New Game-Theoretic Convolutional Neural Network Applied for the Multi-Pursuer Multi-Evader Game

Pursuit-Evasion Game (PEG) can be defined as a set of agents known as pursuers, which cooperate with the aim forming dynamic coalitions to capture dynamic evader agents, while the evaders try to avoid this capture by moving in the environment according to specific velocities. The factor of capturing time was treated by various studies before, but remain the powerful tools used to satisfy this factor object of research. To improve the capturing time factor we proposed in this work a novel online decentralized coalition formation algorithm equipped with Convolutional Neural Network (CNN) and based on the Iterated Elimination of Dominated Strategies (IEDS). The coalition is formed such that the pursuer should learn at each iteration the approximator formation achieving the capture in the shortest time. The pursuer’s learning process depends on the features extracted by CNN at each iteration. The proposed supervised technique is compared through simulation, with the IEDS algorithm, AGR algorithm. Simulation results show that the proposed learning technique outperform the IEDS algorithm and the AGR algorithm with respect to the learning time which represents an important factor in a chasing game

Une approche d'ontologie pour la modélisation des connaissances et l’interrogation des capteurs de réseaux sans fil

International audienceWireless sensor networks (WSNs) generate large volumes of raw data which increases the difficulty for applications to manage and query sensor data. WSNs are normally application specific with no sharing or reusability of sensor data among applications. In order for applications to be developed independently of particular WSNs, sensor data need to be enriched with semantic information. Ontologies are widely used as a means for solving the information heterogeneity problems because of their capability to provide explicit meaning to the information. This paper presents our work towards the development of a wireless sensor network ontology. Based on the proposed ontology we use the SPARQL query language to enable querying of sensor data. We present the description of the development of the proposed ontology, partial evaluation of the early prototype ontology, a discussion of design and implementation issues, and directions for future research works.Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) génèrent de gros volumes de données brutes, ce qui complique la gestion et l'interrogation des données des capteurs par les applications. Les WSN sont normalement spécifiques à une application, sans partage ni possibilité de réutilisation des données de capteur entre les applications. Pour que les applications puissent être développées indépendamment de certains WSN, les données des capteurs doivent être enrichies d'informations sémantiques. Les ontologies sont largement utilisées pour résoudre les problèmes d'hétérogénéité de l'information en raison de leur capacité à donner un sens explicite à l'information. Cet article présente nos travaux en vue du développement d’une ontologie de réseau de capteurs sans fil. Sur la base de l'ontologie proposée, nous utilisons le langage de requête SPARQL pour permettre l'interrogation des données du capteur. Nous présentons la description du développement de l'ontologie proposée, une évaluation partielle de l'ontologie du prototype initial, une discussion des problèmes de conception et de mise en œuvre et des orientations pour les travaux de recherche futurs