Self-Regulating Multi-Agent System for Multi-Disciplinary Optimisation Process

ISSN 1613-0073International audienc

Self-Regulating Multi-Agent System for Multi-Disciplinary Optimisation Process

International audienceThis article presents a multi-agent method to tackle multidisciplinary optimisation, based on the notions of cooperation and self-regulation. It is focused on the preliminary aircraft design, which is a complex compromise. In our approach several cooperative agents collectively act to achieve a common goal, i.e. optimising a multi-objective function, even if the environment of the system (the user’s requirements) changes during the solving process. In MASCODE, one agent encapsulates one discipline and is designed individually without considering the dependencies with the others. So the computation is conceptually distributed without central control. Experimental results including efficiency comparison with the classical FSQP method are presented, and show that the adaptive behaviour of MASCODE provides new capabilities to understand and manage the complexity of the preliminary aircraft design

An adaptive multi-agent system for self-organizing continuous optimization

Cette thèse présente une nouvelle approche pour la distribution de processus d'optimisation continue dans un réseau d'agents coopératifs. Dans le but de résoudre de tels problèmes, le domaine de l'optimisation multidisciplinaire a été proposé. Les méthodes d'optimisation multidisciplinaire proposent de distribuer le processus d'optimisation, généralement en reformulant le problème original d'une manière qui réduit les interconnexions entre les disciplines. Cependant, ces méthodes présentent des désavantages en ce qui concerne la difficulté de les appliquer correctement, ainsi que leur manque de flexibilité. En se basant sur la théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems), nous proposent une représentation générique à base d'agents des problèmes d'optimisation continue. A partir de cette représentation, nous proposons un comportement nominal pour les agents afin d'exécuter le processus d'optimisation. Nous identifions ensuite certaines configurations spécifiques qui pourraient perturber le processus, et présentons un ensemble de comportements coopératifs pour les agents afin d'identifier et de résoudre ces configurations problématiques. Enfin, nous utilisons les mécanismes de coopération que nous avons introduit comme base à des patterns de résolution coopérative de problèmes. Ces patterns sont des recommandations de haut niveau pour identifier et résoudre des configurations potentiellement problématiques qui peuvent survenir au sein de systèmes de résolution collective de problèmes. Ils fournissent chacun un mécanisme de résolution coopérative pour les agents, en utilisant des indicateurs abstraits qui doivent être instanciés pour le problème en cours.In an effort to tackle such complex problems, the field of multidisciplinary optimization methods was proposed. Multidisciplinary optimization methods propose to distribute the optimization process, often by reformulating the original problem is a way that reduce the interconnections between the disciplines. However these methods present several drawbacks regarding the difficulty to correctly apply them, as well as their lack of flexibility. Based on the AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems) theory, we propose a general agent-based representation of continuous optimization problems. From this representation we propose a nominal behavior for the agents in order to do the optimization process. We then identify some specific configurations which would disturb this nominal optimization process, and present a set of cooperative behaviors for the agents to identify and solve these problematic configurations. At last, we use the cooperation mechanisms we introduced as the basis for more general Collective Problem Solving Patterns. These patterns are high-level guideline to identify and solve potential problematic configurations which can arise in distributed problem solving systems. They provide a specific cooperative mechanism for the agents, using abstract indicators that are to be instantiated on the problem at hand

Self-adaptive multi-agent systems for aided decision-making : an application to maritime surveillance

L'activité maritime s'est fortement développée ces dernières années et sert de support à de nombreuses activités illicites. Il est devenu nécessaire que les organismes impliqués dans la surveillance maritime disposent de systèmes efficaces pour les aider à identifier ces activités illicites. Les Systèmes de Surveillance Maritime doivent observer de manière efficace un espace maritime large, à identifier des anomalies de comportement des navires évoluant dans l'espace en question, et à déclencher des alertes documentées si ces anomalies amènent à penser que les navires ont un comportement suspect. Nous proposons un modèle générique de système multi-agents, que nous appelons MAS4AT, capable de remplir deux des différents rôles d'un système de surveillance : la représentation numérique des comportements des entités surveillées et des mécanismes d'apprentissage pour une meilleure efficacité. MAS4AT est intégré au système I2C.The maritime activity has widely grow in the last few years and is the witness of several illegal activities. It has become necessary that the organizations involved in the maritime surveillance possess efficient systems to help them in their identification. The maritime surveillance systems must observe a wide maritime area, identify the anomalies in the behaviours of the monitored ships et trigger alerts when these anomalies leads to a suspicious behavior. We propose a generic agent model, called MAS4AT, able to fulfil two main roles of a surveillance system: the numerical representation of the behaviours of the monitored entities and learning mechanisms for a better efficiency. MAS4AT is integrated in the system I2C