et la décentralisation du contrôle plus adaptées à ce genre de problème. La théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agents Systems) propose le développement de solutions utilisant des systèmes multi-agents auto-adaptatifs par auto-organisation coopérative. Cette théorie a montré son adéquation pour la résolution de problèmes complexes et dynamiques, mais son application reste à un niveau d'abstraction assez élevé. L'objectif de ce travail est de spécialiser cette théorie pour la résolution de ce genre de problèmes. Ainsi, son utilisation en sera facilitée. Pour cela, le modèle d'agents AMAS4Opt avec des comportements et des interactions coopératifs et locaux a été défini. La validation s'est effectuée sur deux problèmes clés d'optimisation : le contrôle manufacturier et la conception de produit complexe. De plus, afin de montrer la robustesse et l'adéquation des solutions développées, un ensemble de critères d'évaluation permettant de souligner les points forts et faibles des systèmes adaptatifs et de les comparer à des systèmes existants a été défini.We solve problems and make decisions all day long. Some problems and decisions are very challenging: What is the best itinerary to deliver orders given the weather, the traffic and the hour? How to improve product manufacturing performances? etc. Problems that are characterized by a high level of complexity due to the heterogeneity and diversity of the participating actors, to the increasing volume of manipulated data and to the dynamics of the applications environments. Classical solving approaches have shown their limits to cope with this growing complexity. For the last several years, the scientific community has been interested in the development of new solutions based on computation distribution and control decentralization. The AMAS (Adaptive Multi-Agent-Systems) theory proposes to build solutions based on self-adaptive multi-agent systems using cooperative self-organization. This theory has shown its adequacy to solve different complex and dynamic problems, but remains at a high abstraction level. This work proposes a specialization of this theory for complex optimization problem solving under constraints. Thus, the usage of this theory is made accessible to different non-AMAS experts' engineers. Thus, the AMAS4Opt agent model with cooperative, local and generic behaviours and interactions has been defined.This model is validated on two well-known optimization problems: scheduling in manufacturing control and complex product design. Finally, in order to show the robustness and adequacy of the developed solutions, a set of evaluation criteria is proposed to underline the advantages and limits of adaptive systems and to compare them with already existing systems

Un modèle générique pour les organisations dynamiques en univers multi-agent

Multiagent systems (MAS) are composed of interacting autonomous entities called agents. Their behaviors and interactions take part in the generation of a global functionality in the system. The notion of organization describes the structural and functional aspects of such systems: it includes the objectives of each agent, the way they can interact and create relationships and their importance in the system's global function. These concepts are usually formalized through notions derived from human and animal organizations: roles, groups, norms… However, an important part of MAS' organization can only be partially described with these notions: dynamics. In open MAS – where agents can enter or exit the system at any time, and where their number and characteristics are often not known at the time of the system's design – and in self-organized MAS – where the system's structure evolves with relation to context and environment – organization's dynamics is very difficult to formally describe with these high-level notions. In this thesis, we propose a model for MAS organizations' description, which is focused toward the description of a wide range of systems and the modeling of both their static and dynamic aspects. In order to achieve this, we ground our model on an approach based on emergence and computation. We then create a model based on three basic, low-level, typed static elements: agents, relations and tasks, and one low-level dynamic element: organizational mechanisms. We then propose some methods for organization description based on our model and the principle of system's constraints aggregation. We also provide some computational methods allowing the calculation of some global properties over described organizations, in order to provide a methodological help for MAS design and analysis. We then apply our model and the proposed methods on practical applications in order to show its pertinence in MAS organizations' formalization and comparison.Les systèmes multi-agents (SMA) mettent en relations des entités autonomes, les agents, dont les actes et les interactions participent à la mise en place d'un comportement et d'une fonctionnalité globale du système. La structure et le fonctionnement global du système sont décrits à travers la notion d'organisation : celle-ci regroupe l'ensemble des places occupées par les agents, de leurs relations et de leur importance dans la fonctionnalité attendue du système. Usuellement, ces concepts sont formalisés par des notions empruntées à l'analyse des organisations humaines et animales : rôles, groupes, normes, etc. Cependant, une part importante des organisations des SMA n'est que partiellement décrite par ces notions : la dynamique. En effet, dans les SMA ouverts, dans lesquels des agents, parfois inconnus à la conception du système, peuvent entrer ou sortir de celui-ci à tout instant, et dans les SMA auto-organisés, où la structure du système se forme et se reforme en fonction du contexte, la dynamique des organisations, c'est-à-dire l'analyse de leur évolution au cours du temps, est un champ important qui est difficile à décrire avec les notions de haut-niveau usuellement utilisées pour formaliser les organisations. Ce que nous proposons dans cette thèse est donc un modèle de description des organisations pour les SMA, axé sur la possibilité de décrire une vaste variété de système, à la fois dans leurs aspects statiques et dynamiques. Pour atteindre cela, nous nous appuyons sur une conception émergentiste et calculatoire, et nous créons notre modèle autour de trois éléments statiques typés et de bas-niveau : les agents, les relations et les tâches, et un élément dynamique : les mécanismes organisationnels. Nous proposons ensuite des méthodes descriptives des organisations fondée sur l'agrégation de contraintes sur les systèmes exprimées à partir de ces éléments, ainsi que des méthodes calculatoires destinées à permettre l'extraction de propriétés globales sur les organisations à partir de ces descriptions ; tout cela dans l'optique de fournir une aide méthodologique à la conception et à l'analyse d'organisations pour les SMA. Nous appliquons ensuite l'utilisation de notre modèle sur des applications précises afin de démontrer son intérêt et sa pratique dans la formalisation et dans la comparaison d'organisations dynamiques pour les SMA

Exploration of biological neural wiring using self-organizing agents

Cette thèse présente un nouveau modèle computationnel capable de détecter les configurations temporelles d'une voie neuronale donnée afin d'en construire sa copie artificielle. Cette construction représente un véritable défi puisqu'il est impossible de faire des mesures directes sur des neurones individuels dans le système nerveux central humain et que la voie neuronale sous-jacente doit être considérée comme une boîte noire. La théorie des Systèmes Multi-Agents Adaptatifs (AMAS) est utilisée pour relever ce défi. Dans ces systèmes auto-organisateurs, un grand nombre d'agents logiciels coopératifs interagissent localement pour donner naissance à un comportement collectif ascendant. Le résultat est un modèle émergent dans lequel chaque entité logicielle représente un neurone " intègre-et-tire ". Ce modèle est appliqué aux réponses réflexes d'unités motrices isolées obtenues sur des sujets humains conscients. Les résultats expérimentaux, comparés à des données obtenues expérimentalement, montrent que le modèle découvre la fonctionnalité de voies neuronales humaines. Ce qui rend le modèle prometteur est le fait que c'est, à notre connaissance, le premier modèle réaliste capable d'auto-construire un réseau neuronal artificiel en combinant efficacement les neurosciences et des systèmes multi-agents adaptatifs. Bien qu'aucune preuve n'existe encore sur la correspondance exacte entre connectivité du modèle et connectivité du système humain, tout laisse à penser que ce modèle peut aider les neuroscientifiques à améliorer leur compréhension des réseaux neuronaux humains et qu'il peut être utilisé pour établir des hypothèses afin de conduire de futures expérimentations.In this thesis, a novel computational model that detects temporal configurations of a given human neuronal pathway and constructs its artificial replication is presented. This poses a great challenge since direct recordings from individual neurons are impossible in the human central nervous system and therefore the underlying neuronal pathway has to be considered as a black box. For tackling this challenge, the Adaptive Multi-Agent Systems (AMAS) theory in which large sets of cooperative software agents interacting locally give rise to collective behavior bottom-up is used. The result is an emergent model where each software entity represents an integrate-and-fire neuron. We then applied the model to the reflex responses of single motor units obtained from conscious human subjects. Experimental results show that the model uncovers functionality of real human neuronal pathways by comparing it to appropriate surrogate data. What makes the model promising is the fact that, to the best of our knowledge, it is the first realistic model to self-wire an artificial neuronal network by efficiently combining neuroscience with self-adaptive multi-agent systems. Although there is no evidence yet of the model's connectivity mapping onto the human connectivity, we anticipate this model will help neuroscientists to learn much more about human neuronal networks, and could also be used for predicting hypotheses to lead future experiments

Self-tuning of game scenarios through self-adaptative multi-agent systems

Les jeux vidéo modernes deviennent de plus en plus complexes, tant par le nombre de règles qui les composent, que par le nombre d'entités artificielles qui y interagissent. D'un point de vue purement ludique, mais également en ayant des ambitions pédagogiques, les jeux doivent proposer aux joueurs des expériences qui correspondent à leurs niveaux de compétences et à leurs capacités. La diversité au sein de la population de joueurs rend difficile, voire impossible, de proposer une expérience qui aille à tout un chacun. Différents niveaux et différentes capacités de progression font que différents joueurs ont des besoins distincts. L'adaptation des jeux est proposée comme une solution pour palier ces difficultés. Cette thèse propose un ensemble de concepts afin que des concepteurs de jeux, ou des experts de différents domaines, puissent exprimer des objectifs pédagogiques ou ludiques, ainsi que des contraintes sur les expériences de jeu. La généricité de ces concepts les rend compatible avec une grande varieté d'application, potentiellement hors du domaine du jeu vidéo. Conjointement à ces concepts, nous proposons un système multi-agent conçu pour modifier dynamiquement les paramètres d'un moteur de jeu, afin que celui-ci satisfasse les objectifs définis par les experts ou les concepteurs. Le système est composé d'un ensemble d'agents autonomes, qui représentent les concepts du domaine. Ils n'ont qu'une vue locale de leur environnement et ne connaissent pas la fonction globale du système. Ils ne cherchent qu'a résoudre coopérativement les problème locaux qu'ils rencontrent. De l'organisation des agents émerge la fonctionnalité du système : l'adaptation de l'expérience de jeu menant à la satisfaction des objectifs ainsi qu'au respect des contraintes. Nous avons conduit plusieurs expériences pour démontrer que le système passe l'échelle, et qu'il est résistant au bruit. Le paradigme avec lequel les objectifs doivent être définis est utilisé dans des contextes variés pour démontrer sa généricité. D'autres applications démontrent que le système est capable d'adapter une expérience du joueur même quand les conditions de jeu évoluent significativement au cours du temps.Modern video games are getting more and more complex, by exhibiting more and more rules, as well as a growing number of co-existing artificial entities. Whether they only have entertainment objectives, or pedagogical ambitions, they need to provide a game experience that matches the skills and abilities of players. The diversity among the player population makes it difficult, if not impossible, to propose a single game that may suit everyone needs. Different skills, preferences, and progression abilities make players need different game experiences at different times. Adaptation of the game experience is advocated as a solution to keep it adequate. This thesis proposes a set a simple concepts in order for domain experts, games designers or others to express pedagogical or entertainment related objectives, as well as constraints on game experiences. By using only elementary concepts, such as measures and parameters, we remain compliant with a large diversity of domains, even outside of the field of video game. Along with the expression of game requirements, we propose a multi-agent system designed to dynamically modify the various parameters of a game engine, so that the game experience satisfies objectives expressed by experts or designers. The system is composed of a set of autonomous agents representing the domain concepts, that only have a local perception of their environment. They are not aware of the global function of the system, and they only seek to cooperatively solve their local problems. From the organization of these agents, the functionality of the system as a whole emerges: dynamic adaptation of a game experience to satisfy objectives and constraints. We conducted several experiments to demonstrate that the proposed system is scalable and noise resilient. The introduced paradigm with which the requirements must be expressed is used in various context to demonstrate its versatility. Other experiments demonstrate that this system is able to effectively adapt the game experience even when the conditions in which the game takes place significantly change over time

13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020

Comité d’organisation: Université Internationale d’Agadir – Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande – Metz (France)Session RS-1 “Simulation et Optimisation” / “Simulation and Optimization” Session RS-2 “Planification des Besoins Matières Pilotée par la Demande” / ”Demand-Driven Material Requirements Planning” Session RS-3 “Ingénierie de Systèmes Basées sur les Modèles” / “Model-Based System Engineering” Session RS-4 “Recherche Opérationnelle en Gestion de Production” / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des Matières et des Ressources / Planification de la Production” / “Material and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 “Maintenance Industrielle” / “Industrial Maintenance” Session RS-7 "Etudes de Cas Industriels” / “Industrial Case Studies" Session RS-8 "Données de Masse / Analyse de Données” / “Big Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des Systèmes de Transport” / “Transportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / Développement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des Chaînes Logistiques” / “Supply Chain Design and Management" Session SP-1 “Intelligence Artificielle & Analyse de Données pour la Production 4.0” / “Artificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0” Session SP-2 “Gestion des Risques en Logistique” / “Risk Management in Logistics” Session SP-3 “Gestion des Risques et Evaluation de Performance” / “Risk Management and Performance Assessment” Session SP-4 "Indicateurs Clés de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de Décision” / ”4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritime” / “Marine Logistics" Session SP-6 “Territoire et Logistique : Un Système Complexe” / “Territory and Logistics: A Complex System” Session SP-7 "Nouvelles Avancées et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistique” / “Recent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 “Gestion des Soins de Santé” / ”Health Care Management” Session SP-9 “Ingénierie Organisationnelle et Gestion de la Continuité de Service des Systèmes de Santé dans l’Ere de la Transformation Numérique de la Société” / “Organizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformation” Session SP-10 “Planification et Commande de la Production pour l’Industrie 4.0” / “Production Planning and Control for Industry 4.0” Session SP-11 “Optimisation des Systèmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant l’Amélioration Continue” / “Production System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvement” Session SP-12 “Défis pour la Conception des Systèmes de Production Cyber-Physiques” / “Challenges for the Design of Cyber Physical Production Systems” Session SP-13 “Production Avisée et Développement Durable” / “Smart Manufacturing and Sustainable Development” Session SP-14 “L’Humain dans l’Usine du Futur” / “Human in the Factory of the Future” Session SP-15 “Ordonnancement et Prévision de Chaînes Logistiques Résilientes” / “Scheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains

Intelligence artificielle et robotique bio-inspirée : modélisation de fonctions d'apprentissage par réseaux de neurones à impulsions

Cette thèse a comme objectif de permettre une avancée originale dans le domaine de l'informatique cognitive, plus précisément en robotique bio-inspirée. L'hypothèse défendue est qu'il est possible d'intégrer différentes fonctions d'apprentissage, élaborées et incarnées pour des robots virtuels et physiques, à un même paradigme de réseaux de neurones à impulsions agissant comme cerveaux-contrôleurs. La conception de règles d'apprentissage et la validation de l'hypothèse de recherche reposent sur la simulation de mécanismes cellulaires à base de plasticité synaptique et sur la reproduction de comportements adaptatifs des robots. Cette thèse par articles cible trois types d'apprentissage de complexité incrémentale : l'habituation comme forme d'apprentissage non associatif et les conditionnements classiques et opérants comme formes d'apprentissage associatif. L'analyse détaillée, de la synapse au comportement, et validée par des études expérimentales provenant d'invertébrés tels que le ver nématode Caenorhabditis elegans. Pour chacune de ces règles, un algorithme novateur a été proposé, conduisant à la publication d'un article scientifique. Ces règles d'apprentissage ont été modélisées en développant certains paramètres temporels et des circuits neuronaux précis. Incidemment, la granularité du temps des réseaux de neurones à impulsions (RNAI) est établie au niveau du simple potentiel d'action plutôt qu'au niveau du taux moyen de décharge par unité de temps, comme c'est le cas pour les réseaux de neurones artificiels traditionnels. Cette propriété des RNAI s'est avérée être un atout suffisant pour préférer leur utilisation pour des robots évoluant dans le monde réel. L'élaboration du modèle computationnel d'apprentissage pour des robots a requis de tester d'abord les hypothèses sur des simulations virtuelles. Puisqu'aucun simulateur n'avait les capacités suffisantes pour tester notre hypothèse, soit d'intégrer des RNAI, des structures de robots, et des interfaces pour l'exportation des RNAI vers des plateformes physiques et des environnements virtuels 3D suffisamment complexes, il a été nécessaire de développer, en parallèle de la thèse, un logiciel novateur (SIMCOG), permettant une étude analytique par le suivi dynamique des variables, des synapses de RNAI jusqu'aux comportements d'un ou plusieurs robots virtuels ou physiques. Finalement, outre l'intégration de plusieurs fonctions différentes d'apprentissage dans des RNAI, une autre des conclusions de ce travail suggère que des robots virtuels et physiques peuvent apprendre et s'adapter au niveau comportemental, de façon similaire aux agents naturels. Ces observations comportementales sont basées sur la simulation de mécanismes de plasticité synaptique modulés par des variables temporelles relatives aux stimuli physiques et aux activités cellulaires neuronales.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Intelligence artificielle, Cognition, Simulateur, Robotique bio-inspirée, Réseaux de neurones artificiels à impulsions, Apprentissage, Habituation, Conditionnement classique, Conditionnement opérant, Plasticité synaptiqu