A Multi-agent System for Autonomous Control of Game Parameters

International audienceControl of game parameters to reach domain-related objectives cannot be easily handled with classic control theory approaches. Given the dynamics and complexity of modern game engines, diversity of human players and their constantly changing nature, this paper advocates for means to tune game parameters in real time, with no use of game or users models. The proposed approach, based on a multi-agent system, is used to control two dynamic systems before analyzing the results

Méthodes orientées agent et multi-agent

http://www.emse.fr/~picard/publications/bernon09industrie.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 a un objectif, évolue dans un environnement et interagit avec d'autres agents au moyen de langages et de protocoles (voir le chapitre 1 " Introduction aux systèmes multi-agents "). Souvent, l'agent est considéré comme un objet " intelligent " ou comme un niveau d'abstraction au-dessus des objets et des composants (voir le chapitre 5 " Composants logiciels et systèmes multi-agents "). 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 méthodologies et de nouveaux outils adaptés au concept d'agent

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

Improving Wind Power Forecasting through Cooperation: A Case-Study on Operating Farms

Concerns about climate change have never been so strong at the global level. One of the major challenges of the energy transition is dealing with the variability of renewable energies. Providing accurate production forecasts has become an important issue for the future, notably for wind energy. This paper proposes a method for wind power forecasting that focuses on interactions between neigh- boring wind turbines. The model is a multi-agent system based on a cooperative approach to improve an initial forecast. This work was carried out jointly with meteo*swift, a company specialized in wind power forecasting. The model was evaluated under real conditions on fi ve wind farms currently operated by power producers. An improvement in forecast accuracy was observed compared to the model initially used by the company

Mimicking human neuronal pathways in silico: an emergent model on the effective connectivity

International audienceWe present a novel computational model that detects temporal configurations of a given human neuronal pathway and constructs its artificial replication. This poses a great challenge since direct recordings from individual neurons are impossible in the human central nervous system and therefore the underlying neuronal pathway has to be considered as a black box. For tackling this challenge, we used a branch of complex systems modeling called artificial self-organization in which large sets of software entities interacting locally give rise to bottom-up collective behaviors. The result is an emergent model where each software entity represents an integrate-and-fire neuron. We then applied the model to the reflex responses of single motor units obtained from conscious human subjects. Experimental results show that the model recovers functionality of real human neuronal pathways by comparing it to appropriate surrogate data. What makes the model promising is the fact that, to the best of our knowledge, it is the first realistic model to self-wire an artificial neuronal network by efficiently combining neuroscience with artificial self-organization. Although there is no evidence yet of the model's connectivity mapping onto the human connectivity, we anticipate this model will help neuroscientists to learn much more about human neuronal networks, and could also be used for predicting hypotheses to lead future experiments

Self-Adaptive Agents for Debugging Multi-Agent Simulations

In this contribution, we propose an adaptation-drivenmethodology for the technical design and implementation of multi-agent simulations that is inspired by the concept of "living design". The simulated agents are capable of evaluatingtheir behavior and self-adapt for improving the overall model.For this aim, the modeler describes critical, non valid situations in the life of an agent, or the complete agent system, and explicitly specifies repair knowledge for these situations

Découverte d'équilibres dynamiques globaux par coopération locale et sans fonction d'évaluation

National audienceLorsqu'il n'est pas possible de définir de fonction globale d'évolution sans biaiser la résolution, réguler des systèmes composés de nombreuses entités actives interdépendantes travaillant sur des ressources partagées est une gageure. Nous proposons ici un processus de prise de décision totalement décentralisé qui aide à stabiliser ces systèmes. Ce processus local et coopératif trouve rapidement des solutions d'équilibre dynamique où le système continue à fonctionner et remplit sa fonction globale émergente