Auto-organisation d'un collectif de robots pour l'allocation dynamique de tâches

Session "Articles"National audienceL'auto-organisation et l'allocation dynamique de tâches au sein de systèmes multi-robots présentent une grande complexité lorsque ces robots sont impliqués dans des scénarios de gestion de crise. Le caractère évolutif des besoins métiers (nouvelle tâches, priorités), des contraintes de communication (perturbations) et des contraintes physiques (pannes, gestion de l'énergie) rendent évidents les besoins d'autonomie et d'adaptabilité de tels systèmes. L'auto-organisation du collectif apporte une solution par la définition de comportements locaux autonomes prenant en compte l'ensemble des contraintes citées, sans connaissance a priori de l'organisation à produire pour bien réagir à la situation de crise. Dans cet article, après avoir justifié le choix de cette approche, nous présentons le modèle de comportement des agents que nous avons implémentés au sein de la plateforme de simulation du projet RTRA STAE ROSACE (Robots). Le scénario de l'application concerne la découverte et le secours de victimes par des robots terrestres, dans des situations de feux de forêts

DREAM: Dynamic data Relation Extraction using Adaptive Multi-agent systems

Understanding data is the main purpose of data science and how to achieve it is one of data science challenges, especially when dealing with big data. In order to find meaning and relevant information drowned in the data flood, while overcoming big data challenges, one should rely on an analytic tool able to find relations between data, evaluate them and detect their changes and evolution over time. The aim of this paper is to present the DREAM1 tool for dynamic data relations discovery and dynamic display based on a collective artificial intelligence Adaptive Multi-Agent System (AMAS) that uses a new data similarity metric, the Dynamics Correlation. It is currently being applied in the neOCampus operation, the ambient campus of the University of Toulouse III - Paul Sabatier

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

Flexible and Emergent Workflows using Adaptive Agents

International audienceMost of existing workflow systems are rigid since they require to completely specify processes before their enactment and they also lack flexibility during their execution. This work proposes to view a workflow as a set of cooperative and adaptive agents interleaving its design and its execution leading to an emergent workflow. We use the theory of Adaptive Multi-Agent Systems (AMAS) to provide agents with adaptive capabilities and the whole multi-agent system with emergent "feature". We provide a meta-model linking workflow and AMAS concepts, and the specification of agent behavior and the resulting collaborations. A simulator has been implemented with the Make Agent Yourself platform

Agent-Based Natural Domain Modeling for Cooperative Continuous Optimization

International audienceWhile multi-agent systems have been successfully applied to combinatorial optimization, very few works concern their applicability to continuous optimization problems. In this article we propose a framework for modeling a continuous optimization problems as multi-agent system,which we call NDMO, by representing the problem as an agent graph, and complemented with optimization solving behaviors. Some of the results we obtained with our implementation on several continuous optimization problems are presented

A Natural Formalism and a MultiAgent Algorithm for Integrative Multidisciplinary Design Optimization

International audienceMultiDisciplinary Optimization (MDO) problems represent one of the hardest and broadest domains of continuous optimization. By involving both the models and criteria of different disciplines, MDO problems are often too complex to be tackled by classical optimization methods. We propose an approach which takes into account this complexity using a new representation (NDMO - Natural Domain Modeling for Optimization) and a self-adaptive multi-agent algorithm. Our method agentifies the different elements of the problem (such as the variables, the models, the objectives). Each agent is in charge of a small part of the problem and cooperates with others to find equilibrium on conflicting values. Despite the fact that no agent of the system has a complete view of the entire problem, the mechanisms we provide allow the emergence of a coherent solution. Evaluations on several academic and industrial test cases are provided

La gestion de crise par l'auto-organisation d'un collectif de robots

Session "Démo"National audienceL'auto-organisation et l'allocation dynamique de tâches au sein de systèmes multi-robots présentent une grande complexité lorsque ces robots sont impliqués dans des scénarios de gestion de crise. Le caractère évolutif des besoins métiers (nouvelle tâches, priorités), des contraintes de communication (perturbations) et des contraintes physiques (pannes, gestion de l'énergie) rendent évidents les besoins d'autonomie et d'adaptabilité de tels systèmes. L'auto-organisation du collectif apporte une solution par la définition de comportements locaux autonomes prenant en compte l'ensemble des contraintes citées, sans connaissance a priori de l'organisation finale à produire. Cette démonstration présente le modèle de comportement des agents que nous avons implémenté au sein de la plateforme de simulation du projet RTRA STAE (Réseau Thématique de Recherche Avancée Sciences et Technologies pour l'Aéronautique et l'Espace) ROSACE (Robots et Systèmes Auto-adaptatifs Communicants Embarqués). Le scénario de l'application concerne la découverte et le secours de victimes par des robots terrestres, dans des situations de feux de forêts. La stratégie implémentée repose sur la théorie AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems), décrite dans [3], reposant sur une coopération implicite entre les différents robots du système et leur environnement, et permettant ici l'émergence de l'auto-allocation de tâches du système considéré. Deux prototypes ont été développés dans ce cadre. Le premier se base sur le processus de développement SpEArAF (Species to Engineer Architectures for Agent Frameworks) [2] incluant des propriétés de réutilisation et de flexibilité et permettant la production d'espèces " robot " et de sous-espèces dotées de comportements AMAS (voir la vidéo: http://www.irit.fr/Rosace,737). Le deuxième prototype est basé sur l'environnement ICARO (Light Component Java Software Infrastructure based on Agents, Resources and Organization) [1], utilisant un modèle d'agent cognitif (CAP) pour l'implémentation des fonctionnalités concernant les communications, le raisonnement et la décision des différents robots. Un processus de réalisation d'objectifs basé sur des règles de type " Condition/Action " accompagne la démarche

Analyse des critères d'évaluation de systèmes multi-agents adaptatifs

http://www.emse.fr/~picard/publications/kaddoum09jfsma.pdfInternational audienceLa complexité croissante des applications actuelles favorise le développement de systèmes multi-agents auto-organisateurs possédant des propriétés self-? . Ces systèmes autonomes présentent des capacités intéressantes permettant la gestion de la dynamique endogène et exogène des applications étudiées. De nouveaux critères doivent être étudiés afin de caractériser et évaluer l'apport de ces propriétés self-? et leur influence sur les performances du système. Dans cet article, différentes catégories regroupant les principaux critères d'évaluation sont décrites afin de guider l'évaluation de ce type de systèmes depuis les phases de conception jusqu'aux phases d'exécution : évaluation du système en cours de fonctionnement, caractéristiques intrinsèques et méthodologie de conception

S-DLCAM: A Self-Design and Learning Cooperative Agent Model for Adaptive Multi-Agent Systems

International audienceGiven the incomplete knowledge that an Adaptive Multi Agent System (AMAS) has on its dynamic environment, the detection and the correction of problems encountered called Non Cooperative Situations for the construction of the good behaviour of the AMAS agent can challenge even the most experienced designer. Our goal is to help the AMAS designer in his task by providing an agent behaviour able to self-design. In this paper, we propose a self-design and learning cooperative agent model

A novel approach to MDO using an adaptive multi-agent system

International audienceMultiDisciplinary Optimization (MDO) problems represent one of the hardest and broadest domains of continuous optimization, often too complex to be tackled by classical optimization methods. We propose an original approach for taking into account this complexity using a self-adaptive multi-agent system where each elements of the problem become an agent in charge of a small part of the problem