Mod\'elisation multi-niveaux dans AA4MM

In this article, we propose to represent a multi-level phenomenon as a set of interacting models. This perspective makes the levels of representation and their relationships explicit. To deal with coherence, causality and coordination issues between models, we rely on AA4MM, a metamodel dedicated to such a representation. We illustrate our proposal and we show the interest of our approach on a flocking phenomenon

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

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

Multi-level agent-based modeling - A literature survey

During last decade, multi-level agent-based modeling has received significant and dramatically increasing interest. In this article we present a comprehensive and structured review of literature on the subject. We present the main theoretical contributions and application domains of this concept, with an emphasis on social, flow, biological and biomedical models.Comment: v2. Ref 102 added. v3-4 Many refs and text added v5-6 bibliographic statistics updated. v7 Change of the name of the paper to reflect what it became, many refs and text added, bibliographic statistics update

Intégration de simulateurs existants à une plateforme de co-simulation basée sur DEVS

Nous nous intéresserons dans ce document à la co-simulation (co-operative simulation). L’objectif est de proposer une méthodologie pour intégrer un simulateur existant à une plateforme de co-simulation existante. Nous nous restreindrons aux plateformes de co-simulation basées sur le formalisme DEVS, qui donne l’assurance de pouvoir intégrer tous les formalismes. Cette méthodologie devra donc donner les étapes clés pour rendre compatible un simulateur existant avec les concepts de DEVS, du niveau le plus formel jusqu’à l’implémentation qui permettra de l’instrumentaliser logiciellement. Nous identifierons deux principales catégories de simulateur auquel nous pouvons être confrontés lors d’une intégration, en proposant deux preuves de concept, qui serviront d’exemple d’application des étapes que nous aurons proposées

Co-simulation à base d'outils multi-agents : un cas d'étude avec NetLogo

National audienceMulti-agent approach has demonstrated its benefits for complex system modeling and simulation. This article focuses on how to represent and simulate a system as a set of several interacting simulators, with a focus on the case of multi-agent simulators. This raises a major challenge: multi-agent simulators are not conceived (in general) to be used with other simulators.This article presents a preliminary study about the rigorous integration of multi-agent simulators into a co-simulation platform. The work is grounded on the NetLogo simulator and the co-simulation platform MECSYCO.La simulation multi-agent a démontré son intérêt pour la simulation de systèmes complexes. Cet article aborde la question de savoir comment peut-on représenter un phénomène puis le simuler lorsque plusieurs simulateurs multi-agents sont nécessaires. Cela soulève un problème majeur : Les simulateurs multi-agents ne sont pas conçus (en général) pour être utilisés conjointement à d'autres simulateurs. Cet article présente une première réflexion sur l'intégration rigoureuse de simulateurs multi-agents dans une plateforme de co-simulation. Nous appuyons notre réflexion sur l'exemple du simulateur NetLogo et de la plateforme de co-simulation MECSYCO

Agents et Simulation

International audienceThis article shows two different meanings of the concept of agent and their relationships with modeling and simulation, i.e. agents for collective phenomenon modeling (individual-agent) and agent for software integration (model-agent). This is illustrated with an example of the MECSYCO middleware.Cet article présente deux acceptions du terme agent et leur relationà l'activité de modélisation et simulation,à savoir les agents pour la simulation de phénomènes col-lectifs (agent-individu) et les agents pour l'intégration lo-gicielle de simulateurs (agent-modèle). Nous illustrons cela au travers d'un exemple tiré de l'intergiciel MECSYCO

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

Approche multi-agents de couplage de modèles pour la modélisation des systèmes complexes spatiaux : application à l'aménagement urbain de la ville de Métouia

In This work we present an agent-based approach for coupling models in the context of complex spatial systems. The main idea of our approach called Coupling4Modeling is the use of the space as a medium of interactions between the coupling agents to allow them to co-exist and interact according to a set of rules that govern these interactions. By playing the role of coupling factor, space allows coupling agents to exchange data and to observe the results of pragmatic coupling of different models constituting the studied spatial complex sys-tem. This approach consisting in a methodology and an agent-oriented metamodel of coupling. Our metamodel is based on an organizational (AGRE) with holonic architecture that takes into consideration the specificity, autonomy and the calculation scale of each model. This notion of holon allows us to manage the heterogeneity of formalisms and spatio-temporal scales of models. In fact, spatial heterogeneity is managed by the decomposition of the collector and the interpreter agents until reaching the desired level of abstraction. These agents can move from one level to another by adapting the spatial scale of the space to the spatial scale of the model through conversion functions. The temporal heterogeneity is managed by a time agent that will calculate the future date in the execution of the model and a scheduler agent that will schedule these dates following the time scale of the simulation. We take the urban system of Metouia (Tunisia) as an example of spatial complex system, to study with details and to test our coupling4modeling approach. The main goal is to meet the needs of urbanists in terms of decision support in urban planning and to test our coupling approach coupling4modeling.Dans ce travail, nous présentons une approche de couplage de modèles orientée agent pour la modélisation des systèmes complexes spatiaux. L’idée principale est d’utiliser l’espace comme medium d’interaction entre les modèles à coupler pour leur permettre de coexister et d’interagir conformément à un ensemble de règles qui régissent ces interactions. En jouant le rôle de facteur de couplage, l’espace permet aux agents chargés du couplage d’échanger des données et nous permet d’observer les résultats concrets du couplage des différents modèles constituant le système complexe spatial étudié. Cette approche est composée d’une méthodologie et d’un métamodèle de couplage orienté-agent. Notre métamodèle est basé sur une architecture organisationnelle (AGRE) et de type holonique qui prend en considération la spécificité, l’autonomie et l’échelle de calcul de chaque modèle. Cette notion de holon nous permet de gérer l’hétérogénéité des formalismes et des échelles spatio-temporelles des modèles. En effet, l’hétérogénéité spatiale est gérée par la décomposition des agents de collecte et de spatialisation jusqu’à atteindre le niveau d’abstraction souhaité. Ces agents peuvent passer d’un niveau à l’autre en adaptant l’échelle spatiale de l’espace à l’échelle spatiale du modèle grâce à des fonctions de conversion. L’hétérogénéité temporelle est gérée par un agent de temps qui permettra de calculer la future date d’exécution du modèle et un agent scheduler qui se chargera de l’ordonnancement de ces dates sur l’échelle de temps de la simulation. Nous prenons le système urbain de Métouia (Tunisie), comme exemple de système complexe spatial à étudier pour répondre aux besoins des urbanistes en termes d’aide à la décision en aménagement et tester notre approche de couplage coupling4modeling

Un modèle d'environnement pour la simulation multiniveau - Application à la simulation de foules

Cette thèse propose un modèle organisationnel et holonique de l'environnement pour la simulation des déplacements de piétons dans des bâtiments. Une foule de piétons peut être considérée comme un système composé d'un grand nombre d'entités en interaction, dont la dynamique globale ne peut se réduire à la somme des comportements de ses composants. La simulation multiniveau fondée sur les modèles multiagents holoniques constitue une approche permettant d'analyser la dynamique de tels systèmes. Elle autorise leur analyse en considérant plusieurs niveaux d'observation (microscopique, mésoscopique et macroscopique) et prend en compte les ressources de calcul disponibles. Dans ces systèmes, l'environnement est considéré comme l'une des parties essentielles. La dynamique des piétons composant la foule est alors clairement distinguée de celle de l'environnement dans lequel ils se déplacent. Un modèle organisationnel décrivant la structure et la dynamique de l'environnement est proposé. L'environnement est structurellement décomposé en zones, sous-zones, etc. Les organisations et les rôles de cet environnement sont projetés dans une société d'agents ayant en charge de simuler la dynamique de l'environnement et les différentes missions qui lui sont classiquement assignées dans les systèmes multiagents. Ce modèle précise également les règles de passage entre deux niveaux d'observation. Ainsi, chaque agent appartenant au modèle de l'environnement tente d'utiliser une approximation des comportements de ses sous-zones afin de limiter la consommation de ressources durant la simulation. La qualité de l'approximation entre ces deux niveaux d'observation est évaluée avec des indicateurs énergétiques. Ils permettent de déterminer si l'agent approxime correctement les comportements des agents associés aux sous-zones. En sus du modèle organisationnel et holonique proposé, nous présentons un modèle concret de la simulation de voyageurs dans un terminal d'aéroport. Ce modèle concret est implanté sur les plateformes JaSIM et Janus.This work presents a holonic organizational model of the environment for the simulation of pedestrians in buildings. A crowd of pedestrians is considered as a system composed of a large number of interacting entities. The global dynamics of this system cannot be reduced to the sum of the behaviors of its components, Multilevel simulation based on holonic multiagent models is one approach to analyze the dynamics of such systems. It allows their analysis by considering several levels of observation (microscopic, mesoscopic and macroscopic) and the available computing resources. In these systems, the environment is considered as an essential part. The behavior of the crowd is clearly distinguished from the behavior of the environment in which the pedestrians move. An organizational model is proposed to describe the structure and the dynamics of the indoor environment. This environment is structurally divided into areas, sub-areas, etc. Organizations and roles are mapped into a society of agents in charge of simulating the dynamics of the environment and their various missions in multiagent systems. This model also specifies the rules for changing the level of observation dynamically. Thus, each agent belonging to the model of the environment tries to use an approximation of behaviors of its sub-zones, and at the same time to minimize the resource consumption. The quality of the approximation between these two levels is evaluated with energy-based indicators. They help to determine if the agent approximates the behaviors of its sub-agents correctly. In addition to the organizational and holonic model proposed in this work, we present a concrete model of the simulation of passengers in an airport terminal. This concrete model is implemented on the platforms JaSIM and Janus.BELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocSudocFranceF