Multi-level agent-based modeling - A literature survey

During last decade, multi-level agent-based modeling has received significant and dramatically increasing interest. In this article we present a comprehensive and structured review of literature on the subject. We present the main theoretical contributions and application domains of this concept, with an emphasis on social, flow, biological and biomedical models.Comment: v2. Ref 102 added. v3-4 Many refs and text added v5-6 bibliographic statistics updated. v7 Change of the name of the paper to reflect what it became, many refs and text added, bibliographic statistics update

Multi-level agent-based modeling with the Influence Reaction principle

This paper deals with the specification and the implementation of multi-level agent-based models, using a formal model, IRM4MLS (an Influence Reaction Model for Multi-Level Simulation), based on the Influence Reaction principle. Proposed examples illustrate forms of top-down control in (multi-level) multi-agent based-simulations

: Rapport scientifique 2014 - CISIT Phase 5, Projet ISART

version française étendue de http://arxiv.org/abs/1401.6773A flow of moving agents can be observed at different scales. Thus, in traffic modeling, three levels are generally considered: the micro, meso and macro levels, representing respectively the interactions between vehicles, groups of vehicles sharing common properties (such as a common destination or a common localization) and flows of vehicles. Each approach is useful in a given context: micro and meso models allow to simulate road networks with complex topologies such as urban area, while macro models allow to develop control strategies to prevent congestion in highways. However, to simulate large-scale road networks, it can be interesting to integrate different representations, e.g., micro and macro, in a single model. Existing models share the same limitation: connections between levels are fixed a priori and cannot be changed at runtime. Therefore, to be able to observe some emerging phenomena such as congestion formation or to find the exact location of a jam in a large macro section, a dynamic hybrid modeling approach is needed. In 2013 we started the development of a multi-level agent-based simulator called JAM-FREE within the ISART project. It allows to simulate large road networks efficiently using a dynamic level of detail. This simulator relies on a multi-level agent-based modeling framework called SIMILAR.La simulation du trafic routier sur des réseaux de grande échelle est un problème compliqué car il suppose d'intégrer dans un même modèle différentes approches. Ainsi, les sections autoroutières sont généralement représentées à l'aide de modèles macroscopiques alors que pour les sections urbaines, des modèles microscopiques sont utilisés. De manière générale, les modèles microscopiques sont intéressants lorsque les interactions entre véhicules, ainsi que la topologie du réseau deviennent complexes. Les modèles intégrant ces différents niveaux de représentation sont généralement qualifiés d'hybrides. Par ailleurs, ils sont généralement "statiques" : à chaque portion du réseau est associée une représentation unique qui ne changera pas au cours de la simulation. Afin de palier cette limitation, nous avons débuté en 2013 dans le cadre du projet ISART le développement d'un simulateur multi-agent multi-niveaux de flux de trafic routier nommé JAM-FREE permettant : - de simuler des réseaux routier de grande taille efficacement en adaptant dynamiquement le niveau de détail, - de tester de nouveaux algorithmes de régulation, d'observation et routage. Ce simulateur repose sur un framework de modélisation et de simulation multi-agents multi-niveaux nommé SIMILAR (SImulations with MultI-Level Agents and Reactions), implémenté en Java et distribué prochainement sous licence libre. Dans ce rapport, nous présentons ces résultats scientifiques ainsi que les publications associées

Simulations multi-agents multi-niveaux : quatre patterns de conception

International audienceThis paper introduces four design patterns, drawn from minimal typical situations found in the literature, and meant to systematize and simplify the design of multilevel multiagent simulations. Such simulations aim at handling entities which belong to different, but coupled, abstraction or organization levels. For each pattern, we present use cases and associated data structures and algorithms. For genericity purposes, these patterns rely upon a unified description of the capabilities for action and change of the agents. Thus, we propose a precise conceptual and operational frame for the designers of multilevel simulations.Cet article introduit quatre patterns de conception, définis à partir de l'identification de "situation-types" minimales rencontrées dans la littérature et destinés à systématiser et simplifier la conception de simulations multi-agents multi-niveaux. Ces simulations ont pour but de gérer des entités appartenant à des niveaux d'abstraction ou d'organisation différents mais couplés. Pour chaque pattern, nous présentons des cas d'utilisation ainsi que les structures de données et algorithmes associés. À des fins de généricité, ces patterns font appel à une description unifiée des capacités d'action et d'évolution des agents. Nous proposons ainsi un cadre conceptuel et opérationnel précis pour les concepteurs de simulations multi-niveaux

Thermoregulation in P. Terraenovae aggregations, an agent-based approach

International audienceThis paper deals with an important issue of forensic entomology: the estimation of the temperature in a "maggot mass". An agent-based model of the thermoregulation behaviour of fly (Protophormia terraenovae) larvae is described. Simulation results show that the model reproduces an important observed pattern and thus, might be used in entomological expertises

A simulation-based model of abduction

International audienceAbduction, or Inference to the Best Explanation (IBE), is a reasoning process that generates possible explanations from a set of "surprising" observations. In this paper, a simulation-based model of abduction is introduced. This model is then implemented to develop a decision support system in the field of Forensic Entomology to help forensic scientists solve complex cases

Modélisation de la température d’un corps par automates cellulaires

International audienceDans cet article, nous traitons d'une alternative aux méthodes analytiques classiques dans le cadre de la modélisation de systèmes complexes. Devant le caractère imprévisible de ces systèmes (où le nombre de composants et l'intensité des interactions sont importants), les méthodes analytiques semblent mal adaptées et des modèles dynamiques discrets, comme les automates cellulaires, peuvent permettre de faireémerger des comportements globaux complexes en déterminant simplement le comportement local et les interactions d'entités primitives. Nous illustrons notre propos en nous intéressantà un problème issu de la médecine légale : la modélisation du comportement thermique d'un cadavre. Aucun des modèles de température actuels, empiriques ou basés sur les lois physiques de transfert de chaleur, ne prend en compte des simulations sous températures variables. Nous proposons une solution qui remédieà ce problème. Nous en détaillons les spécifications, implémentations et résultats. Nous terminons sur l'utilisation de nos travaux, intégrés au sein d'un système multi-agents, et les perspectives de travail