Approches environnement-centrées pour la simulation de systèmes multi-agents: Pour un déplacement de la complexité des agents vers l'environnement

This habilitation thesis synthesizes research works which are mainly related to the field of Multi-Agent Based Simulation (MABS). MABS is a general framework for modeling and experimenting with systems in which the dynamics emerges from local interactions among individuals (autonomous agents). Examples of use range from the study of natural systems (e.g. ant colonies, crowds or traffic jams) to the engineering of artificial ones (e.g., collective robotics, distributed artificial intelligence-based softwares). To this end, MABS modeling represents the behavior of individuals, their environment and interactions, so that global dynamics can be computed and studied from the bottom up. In this context, we have been investigating research on the theory and practice of MABS from two different perspectives : (1) the design of generic abstractions dedicated to the modeling of multi-agent dynamics (e.g., the IRM4S model) and (2) the engineering of MABS (MaDKit and TurtleKit platforms). Besides, we have been experimenting with MABS in different application domains such as image processing, video games, and collective robotics. Contrary to approaches that put the emphasis on the agent behaviors, all these works have been done by considering the environment of the agents as a first order abstraction. In this thesis, we first reflect upon the research we have conducted according to this perspective. Next, we show how we actually use this perspective to propose an original approach for using General-Purpose processing on Graphics Processing Units (GPGPU) within MABS, and then present the research perspectives related to our positioning.Les travaux de recherche synthétisés dans ce mémoire s’inscrivent principalement dans le domaine de la modélisation et de la simulation de systèmes multi-agents (SMA). La simulation multi-agents met en œuvre des modèles où les individus, leur environnement et leurs interactions sont directement représentés. Dans ces modèles, chaque individu –agent autonome– possède son propre comportement et produit ses actions en fonction d’une perception locale de son environnement. Ainsi, la simulation multi-agents est utilisée pour étudier des systèmes naturels comme les colonies de fourmis, les dynamiques de foules ou le trafic urbain, mais aussi pour concevoir des systèmes artificiels, par exemple dans le cadre de la robotique collective ou le développement de logiciels basés sur de l’intelligence artificielle distribuée. Dans ce cadre, nos recherches ont porté sur des problématiques liées à la modélisation de simulations multi-agents, avec la proposition de modèles formels et conceptuels (e.g. le modèle IRM4S) et d’outils logiciels génériques (plates-formes MaDKit et TurtleKit), et sur leur utilisation dans divers domaines tels que le jeu vidéo, le traitement numérique de l’image ou la robotique collective. Contrairement aux approches centrées sur la conception des comportements individuels, dans ces travaux l’environnement des agents est considéré comme une abstraction de premier ordre. Dans ce mémoire, nous dressons tout d’abord un bilan de nos recherches en argumentant l’intérêt d’une telle démarche pour les modèles multi-agents. Nous montrons ensuite comment celle-ci nous a récemment permis de proposer une approche originale dans le cadre de l’utilisation du calcul haute performance sur carte graphique (GPGPU) pour la simulation de SMA, avant de présenter les perspectives de recherche associées à notre positionnement

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