Towards adaptive multi-robot systems: self-organization and self-adaptation

Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.This publication is with permission of the rights owner freely accessible due to an Alliance licence and a national licence (funded by the DFG, German Research Foundation) respectively.The development of complex systems ensembles that operate in uncertain environments is a major challenge. The reason for this is that system designers are not able to fully specify the system during specification and development and before it is being deployed. Natural swarm systems enjoy similar characteristics, yet, being self-adaptive and being able to self-organize, these systems show beneficial emergent behaviour. Similar concepts can be extremely helpful for artificial systems, especially when it comes to multi-robot scenarios, which require such solution in order to be applicable to highly uncertain real world application. In this article, we present a comprehensive overview over state-of-the-art solutions in emergent systems, self-organization, self-adaptation, and robotics. We discuss these approaches in the light of a framework for multi-robot systems and identify similarities, differences missing links and open gaps that have to be addressed in order to make this framework possible

Méthodes de développement de systèmes multi-agents

http://www.emse.fr/~picard/publications/gleizes08glis.pdfNational audienceLes systèmes multi-agents (SMA) ont montré leur pertinence pour la conception d'applications distribuées (logiquement ou physiquement), complexes et robustes. Le concept d'agent est aujourd'hui plus qu'une technologie efficace, il représente un nouveau paradigme pour le développement de logiciels dans lesquels l'agent est un logiciel autonome qui possède un objectif, évolue dans un environnement dynamique et interagit avec d'autres agents au moyen de langages et de protocoles. Souvent, l'agent est considéré comme un objet " intelligent " ou comme un niveau d'abstraction au-dessus des objets et des composants. Les méthodes de développement orientées objet - au vu des différences entre les objets et les agents - ne sont pas directement applicables au développement de SMA. Il est alors devenu nécessaire d'étendre ou de développer de nouveaux modèles, de nouvelles méthodes et de nouveaux outils adaptés au développement de systèmes multi-agents. L'objectif de cet article est d'établir la spécificité du paradigme multi-agent, de donner un aperçu du processus de développement d'un SMA au travers de la méthode ADELFE et de donner les caractéristiques des principales méthodes de conception de SMA en donnant les caractéristiques essentielles de chacune

SCoRe: a Self-Organizing Multi-Agent System for Decision Making in Dynamic Software Developement Processes

International audienceSoftware systems are becoming more and more complex. A common dilemma faced by software engineers in building complex systems is the lack of method adaptability. However, existing agent-based methodologies and tools are developed for particular system and are not tailored for new problems. This paper proposes an architecture of a new tool based on SME for self-constructing customized method processes. Our approach is based on two pillars: the process fragment and the MAS meta-model. These two elements are both defined and considered under a specific agent-oriented perspective thus creating a peculiar approach. Our work is based on the self-organization of agents, making it especially suited to deal with highly dynamic systems such as the design of an interactive and adaptive software engineering process

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