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

Multi-item Auctions for Automatic Negotiation

Available resources can often be limited with regard to the number of demands. In this paper we propose an approach for solving this problem which consists of using the mechanisms of multi-item auctions for allocating the resources to a set of software agents. We consider the resource problem as a market in which there are vendor agents and buyer agents trading on items representing the resources. These agents use multi-item auctions which are viewed here as a process of automatic negotiation, and implemented as a network of intelligent software agents. In this negotiation, agents exhibit different acquisition capabilities which let them act differently depending on the current context or situation of the market. For example, the "richer" an agent is, the more items it can buy, i.e. the more resources it can acquire. We present a model for this approach based on the English auction, then we discuss experimental evidence of such a model. Dans un environnement multiagent, les ressources peuvent toujours s'avérer insuffisantes relativement à un nombre élevé de demandes. Dans ce cahier, nous proposons une approche mixant les enchères et les agents logiciels en vue de contribuer à résoudre ce problème. Cette approche consiste en fait à utiliser le mécanisme d'enchères multi-articles en vue d'allouer les ressources à un ensemble d'agents. À cet effet, nous considérons le problème de ressources comme un marché dans lequel évoluent des agents acheteurs et des agents vendeurs négociant des articles représentant des ressources. Ces agents utilisent des enchères multi-articles et par conséquent ils constituent un processus de négociation automatisé et programmé comme un réseau d'agents logiciels. Dans ce type de négociation, chaque agent exhibe différentes capacités d'acquisition lui permettant ainsi d'agir différemment selon le contexte ou la situation de marché. Par exemple, plus on est riche, plus on peut acheter d'articles. Nous présentons pour ce modèle une enchère anglaise et nous discuterons ses résultats expérimentaux.Multi-agent systems, Negotiations, Multi-item auctions, Systèmes multiagents, négociations, enchères multi items

Une Approche Agent pour Modéliser la Chaîne Logistique dans un Contexte de PME Mécatronique

International audienceFace aux exigences du marché et à ses fréquentes mutations, l'intégration des différents acteurs dans la chaîne logistique est devenue un atout concurrentiel quel que soit le domaine de production, qu'il soit de biens ou de services. Le domaine de la mécatronique n'est pas épargné par ces exigences. Les travaux de recherche présentés dans cet article s'inscrivent dans ce domaine puisqu'ils s'orientent vers la recherche d'une solution pour un tissu industriel composé particulièrement de PME situées dans les pays de Savoie. Dans cet article, nous mettons en œuvre des recherches issues de deux domaines différents. Le premier se focalise sur l'étude des maillons et de l'organisation des PME dans la chaîne logistique. L'analyse qui en découle nous permet d'identifier et de modéliser les concepts relatifs à notre domaine de recherche. Le second concerne le processus de développement logiciel basé sur l'approche multiagent qui offre une modélisation structurée et réutilisable des concepts de la chaîne logistique. Abstract - In order to meet global dynamic market and its perturbations, the supply chain and its integration across the different organizations has become a competitive business advantage along the production processes. In particular, the mechatronic industry is very sensitive to these requirements. Our research deals with a supply chain modelling solution for an industrial environment composed of Small and Medium mechatronic Enterprises located in Savoy. In this paper, we combine two research scopes. The first one focuses on the study of elements and SME organization in the supply chain. The analysis allows us to identify and model the research domain concepts. The second one outlines the development process based on an agent modelling approach which offers an easy and reusable modelling of supply chain concepts

LSTM Path-Maker : une nouvelle stratégie pour la patrouille multiagent basée sur l'architecture LSTM

National audienceAbstract For over a decade, the multi-agent patrol task has received a growing attention from the multi-agent community due to its wide range of potential applications. However, the existing patrolling-specific algorithms based on deep learning algorithms are still in preliminary stages. In this paper, we propose to integrate a recurrent neural network as part of * Paper presented at the 52nd Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS52 2019), titre, résumé et mots-clés en français ajou-tés. a multi-agent patrolling strategy. Hence we proposed a formal model of an LSTM-based agent strategy named LSTM Path Maker. The LSTM network is trained over simulation traces of a coordinated strategy, then embedded on each agent of the new strategy to patrol efficiently without communicating. Finally this new LSTM-based strategy is evaluated in simulation and compared with two representative strategies : a coordinated one and a reactive one. Preliminary results indicate that the proposed strategy is better than the reactive.Depuis plus d'une décennie, la tâche de la patrouille mul-tiagent a attiré l'attention de la communauté multiagent de manière croissante, en raison de son grand nombre d'applications potentielles. Cependant, les algorithmes ba-sés sur des méthodes d'apprentissage profond pour traiter cette tâche sont à ce jour peu développés. Dans cet article, nous proposons d'intégrer un réseau de neurone récurrent à une stratégie de patrouille multiagent. Ce faisant, nous avons proposé un modèle formel de stratégie d'agent basée sur l'architecture LSTM, que nous avons nommé LSTM-Path-Maker. Le réseau LSTM est entraîné sur des traces de simulation d'une stratégie coordonnée et centralisée, puis embarqué dans chaque agent en vue de patrouiller effica-cement sans communication. Enfin, cette nouvelle stratégie basée sur l'architecture LSTM est évaluée en simulation et comparée d'une part à une stratégie coordonnée et d'autre part à une stratégie réactive. Les résultats préliminaires in-diquent que la stratégie proposée est meilleure que la stra-tégie réactive

Multi Site Coordination using a Multi-Agent System

A new approach of coordination of decisions in a multi site system is proposed. It is based this approach on a multi-agent concept and on the principle of distributed network of enterprises. For this purpose, each enterprise is defined as autonomous and performs simultaneously at the local and global levels. The basic component of our approach is a so-called Virtual Enterprise Node (VEN), where the enterprise network is represented as a set of tiers (like in a product breakdown structure). Within the network, each partner constitutes a VEN, which is in contact with several customers and suppliers. Exchanges between the VENs ensure the autonomy of decision, and guarantiee the consistency of information and material flows. Only two complementary VEN agents are necessary: one for external interactions, the Negotiator Agent (NA) and one for the planning of internal decisions, the Planner Agent (PA). If supply problems occur in the network, two other agents are defined: the Tier Negotiator Agent (TNA) working at the tier level only and the Supply Chain Mediator Agent (SCMA) working at the level of the enterprise network. These two agents are only active when the perturbation occurs. Otherwise, the VENs process the flow of information alone. With this new approach, managing enterprise network becomes much more transparent and looks like managing a simple enterprise in the network. The use of a Multi-Agent System (MAS) allows physical distribution of the decisional system, and procures a heterarchical organization structure with a decentralized control that guaranties the autonomy of each entity and the flexibility of the network