Auto-Organisation Spatio-Temporelle pour le VRPTW Dynamique

Les problèmes de tournées de véhicules sont des problèmes de grande complexité pour lesquels différentes techniques d'intelligence artificielle ont été utilisées. Dans ce papier, nous proposons un modèle d'auto-organisation orienté-agent pour la version dynamique du problème de tournées de véhicules avec fenêtres temporelles. Notre proposition est fondée sur une représentation spatio-temporelles des zones d'action des agents, capable de maintenir une bonne répartition des véhicules sur l'environnement. Cette répartition répond à l'objectif du problème dynamique, puisqu'elle permet aux agents de prendre leurs décisions tout en anticipant les éventuels changements futurs des paramètres du système

Auto-Organisation Spatio-Temporelle pour le VRPTW Dynamique

Les problèmes de tournées de véhicules sont des problèmes de grande complexité pour lesquels différentes techniques d'intelligence artificielle ont été utilisées. Dans ce papier, nous proposons un modèle d'auto-organisation orienté-agent pour la version dynamique du problème de tournées de véhicules avec fenêtres temporelles. Notre proposition est fondée sur une représentation spatio-temporelles des zones d'action des agents, capable de maintenir une bonne répartition des véhicules sur l'environnement. Cette répartition répond à l'objectif du problème dynamique, puisqu'elle permet aux agents de prendre leurs décisions tout en anticipant les éventuels changements futurs des paramètres du système

A Data-Oriented Coordination Language for Distributed Transportation Application

Data-oriented coordination languages rely on a shared space in which agents add, read and retrieve data. They are intuitively well suited for distributed transportation applications, where different actors evolve in a highly dynamic and very constrained environment. However, existing coordination languages can hardly be used for transportation applications, because they cannot express agents complex interaction needs. Indeed, in transportation applications, the interaction needs of the agents are driven by their current context and by ambient conditions, expressed in the form of constraints on the values taken by variables. In this paper, we propose Lacios, a new data-oriented coordination language for designing and implementing distributed transportation applications, and we illustrate our proposal with two examples: a traveler information system and a demand-responsive transport system. Lacios allows agents to express complex interaction needs, including agents states, system objects values, operators and functions, and is grounded on a model where the multi-agent system design is centered on the environment

De l'intelligence collective pour le transport à la demande

Les systèmes de transport public sont peu adaptés à une demande très changeante. Pour palier cette carence, les systèmes de transport à la demande (TAD) ont vu le jour, proposant une offre de transport structurée par la demande. Dans cet article, nous proposons un modèle d'auto-organisation pour la répartition de véhicules dans un système de TAD purement dynamique. Notre proposition se fonde sur l'approche multi-agent. Le comportement global de notre système dérive d'un agencement collectif des activités individuelles des agents véhicules leur permettant de calculer, pour un client donné, leurs surcoûts au moyen d'un processus de négociation et suivant une heuristique d'insertion

De l'intelligence collective pour le transport à la demande

Les systèmes de transport public sont peu adaptés à une demande très changeante. Pour palier cette carence, les systèmes de transport à la demande (TAD) ont vu le jour, proposant une offre de transport structurée par la demande. Dans cet article, nous proposons un modèle d'auto-organisation pour la répartition de véhicules dans un système de TAD purement dynamique. Notre proposition se fonde sur l'approche multi-agent. Le comportement global de notre système dérive d'un agencement collectif des activités individuelles des agents véhicules leur permettant de calculer, pour un client donné, leurs surcoûts au moyen d'un processus de négociation et suivant une heuristique d'insertion

De l'intelligence collective pour le transport à la demande

Les systèmes de transport public sont peu adaptés à une demande très changeante. Pour palier cette carence, les systèmes de transport à la demande (TAD) ont vu le jour, proposant une offre de transport structurée par la demande. Dans cet article, nous proposons un modèle d'auto-organisation pour la répartition de véhicules dans un système de TAD purement dynamique. Notre proposition se fonde sur l'approche multi-agent. Le comportement global de notre système dérive d'un agencement collectif des activités individuelles des agents véhicules leur permettant de calculer, pour un client donné, leurs surcoûts au moyen d'un processus de négociation et suivant une heuristique d'insertion

Dynamically Configurable Multi-agent Simulation for Crisis Management

Multi-agent-based simulation (MABS) is the processing of a multi-agent model of a complex system by a simulation platform that controls its execution. The objective is the understanding of the dynamic of this complex system with the experimenting of different configurations for the same multi-agent model. Following a scheduling process, an activated agent has to act according to his context, that is his current perceptible simulation state. In this paper, we propose to delegate the context computation process to the scheduling process. This approach has several advantages. The first is an optimization of the context computation, a single computation being used for several agents. The second advantage is a more configurable design process and a simplification of the reusability of agent behaviors in different simulations. The model that we propose gives a formal framework to support this context computation delegation while preserving agents' autonomy. We describe a crisis situation to illustrate the benefits of our model and compare our approach with a classical simulation scheduling approach