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

Agents et systèmes multi-agents : vers une synthèse de ces concepts

Les systèmes multi-agents appartiennent à un domaine de l'intelligence artificielle et ce sont des systèmes que l'on appréhende très différemment de l'ingénierie informatique classique. Les systèmes multi-agents interviennent là où la résolution classique des problèmes grâce à l'informatique a ses limites. Ce domaine est malheureusement peu exploité aujourd'hui compte tenu des possibilités qu'il offre dans de nombreux domaines comme les sciences sociales, sciences informatiques, sciences expérimentales ou encore l'industrie. Mais les limites des systèmes informatiques et industrielles actuels sont telles qu'il devient envisageable et même intéressant de développer des systèmes multi-agents pour répondre aux besoins croissants de nombreux domaines plus classiques, que ce soit en termes de temps, d'efficacité ou de productivité. Nous allons tout d'abord commencer par le concept d'agent, qui est l'élément fondamental pour concevoir des systèmes multi-agents. Nous verrons les divers types et catégories d'agents, ainsi que les architectures typiques qui leurs sont associés comme BDI, IDA ou CTS. Puis nous allons voir les notions concernant les systèmes multi-agents, comme la notion d'interaction qui est une des pièces maîtresses avec les agents pour concevoir un système multi-agents. Avec les interactions viennent des phénomènes d'auto-organisation, et on verra différent modèles d'organisation ainsi que plusieurs niveaux d'organisation dans les systèmes multi-agent. Enfin nous verrons différents outils, plateformes et langages adaptés à la conception de systèmes multi-agents, pour ce qui est de la structure des agents ou de l'aspect interactions et communications. Puis nous ferons quelques recommandations méthodologiques concernant le développement de systèmes multi-agents dans leur globalité.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : agent, système multi-agents, systèmes adaptatifs, organisation émergente, cycle cognitif, intelligence artificielle distribuée

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

Une approche Multi-agents à Architecture P2P pour l'apprentissage collaboratif

Les Systèmes multi-agents ou SMA proposent une approche originale de conception de systèmes intelligents et coopératifs. Ils se caractérisent par la distribution du contrôle global du système et par la présence d'agents autonomes évoluant dans un environnement partagé et dynamique. De plus, il existe plusieurs interdépendances entre les buts des agents, leurs capacités et les ressources qu'ils utilisent, donc afin d'éviter d'éventuels conflits, de favoriser la synergie des activités des agents et de partager les ressources de l environnement commun, il est important que les agents coordonnent leurs actions. Nous nous sommes intéressés, dans le cadre de cette thèse, au déploiement des systèmes multi-agents sur une architecture pair à pair (Peer-to-Peer ou P2P) et ceci dans le but d établir la communication entre ces agents et les relier entre eux. Cependant, du fait de la nature dynamique des systèmes P2P où chaque pair peut apparaître et disparaître à tout moment, des nouveaux problèmes se posent pour la coordination d agents nécessitant des mécanismes de coordination adaptés au contexte spécifique des P2P. Pour cela, nous avons proposé une méthode de formation de groupe comme solution à ces problèmes. Nous nous sommes intéressés ensuite à l application des systèmes multi-agents à architecture P2P au domaine d apprentissage collaboratif en ligne où des apprenants contribuent aux apprentissages du groupe, et en retour, le groupe contribue à ceux des apprenants et c est la cohérence du collectif qui permet d atteindre l objectif. Cependant, l apprentissage collaboratif à distance implique des nouveaux rôles pour l enseignant ainsi que pour les apprenants. Il est donc essentiel de définir ces rôles pour identifier les besoins qui en découlent pour pouvoir intégrer à l outil informatique des fonctionnalités afin de satisfaire ces besoins. En effet, il est essentiel de fournir aux enseignants et apprenants la possibilité d avoir des informations sur la progression de leur apprentissage ainsi que sur les niveaux de collaboration et de sociabilité de chaque apprenant et du groupe. Enfin, nous avons proposé, comme application de nos travaux, un système appelé COLYPAN (COllaborative Learning sYstem for Project mANagment) conçu pour l apprentissage à distance et de façon collaborative de la gestion des projets.Multi-Agents systems (MAS) propose an original approach to design intelligent and cooperative systems. They are characterized by the distribution of the overall system control and the presence of autonomous agents operating in a shared and dynamic environment. In addition, there are many interdependencies between: agents' goals, their abilities and used resources. So, in order to avoid possible conflicts, promote synergy of agents activities and share resources of the common environment, it is important that the agents coordinate their actions. We are interested, in the context of this thesis, in the deployment of multi-agents systems on Peer-to-Peer (P2P) networks in order to establish communication between these agents. However, because of the dynamic nature of P2P systems where each peer may appear and disappear at any time, new problems arise concerning the coordination of agents. Thus, coordination mechanisms adapted to the specific context of P2P are required. For that, we have proposed a group formation method to solve these problems. Then, we were interested in the usage of multi-agents systems with P2P architecture in the field of collaborative e-learning. In such applications, each learner contributes in the learning process of the group, and in return, the group contributes in the learning process of its members. The consistency of the whole group allows to achieve the goal. However, collaborative e-learning implies new roles for teachers as well as for learners. It is therefore essential to define these roles in order to identify the users needs and integrate, in the platform, the functionalities that allows us to satisfy such needs. Indeed, it is essential to provide teachers and learners with the opportunity to obtain information about the progress of their learning processes as well as the level of collaboration and sociability of each learner in the group. Finally, we have proposed, as an application of our work, a system called COLYPAN (COllaborative Learning sYstem for Project management) designed for the collaborative e-Learning project management.DUNKERQUE-SCD-Bib.electronique (591839901) / SudocSudocFranceF

Conception et évaluation d'un prototype de simulation de la morphogenèse urbaine par agents vecteurs multi-échelles

The research work of this PhD thesis was carried out in the context of an interdisciplinary project related to the study of urban morphogenesis. A team composed of architects and engineers specialized in GIS technologies have worked together in this project during three years, sharing their knowledge in order to understand and simulate the evolution of the urban environment of cities. The fundamental hypothesis that conducted this research is that the city can be seen as a self-organizing system governed by a set of morphogenesis rules, which can for example, determine the location of new architectural programs and induce the city's organization, from local to global scales. Architectural programs themselves are supposed to determine city's development. In this PhD thesis a simulation prototype of the urban growth based on the use of multi-agents systems was carried out. This prototype is a computer tool that allows the analysis and representation of the growth of the built environment. Nowadays, the ability to understand and simulate urban evolution proves to be essential in order to control the evolution of a city in a sustainable development view. Furthermore, this tool should facilitate the understanding and decision-making of those concerned with problems related to urban development. The urban system has been modeled as a set of space objects, such as buildings and networks, which interact between themselves. These interactions are carried out at different levels, from local to global scales, being controlled by behavioral rules or laws of growth. The result of their interaction can be figures or emergent phenomena represented at several scales. The approach using multi-agents vector systems was chosen in order to model a geographical complex system like a city, which integrates a vectorial modeling of space. Hence, each spatial agent does not possess a limit of form and size. The interest of using multi-agents vector systems also lies in their ability to manage various models of individuals, from simple entities to more complex ones. Thus, various levels of representation, such as individuals and groups of individuals, can be managed, which is not easily feasible, for example, with cellular agents. The development platform used is GeOxygene (Java computer programming language), which is an open-source platform developed at IGN (Institut Géographique National, France), by COGIT laboratory. This platform provides several GIS functions, allowing the development and implementation of the prototype here presented. An interaction model between agents was defined and the type of scenarios of each of these interactions was detailed. A set of methods and associated classes was developed. Agent's architecture was conceived in order to allow manipulation (sending, receiving and treatment) of exchanged messages. In order to show the relevance of the multi-agent multi-scale methodology, examples of buildings creation in a case study zone were carried out. Using the multi-scale vector simulation prototype here presented, the development of cities can be computed in a very innovative way. However, the developed prototype still lacks some accuracy, mostly due to the fact that the specified laws adopted for simulation do not reflect the whole reality, which is obviously much more complex to traduce. We have not yet validated the model for other cities – nevertheless, the model could already be used as a decision support tool, particularly as a planning support instrument for architects and urban planners. With regards to future work this prototype shall be integrated in a global approach of urban simulation, allowing the analysis of environmental risks, demographic and economic growth and transports simulation at different scales of analysis and 2D/3D visualization output, such as district and city

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

Langage de programmation pour les simulations géoréférencées à base d'agents

Lors des dix dernières années, les technologies basées sur les agents logiciels ont été appliquées dans plusieurs domaines tels que les jeux vidéo, les films où évoluent des personnages animés, en réalité virtuelle, dans le développement d’interfaces où sont fournis des agents « assistants », dans les applications Web éducatives utilisant des personnages virtuels, pour ne nommer que ceux-là. Dans plusieurs de ces domaines, les simulations à base d’agents nécessitent l’intégration de données géographiques. Celles-ci intègrent une dimension spatiale et permettent la simulation de divers phénomènes complexes tels que ceux qui sont liés aux dynamiques urbaines. Ce qui a mené à un nouveau domaine de recherche : les simulations géoréférencées à base d’agents (ou SGBA). Certaines plateformes logicielles développées pour les SGBA permettent à l’aide de différentes techniques, la spécification et l’implantation de simulations à base d’agents. Par contre, les comportements des agents qui peuvent y être spécifiés sont encore très limités, ce qui est insuffisant pour le développement de simulations géoréférencées de phénomènes sociaux. Dans ce type de simulations, les agents doivent agir de façon autonome et posséder des capacités d’appréhension de l’espace et de prise de décisions en rapport avec l’environnement géographique dans lequel ils évoluent. Pour posséder de telles caractéristiques, nous considérons que ces agents doivent au minimum posséder un mécanisme de perception autonome et individuel (de l’espace physique, des autres objets et agents), en plus d’être proactifs et posséder des comportements autonomes prenant en compte de leur connaissance du monde dans lequel ils évoluent (leur environnement virtuel). La spécification de ce type d’agents est une tâche très difficile et, à notre connaissance, aucun environnement de développement actuel n’offre de langage de programmation permettant de créer ce type d’agents. Dans le contexte du projet PLAMAGS (Programming LAnguage for MultiAgent GeoSimulations), nous avons développé un nouveau langage de programmation orienté-agent, une démarche de conception appliquée et un environnement de développement permettant la création et l’exécution rapide et simple de simulations géoréférencées à base d’agents. Les principales contributions du projet PLAMAGS sont : - Un langage de programmation descriptif, procédural et orienté-objet complet et utilisable à toutes les étapes du processus de développement et totalement dédié aux SGBA. Ce qui permet d’éliminer l’étape de transition et de transposition du modèle théorique en langage de programmation et ainsi éviter toutes les difficultés qui y sont rattachées. - Une démarche de conception appliquée où les étapes de modélisation, conception, implémentation, exécution et validation sont fusionnées et intégrées à chaque étape de la démarche. - Un modèle comportemental puissant (pour les agents), intuitif, modulaire, extensible et flexible permettant un développement itératif incrémental à l’aide d’abstractions prenant la forme de décompositions (sous-comportements). - Un modèle d’interactions spatialisées clairement défini et directement intégré dans les primitives du langage de programmation.In the last decade, technologies based on software agents have been used in many domains such as video games, movies containing animated characters, virtual reality, in visual interfaces development where “wizards” are supplied and in educative Web applications using virtual characters, just to name a few. In many of these domains, agent-based simulations require the integration of geographic data. These add a spatial dimension and allow the simulation of many complex phenomena such as those included in urban dynamics. This has spawned a new research field: Multi-Agent- Geo-Simulation (MAGS for short). Some of the frameworks developed for MAGS use many different techniques to specify and implement tagent-based simulations. However, the agents’ behaviors that can be specified are usually very limited and are insufficient for the development of geo-referenced simulation of social phenomena. In this type of simulation, the agents must act autonomously and have the ability to perceive the environment in which they evolve, and then take decision based on these perceptions. To benefit from such characteristics, we consider that these agents must minimally have a perception mechanism that is autonomous and unique to each agent which need as well as to be proactive and have autonomous behavior in relation to their virtual environment. The specification of this type of agent is a difficult task and, to the best of our knowledge, none of the existing development environment offers a language able to fulfill it. In the context of the PLAMAGS (Programming LAnguage for Multi-Agent Geo-Simulations) Project, we developed a new agent-oriented programming language, an applied design methodology and an integrated development environment that allow a quick and simple design and execution cycle of agent-based geo-referenced simulations. The main contributions of this work are as follows: - A full-fledged descriptive programming language, procedural and object-oriented that is usable at every stage of the development cycle and that is dedicated to MAGS. This language eliminates the transition and transposition from the theoretical model to the programming language and thus avoids all the difficulties inherent to such a transposition task. - An applied development methodology where the modeling, design and implementation, execution and validation steps are merged and integrated throughout the development cycle. - A behavioral model that is powerful (agent wise), intuitive, modular, extensible and flexible and thus allows a sequential and iterative development using abstractions based on decomposition (sub-behaviors). - A spatialized interaction model that is clearly defined and directly integrated in the primitives of the programming language