Optimisation sous contraintes de problèmes distribués par auto-organisation coopérative

Quotidiennement, divers problèmes d'optimisation : minimiser un coût de production, optimiser le parcours d'un véhicule, etc sont à résoudre. Ces problèmes se caractérisent par un degré élevé de complexité dû à l'hétérogénéité et la diversité des acteurs en jeu, à la masse importante des données ainsi qu'à la dynamique des environnements dans lesquels ils sont plongés. Face à la complexité croissante de ces applications, les approches de résolution classiques ont montré leurs limites. Depuis quelques années, la communauté scientifique s'intéresse aux développements de nouvelles solutions basées sur la distribution du calcul et la décentralisation du contrôle plus adaptées à ce genre de problème. La théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agents Systems) propose le développement de solutions utilisant des systèmes multi-agents auto-adaptatifs par auto-organisation coopérative. Cette théorie a montré son adéquation pour la résolution de problèmes complexes et dynamiques, mais son application reste à un niveau d'abstraction assez élevé. L'objectif de ce travail est de spécialiser cette théorie pour la résolution de ce genre de problèmes. Ainsi, son utilisation en sera facilitée. Pour cela, le modèle d'agents AMAS4Opt avec des comportements et des interactions coopératifs et locaux a été défini. La validation s'est effectuée sur deux problèmes clés d'optimisation : le contrôle manufacturier et la conception de produit complexe. De plus, afin de montrer la robustesse et l'adéquation des solutions développées, un ensemble de critères d'évaluation permettant de souligner les points forts et faibles des systèmes adaptatifs et de les comparer à des systèmes existants a été défini.We solve problems and make decisions all day long. Some problems and decisions are very challenging: What is the best itinerary to deliver orders given the weather, the traffic and the hour? How to improve product manufacturing performances? etc. Problems that are characterized by a high level of complexity due to the heterogeneity and diversity of the participating actors, to the increasing volume of manipulated data and to the dynamics of the applications environments. Classical solving approaches have shown their limits to cope with this growing complexity. For the last several years, the scientific community has been interested in the development of new solutions based on computation distribution and control decentralization. The AMAS (Adaptive Multi-Agent-Systems) theory proposes to build solutions based on self-adaptive multi-agent systems using cooperative self-organization. This theory has shown its adequacy to solve different complex and dynamic problems, but remains at a high abstraction level. This work proposes a specialization of this theory for complex optimization problem solving under constraints. Thus, the usage of this theory is made accessible to different non-AMAS experts' engineers. Thus, the AMAS4Opt agent model with cooperative, local and generic behaviours and interactions has been defined.This model is validated on two well-known optimization problems: scheduling in manufacturing control and complex product design. Finally, in order to show the robustness and adequacy of the developed solutions, a set of evaluation criteria is proposed to underline the advantages and limits of adaptive systems and to compare them with already existing systems

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

Planification de missions multi-satellites par système multi-agent coopératif

La planification de mission de constellations de satellites est un problème complexe soulevant d’importants défis technologiques pour les systèmes spatiaux de demain. L’augmentation de la taille des constellations, les performances évoluées et l’hétérogénéité des satellites sont tous des critères impliquant une combinatoire très élevée. Les techniques actuelles présentent des limites, car elles planifient un satellite à la fois et non la constellation dans son ensemble. Dans cet article, nous proposons de résoudre ce problème difficile par les systèmes multiagents coopératifs. Une amélioration du modèle AMAS4Opt est présentée, permettant de maximiser la coopération entre les agents du système. De par leurs interactions locales, ces agents, permettent d’obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, en assurant un partage équitable des tâches au sein de la constellation. Enfin, une comparaison avec l’algorithme Glouton Chronologique, couramment utilisé dans le domaine spatial, souligne les avantages de l’approche proposée

Vers l'acceptabilité de l'autonomie des systèmes de conduite

Le petit illustré : les transports du futur (CNRS

Planification de vidage d'images satellitaires par systèmes multi-agents auto-adaptatifs

International audienceLow orbit Earth observing satellites store large amounts of acquired images on board during their missions. Planning the download of these images towards the Earth is a complex problem : the increasing number of images and stations causes a combinatorial explosion that is difficult to handle by existing techniques. We propose an adaptive multi-agent system to answer the complexity of the problem and optimize different download criteria. The agents of this system based on the AMAS4Opt model allow, thanks to their local behavior, the emergence of a satisfactory solution in a reasonable computation time. In this paper, we present the adaptive and cooperative behavior of these agents. A comparison with a commonly used algorithm on dynamic scenarios underlines the adequacy of the proposed approach.Les satellites d’observation de la Terre stockent de larges quantités d’images à bord au cours de leurs missions. La planification de télédéchargement de ces images vers la Terre est un problème difficile. En effet, le nombre croissant d’images et de stations réceptrices cause une explosion combinatoire difficilement traitée par les techniques existantes.Les systèmes multi-agents coopératifs ont montré leur adéquation pour résoudre efficacement une large variété de problèmes d’optimisation présentant une combinatoire élevée. Dans le système DOMAS ici présenté, les agents basés sur le modèle AMAS4Opt permettent l’émergence d’une solution satisfaisante en un temps de calcul raisonnable grâce à leur comportement local et coopératif. Une comparaison avec un algorithme couramment utilisé sur des scénarios dynamiques souligne l’adéquation de l’approche proposée

Cooperation-based search of global optima

International audienceA new cooperation-based metaheuristic is proposed for searching global optima of functions. It is based on the assumption that the dynamics of the objective function does not change significantly between iterations. It relies on a local search process coupled with a cooperative semi-local search process. Its performances are compared against four other metaheuristics on unconstrained mono-objective optimization problems. Results show that the proposed metaheuristic is able to find the global minimum of the tested functions faster than the compared methods while reducing the number of iterations and the number of calls of the objective function

Cooperation-based search of global optima

International audienceA new cooperation-based metaheuristic is proposed for searching global optima of functions. It is based on the assumption that the dynamics of the objective function does not change significantly between iterations. It relies on a local search process coupled with a cooperative semi-local search process. Its performances are compared against four other metaheuristics on unconstrained mono-objective optimization problems. Results show that the proposed metaheuristic is able to find the global minimum of the tested functions faster than the compared methods while reducing the number of iterations and the number of calls of the objective function

SAPBR: Self-Adaptive Population Based Reasoning For Complex Product Design (ROADEF'11)

International audienc

Auto-calibration adaptative de modèles de simulation de trafic par système multi-agent

National audienceLa simulation multi-agent est un outil d’analyse et de prévision pertinent, souvent utilisée pour étudier et comprendre des phénomènes complexes. Elle se base pour cela sur des modèles de simulations permettant de reproduire le fonctionnement d’un système/ d’une entité à différents niveaux et échelles. Ces modèles se basent en entrée sur un ensemble de paramètres modifiant le fonctionnement du système étudié. Afin que ce fonctionnement soit le plus réaliste possible, une phase de calibration à partir de données réelles est requise. La calibration de modèles de simulations multi-agents est un problème NP-difficile [6] du fait de l’hétérogénéité et de l’interdépendance des paramètres ainsi que de la dynamique des éléments en interaction au sein du modèle utilisé. Dans cet article, nous abordons le problème de la calibration temps réel (ou en ligne) de modèles de simulations sous trois objectifs : Le réalisme : le comportement du modèle calibré doit être le plus proche possible du système de référence ; L’adaptation au changement : le modèle doit s’adapter aux changements qui surviennent dans le système de référence ; L’interactivité : le système doit pouvoir prendre en compte des contraintes introduites par l’utilisateur durant l’exécution de la simulation. L’objectif de ce travail concerne la mise en place d’un outil interactif permettant l’auto-calibration des modèles de simulations par l’exploration dynamique de l’espace des paramètres afin que le fonctionnement soit le plus pertinent par rapport au système observé. L’outil envisagé ici est utilisé et validé sur des modèles de simulations du trafic routier

Cooperation-based search of global optima

International audienceA new cooperation-based metaheuristic is proposed for searching global optima of functions. It is based on the assumption that the dynamics of the objective function does not change significantly between iterations. It relies on a local search process coupled with a cooperative semi-local search process. Its performances are compared against four other metaheuristics on unconstrained mono-objective optimization problems. Results show that the proposed metaheuristic is able to find the global minimum of the tested functions faster than the compared methods while reducing the number of iterations and the number of calls of the objective function