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

Bio-inspired Mechanisms for Artificial Self-organised Systems

Research on self-organization tries to describe and explain forms, complex patterns and behaviours that arise from a collection of entities without an external organizer. As researchers in artificial systems, our aim is not to mimic self-organizing phenomena arising in Nature, but to understand and to control underlying mechanisms allowing desired emergence of forms, complex patterns and behaviours. In this paper we analyze three forms of self-organization: stigmergy, reinforcement mechanisms and cooperation. For each forms of self-organisation, we present a case study to show how we transposed it to some artificial systems and then analyse the strengths and weaknesses of such an approach

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

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

Cooperative self Organization of agents for optimization : the electrical wiring example

International audienceIn aircrafts, densifying electrical systems and oversizing cables in order to respect constraints induce a useless increase in cable weight. This increase leads to additional costs of operation and to an unnecessary pollution during the plane operating life. In this paper we address optimization of harness weight which is a mono-objective problem with manifold and interdependent constraints. To solve this problem, we use a multi-agent approach based on the cooperative self-organization of agents. Performances obtained by the 'Smart Harness Optimizer' software that we have developed are promising for problems considered by the experts as being very difficult. In this article, we expose the method used to solve this Constraint Optimization Problem. Then we apply it to the addressed problem and finally we give results on typical cases and analyze them

Controlling Complex Systems Dynamics without Prior Model

International audienceControlling complex systems imposes to deal with high dynamics, non-linearity and multiple interdependencies. To handle these dif¿culties we can either build analytic models of the process to control, or enable the controller to learn how the process behaves. Adaptive Multi-Agent Systems (AMAS) are able to learn and adapt themselves to their environment thanks to the cooperative self-organization of their agents. A change in the organization of the agents results in a change of the emergent function. Thus we assume that AMAS are a good alternative for complex systems control, reuniting learning, adaptivity, robustness and genericity. The problem of control leads to a speci¿c architecture presented in this paper

Multi-Agent Cooperation for optimizing Weight of Electrical Aircraft Harnesses

This paper deals with minimizing aircraft electrical system weight. Because of technological advances that are spreading, electrical system of aircraft is more complex to design and requires new way to be conceived in order to reduce its weight. This paper describes how to optimize weight of harnesses thanks to the Adaptive Multi-Agent System approach. This approach is based on agent cooperation which makes global function of system emerge. Communication between agents is the focus of this approach. We will develop this approach and apply it to the weight optimisation problem. The developed software provides results that are either equivalent or better than those of classical approaches. Moreover, this software may be a precious help to engineer in charge of designing harnesses as it enables to make different tests in a quasi-real time

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

Model-free Optimization of an Engine Control Unit thanks to Self-Adaptive Multi-Agent Systems

International audienceControlling complex systems, such as combustion engines, imposes to deal with high dynamics, non-linearity and multiple interdependencies. To handle these difficulties we can either build analytic models of the process to control, or enable the controller to learn how the process behaves. Tuning an engine control unit (ECU) is a complex task that demands several months of work. It requires a lot of tests, as the optimization problem is non-linear. Efforts are made by researchers and engineers to improve the development methods, and find quicker ways to perform the calibration. Adaptive Multi-Agent Systems (AMAS) are able to learn and adapt themselves to their environment thanks to the cooperative self organization of their agents. A change in the organization of the agents results in a change of the emergent function. Thus we assume that AMAS are a good alternative for complex systems control. In this paper, we describe a multi-agent control system that was used to perform the automatic calibration of an ECU. Indeed, the problem of calibration is very similar to the one of control: finding the adequate values for a system to perform optimally

Self-adaptive Aided Decision-making - Application to Maritime Surveillance

Information required for decision-making in complex applications, such as éood forecast or maritime surveillance, can be represented using a mathematical function. However, due to the complexity of the considered applications and their dynamics, the parameters involved in the mathematical function can be hard to value a priori. This paper presents a Multi-Agent System, called PaMAS (Parameter Multi-Agent System) that is able to learn such parameters values on the éy, autonomously, cooperatively and by self-adaptation. It also illustrates the application of PaMAS in the context of the maritime surveillance European project I2C. It énally provides an evaluation of the PaMAS learning