Approche multi-agents de couplage de modèles pour la modélisation des systèmes complexes spatiaux : application à l'aménagement urbain de la ville de Métouia

In This work we present an agent-based approach for coupling models in the context of complex spatial systems. The main idea of our approach called Coupling4Modeling is the use of the space as a medium of interactions between the coupling agents to allow them to co-exist and interact according to a set of rules that govern these interactions. By playing the role of coupling factor, space allows coupling agents to exchange data and to observe the results of pragmatic coupling of different models constituting the studied spatial complex sys-tem. This approach consisting in a methodology and an agent-oriented metamodel of coupling. Our metamodel is based on an organizational (AGRE) with holonic architecture that takes into consideration the specificity, autonomy and the calculation scale of each model. This notion of holon allows us to manage the heterogeneity of formalisms and spatio-temporal scales of models. In fact, spatial heterogeneity is managed by the decomposition of the collector and the interpreter agents until reaching the desired level of abstraction. These agents can move from one level to another by adapting the spatial scale of the space to the spatial scale of the model through conversion functions. The temporal heterogeneity is managed by a time agent that will calculate the future date in the execution of the model and a scheduler agent that will schedule these dates following the time scale of the simulation. We take the urban system of Metouia (Tunisia) as an example of spatial complex system, to study with details and to test our coupling4modeling approach. The main goal is to meet the needs of urbanists in terms of decision support in urban planning and to test our coupling approach coupling4modeling.Dans ce travail, nous présentons une approche de couplage de modèles orientée agent pour la modélisation des systèmes complexes spatiaux. L’idée principale est d’utiliser l’espace comme medium d’interaction entre les modèles à coupler pour leur permettre de coexister et d’interagir conformément à un ensemble de règles qui régissent ces interactions. En jouant le rôle de facteur de couplage, l’espace permet aux agents chargés du couplage d’échanger des données et nous permet d’observer les résultats concrets du couplage des différents modèles constituant le système complexe spatial étudié. Cette approche est composée d’une méthodologie et d’un métamodèle de couplage orienté-agent. Notre métamodèle est basé sur une architecture organisationnelle (AGRE) et de type holonique qui prend en considération la spécificité, l’autonomie et l’échelle de calcul de chaque modèle. Cette notion de holon nous permet de gérer l’hétérogénéité des formalismes et des échelles spatio-temporelles des modèles. En effet, l’hétérogénéité spatiale est gérée par la décomposition des agents de collecte et de spatialisation jusqu’à atteindre le niveau d’abstraction souhaité. Ces agents peuvent passer d’un niveau à l’autre en adaptant l’échelle spatiale de l’espace à l’échelle spatiale du modèle grâce à des fonctions de conversion. L’hétérogénéité temporelle est gérée par un agent de temps qui permettra de calculer la future date d’exécution du modèle et un agent scheduler qui se chargera de l’ordonnancement de ces dates sur l’échelle de temps de la simulation. Nous prenons le système urbain de Métouia (Tunisie), comme exemple de système complexe spatial à étudier pour répondre aux besoins des urbanistes en termes d’aide à la décision en aménagement et tester notre approche de couplage coupling4modeling

Dynamique de l'environnement : Scénarios, simulations et maquette

IP-SIG/LIV/4.2. Contrat RNRT IPSIGCe livrable traite de la négociation dynamique de SLA/SLS et du maintien des paramètres négociés lors de la mobilité du terminal dans le cadre d'une signalisation NSIS. Il fait suite au livrable 4.1 qui présentait un assistant de négociation, coté terminal utilisateur, permettant de négocier dynamiquement les SLA/SLS avec le/les fournisseurs de service, et plusieurs protocoles conformes à l'environnement NSIS afin de négocier le SLS, et maintenir la qualité de service négociée. Il s'agit dans ce livrable de compléter l'approche retenue en présentant des scénarios d'utilisation, notamment dans le cas du protocole de négociation dynamique de paramètres de SLS, des résultats de simulations, principalement pour le protocole de réservation de ressources à l'avance et une maquette permettant de démontrer la faisabilité de la (re)négociation dynamique de SLA/SLS. Cette dernière comporte un module d'apprentissage et un système multi-agents

A Framework for an adaptive grid scheduling: an organizational perspective

Grid systems are complex computational organizations made of several interacting components evolving in an unpredictable and dynamic environment. In such context, scheduling is a key component and should be adaptive to face the numerous disturbances of the grid while guaranteeing its robustness and efficiency. In this context, much work remains at low-level focusing on the scheduling component taken individually. However, thinking the scheduling adaptiveness at a macro level with an organizational view, through its interactions with the other components, is also important. Following this view, in this paper we model a grid system as an agent-based organization and scheduling as a cooperative activity. Indeed, agent technology provides high level organizational concepts (groups, roles, commitments, interaction protocols) to structure, coordinate and ease the adaptation of distributed systems efficiently. More precisely, we make the following contributions. We provide a grid conceptual model that identifies the concepts and entities involved in the cooperative scheduling activity. This model is then used to define a typology of adaptation including perturbing events and actions to undertake in order to adapt. Then, we provide an organizational model, based on the Agent Group Role (AGR) meta-model of Freber, to support an adaptive scheduling at the organizational level. Finally, a simulator and an experimental evaluation have been realized to demonstrate the feasibility of our approach

GEMAS : un environnement de développement d'applications basées sur les systèmes multi-agents hétérogènes

Les agents et les systèmes multi-agents hétérogènes (SMA) représentent l'approche logicielle du futur pour une grande partie de la communauté informatique. Ils sont bien adaptés aux applications d'aujourd'hui qui sont de plus en plus complexes, distribuées et hétérogènes. Avec ces caractéristiques, ils représentent une architecture intéressante pour des systèmes intelligents. Les SMA sont un domaine de recherche très actif. Bien que les agents et les SMA représentent une approche très prometteuse, leurs caractéristiques intrinsèques comme la complexité, l'hétérogénéité et la distribution, en font des systèmes difficiles à analyser, à concevoir et à réaliser. Plusieurs défis de taille restent à résoudre, comme l'intégration systématique d'agents hétérogènes, le développement d'outils génériques réutilisables, la définition de méthodologies de conception et le raisonnement avec des connaissances incomplètes, incertaines et contradictoires. D'un autre côté, les véhicules autonomes sont un domaine très populaire en intelligence artificielle, car ils représentent un défi tant au niveau du matériel qu'au niveau du système logiciel qui les contrôle. L'architecture logicielle des SMA est une approche intéressante pour ce type d'application. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse proposent, conçoivent et réalisent un modèle générique d'agent nommé GAM ( Generic Agent Model ) et un environnement générique de développement de SMA hétérogènes nommé GEMAS ( Generic Environment for Multi-Agent Systems ). Ils solutionnent les problèmes d'intégration d'agents hétérogènes et de manque d'outils génériques et réutilisables de développement de SMA. Afin de valider le modèle GAM et l'environnement GEMAS, un nouveau modèle de pilote pour véhicule autonome basé sur les SMA hétérogènes a été conçu et réalisé à l'aide des agents issus du modèle GAM et de l'environnement GEMAS