Intégration d'un agent mobile dans un Système multi-agent hiérarchique

Dans cet article, nous présentons une démarche pour l'intégration d'un agent mobile à base de composants dans un Système Multi-Agents (SMA) à structure hiérarchique. La solution proposée permet une intégration « ouverte » qui lève la contrainte de structure commune entre l'agent et les agents du SMA qui va l'accueillir. Pour ce faire, nous proposons,en premier lieu, la mise en place d'un nouveau composant qui reflète d'un côté l'agent et la structure particulière du SMA et en second lieu, des primitives que l'agent devra exécuter après la migration

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

Etat de l'art des stratégies multi-agents de patrouille

Ce rapport présente un état de l'art des techniques traitant du problème de la patrouille dans un système multi-agent. Ce problème consiste, pour un ensemble d'agents, à visiter régulièrement et le plus fréquemment possible un ensemble de lieux pertinents afin d'optimiser un critère donné

SARIPOD : Système multi-Agent de Recherche Intelligente POssibiliste de Documents Web

La présente thèse de doctorat en informatique propose un modèle pour une recherche d'information intelligente possibiliste des documents Web et son implémentation. Ce modèle est à base de deux Réseaux Petits Mondes Hiérarchiques (RPMH) et d'un Réseau Possibiliste (RP) : Le premier RPMH consiste à structurer les documents retrouvés en zones denses de pages Web thématiquement liées les unes aux autres. Nous faisons ainsi apparaître des nuages denses de pages qui traitent d'un sujet et des sujets connexes (assez similaires sémantiquement) et qui répondent toutes fortement à une requête. Le second RPMH est celui qui consiste à ne pas prendre les mots-clés tels quels mais à considérer une requête comme multiple en ce sens qu'on ne cherche pas seulement le mot-clé dans les pages Web mais aussi les substantifs qui lui sont sémantiquement proches. Les Réseaux Possibilistes combinent les deux RPMH afin d'organiser les documents recherchés selon les préférences de l'utilisateur. En effet, l'originalité du modèle proposé se décline selon les trois volets suivants qui synthétisent nos contributions. Le premier volet s'intéresse au processus itératif de la reformulation sémantique de requêtes. Cette technique est à base de relations de dépendance entre les termes de la requête. Nous évaluons notamment les proximités des mots du dictionnaire français « Le Grand Robert » par rapport aux termes de la requête. Ces proximités sont calculées par le biais de notre approche de recherche des composantes de sens dans un RPMH de dictionnaire de mots par application d'une méthode basée sur le dénombrement des circuits dans le réseau. En fait, l'utilisateur du système proposé choisit le nombre de mots sémantiquement proches qu'il désire ajouter à chaque terme de sa requête originelle pour construire sa requête reformulée sémantiquement. Cette dernière représente la première partie de son profil qu'il propose au système. La seconde partie de son profil est constituée des choix des coefficients de pertinence possibilistes affectés aux entités logiques des documents de la collection. Ainsi, notre système tient compte des profils dynamiques des utilisateurs au fur et à mesure que ces derniers utilisent le système. Ce dernier est caractérisé par son intelligence, son adaptativité, sa flexibilité et sa dynamicité. Le second volet consiste à proposer des relations de dépendance entre les documents recherchés dans un cadre ordinal. Ces relations de dépendance entre ces documents traduisent les liens sémantiques ou statistiques évaluant les distributions des termes communs à des paires ou ensembles de documents. Afin de quantifier ces relations, nous nous sommes basés sur les calculs des proximités entres ces documents par application d'une méthode de dénombrement de circuits dans le RPMH de pages Web. En effet, les documents peuvent ainsi être regroupés dans des classes communes (groupes de documents thématiquement proches). Le troisième volet concerne la définition des relations de dépendance, entre les termes de la requête et les documents recherchés, dans un cadre qualitatif. Les valeurs affectées à ces relations traduisent des ordres partiels de préférence. En fait, la théorie des possibilités offre deux cadres de travail : le cadre qualitatif ou ordinal et le cadre quantitatif. Nous avons proposé notre modèle dans un cadre ordinal. Ainsi, des préférences entre les termes de la requête se sont ajoutées à notre modèle de base. Ces préférences permettent de restituer des documents classés par préférence de pertinence. Nous avons mesuré aussi l'apport de ces facteurs de préférence dans l'augmentation des scores de pertinence des documents contenant ces termes dans le but de pénaliser les scores de pertinence des documents ne les contenant pas. Pour la mise en place de ce modèle nous avons choisi les systèmes multi-agents. L'avantage de l'architecture que nous proposons est qu'elle offre un cadre pour une collaboration entre les différents acteurs et la mise en œuvre de toutes les fonctionnalités du système de recherche d'information (SRI). L'architecture s'accorde parfaitement avec le caractère intelligent possibiliste et permet de bénéficier des capacités de synergie inhérente entre les différentes composantes du modèle proposé. Dans le présent travail, nous avons donc pu mettre en exergue à travers les expérimentations effectuées l'intérêt de faire combiner les deux RPMH via un réseau possibiliste dans un SRI, ce qui permet d'enrichir le niveau d'exploration d'une collection. Ce dernier n'est pas limité aux documents mais l'étend en considérant les requêtes. En effet, la phase de reformulation sémantique de requête permet à l'utilisateur de profiter des autres documents correspondants aux termes sémantiquement proches des termes de la requête originelle. Ces documents peuvent exister dans d'autres classes des thèmes. En conséquence, une reclassification proposée par le système s'avère pertinente afin d'adapter les résultats d'une requête aux nouveaux besoins des utilisateurs. ABSTRACT : This Ph.D. thesis proposes a new model for a multiagent possibilistic Web information retrieval and its implementation. This model is based on two Hierarchical Small-Worlds (HSW) Networks and a Possibilistic Networks (PN): The first HSW consists in structuring the founded documents in dense zones of Web pages which strongly depend on each other. We thus reveal dense clouds of pages which "speak" more or less about the same subject and related subjects (semantically similar) and which all strongly answer user's query. The second HSW consists in considering the query as multiple in the sense that we don't seek only the keyword in the Web pages but also its semantically close substantives. The PN generates the mixing of these two HSW in order to organize the searched documents according to user's preferences. Indeed, the originality of the suggested model is declined according to three following shutters' which synthesize our contributions. The first shutter is interested in the iterative process of query semantic reformulation. This technique is based on relationship dependence between query's terms. We evaluate in particular the semantics proximities between the words of the French dictionary "Le Grand Robert" and query's terms. These proximities are calculated via our approach of research of the semantics components in the HSW of dictionary of words by application of our method of enumeration of circuits in the HSW of dictionary. In fact, the user of the suggested system chooses the number of close words that he desire to add to each word of his initial query to build his semantically reformulated query. This one represents the first part of user's profile which he proposes to the system. The second part of its profile makes up of its choices of the coefficients of relevance possibilistic of the logical entities of the documents of the collection. Thus, our system takes account of the dynamic profiles of its users progressively they use the system, which proves its intelligence, its adaptability, its flexibility and its dynamicity. The second shutter consists in proposing relationship dependence between documents of the collection within an ordinal framework. These relationships dependence between these documents represent the semantic or statistical links evaluating the distributions of the general terms to pairs or sets of documents.  In order to quantify these relationships, we are based on the calculations of the proximities between these documents by application of a method enumerating of circuits in the HSW of Web pages. Indeed, the documents can thus be clustered in common classes (groups of close documents). The third shutter is related to the definition of the relationships dependence between query's terms and documents of the collection, within a qualitative framework. The assigned values to these relations translate preferably partial orders. In fact, possibilistic theory offers two working frameworks:  the qualitative or ordinal framework and the numerical framework.  We proposed our model within an ordinal framework. Thus, we add to our basic model preferences between query's terms. These preferences make it possible to restore documents classified by relevance's preference. We also measured the contribution of these preferably factors in the increase of the relevance's scores of  documents containing these terms with an aim of penalizing the relevance's scores of the documents not containing them. For the installation of this model we chose multiagent systems. The advantage of the proposed architecture is that it offers a framework for collaboration between the various actors and the implementation of all the functionalities of the information retrieval system. Architecture agrees perfectly with the possibilistic intelligent character and makes it possible to profit from the capacities of inherent synergy in the suggested model. We thus could put forward, through the carried out experiments, the goal of combining the two HSW via a possibilistic network in an information retrieval system, which makes it possible to enrich the exploration level of a collection. This exploration is not only limited to the documents but it extends by considering also the query. Indeed, the semantic query reformulation phase makes it possible to benefit user from other documents which contain some close terms of the initial query. These documents can exist in other topics classes. Consequently, a reclassification suggested by the system proves its relevance in order to adapt query's results to new user's needs

Simulation massive de monde virtuel par système multi-agent auto-adaptatif

Cette thèse s'intéresse a l'apprentissage du comportement des avions dans le ciel. À partir de ces comportements l'objectif est de pouvoir générer du trafic aérien de manière autonome, légère et flexible pour alimenter une simulation. Les méthodes actuelles de simulation aériennes demandent beaucoup de préparation avant la simulation pour concevoir le scénario et d'interventions humaines pendant la simulation pour que le trafic aérien soit réaliste. Générer du trafic est une tâche complexe car le comportement des avions dépend de beaucoup de variables et des décisions de plusieurs d'acteurs : le contrôleur aérien décide de la trajectoire à suivre parmi toutes les possibilités qu'il perçoit, puis le pilote réagit plus ou moins rapidement de façon plus ou moins strict. Un système multi-agent adaptatif observe des trajectoires d'avions réelles pour apprendre comment les avions se comportent dans la réalité. Les différents agents impliquées coopèrent et modifient les liens qui les relient. Ce réseau entre les agents fini par représenter le comportement global de l'ensemble des avions et peut être interrogé par des agents avions en simulation pour savoir ce qu'ils doivent faire en fonction de leur situation courante. Nous présentons EVAA (Environnement Virtuel Auto-Adaptatif) capable d'apprendre le comportement des avions et de générer du trafic en fonction de ces comportements de manière totalement autonome.This thesis is about learning the behavior of the aircrafts in the sky. With those behaviors the goal is to generate traffic in an autonomous and flexible way into a simulation. The current methods of air traffic simulation need to prepare the scenario before the simulation and the interventions of humans during the simulation to make the traffic realistic. Traffic generation is a complex task because the behaviors of the planes depends on many variables and several actors : the air traffic controller decide what trajectory to follow among many possibilities, then the pilot react , more or less promptly, to this order in a, more or less rigorous, way. An adaptive multi-agent system monitors trajectories of real aircrafts to learn how the planes behave in the real sky. The agents involved in this process cooperate and update the links between them to create a network representing the global behavior of all aircrafts. This network can then be queried by an aircraft agent in a simulation to know what it should do according to its current situation. We present EVAA (Self-Adaptive Virtual Environment) able to learn the behavior of aircrafts and to generate air traffic by using those behaviors in a autonomous way

Formaliser la multiplicité des constructions sociales de la réalité par les systèmes multi-agents institutionnels

Les institutions et les normes ont été traités de différentes façons : dans nos travaux en modéli- sation des dynamiques sociales du point de vue de l'anthropologie du droit où une multiplicité d'interprétations légales des acteurs, des choses et des actes était nécessaire, en philosophie qui insiste sur le rôle des définitions dans les institutions à travers les normes constitutives, et dans le domaine des systèmes multi-agents pour spécifier les interactions entre agents à tra- vers une multiplicité de rôles. Nous proposons dans ce papier une synthèse permettant de trai- ter conjointement la multiplicité des interpréta- tions, des normes constitutives et des structures de rôles. Nous proposons également une spé- cification de systèmes multi-agents institution- nels spatialisés, montrant sa capacité à rendre compte syntaxiquement et sémantiquement de cette synthèse. En particulier, nous montrons comment cette multiplicité interprétative struc- ture l'espace en autant de territoire

Un modèle connexionniste pour l'intelligence en essaim : le système multi-agent logistique

National audienceLes approches connexionnistes sont un courant fort pour la modélisation de phénomènes complexes tels que les processus cérébraux en sciences cognitives, mais plus généralement pour la modélisation de systèmes complexes rencontrés dans de nombreux domaines. Ces approches sont soutenues par une famille de modèles mathématiques dits connexionnistes, fondamentalement déterministes, mettant en jeu des fonctions de transition non linéaires couplées par un réseau de connexions fixé à la conception du modèle. L'intelligence en essaim en revanche relève actuellement d'autres types de modèles, fortement bio-inspirés eux aussi, mais qui n'entrent pas explicitement dans le paradigme connexionniste. Nous montrerons ici qu'une approche connexionniste reste possible dans l'intelligence artificielle en essaim, moyennant certaines modifications structurelles et sémantiques des modèles connexionnistes. Cette démarche nous amène à concevoir un système multi-agent logistique résultant d'une vision dynamique de l'intelligence collective. Ce système sera mis en œuvre dans le cadre de deux cas d'études caractéristiques de la phénoménologie de l'intelligence artificielle en essaim, relatifs au comportement des colonies de fourmis d'une part et à la formation des nuées d'oiseaux d'autres part