Le concept de système de gestion de l'énergie (SGE) répond aux défis énergétiques relatifs aux sources d'énergie renouvelables (ENR) et à la protection de l'environnement. L'expansion des ressources énergétiques distribuées représente un changement de paradigme dans les réseaux électriques, rendant les micro-unités de production et de stockage pertinentes, à la fois en termes de développement durable et d'énergie à la demande. La fiabilité des réseaux interconnectés de petite taille et isolés à grande échelle dépend d'un SGE efficace. [1] La Réunion, située dans une zone tropicale, constitue un terrain fertile pour la recherche dans ce domaine, notamment avec l'objectif 2030 d'atteindre 100 % d'ENR. Cependant, le développement des réseaux intelligents à la Réunion nécessitera des travaux de R&D adaptés aux caractéristiques de l'ile. Cela ne peut pas être réalisé uniquement avec des théories et des pratiques de simulation, excluant ainsi certaines situations dépendant de la réalité. Nous proposons une plateforme de test pour simuler et émuler un réseau intelligent entièrement personnalisable.
SkuadCityModel est une simulation qui vise à reproduire les déplacements d'une flotte de véhicules sur un territoire donné. Celle-ci peut être utilisée en tant qu'outil d'aide à la décision pour la prévention et la proposition de solutions aux problématiques urbaines liées à la circulation. Ce genre de simulation met en jeu une certaine lourdeur d'exécution de part le fonctionnement simultané de nombreux agents, mais également par la taille des données manipulées pour rendre leurs comportements réalistes. Dans ce papier de démonstration, nous présentons une implémentation de ce modèle, construite grâce à la plateforme SKUAD et nous expliquons les avantages amenés par celle-ci et par l'utilisation du modèle à temporalité. Nous montrons que les performances obtenues permettent le passage à l'échelle d'un petit groupe de voitures à une flotte de véhicules sur un territoire correspondant à la ville de Saint-Denis, tout en gardant un haut niveau de généricité de conception.
La démographie de l'ile de La Réunion est en forte augmentation, elle a doublé entre les années 1970 et 2010 et pourrait atteindre le million d'habitants entre 2025 et 2030. La Réunion s'est engagée à atteindre l'autonomie énergétique à l'horizon 2030[3]. C'est un projet ambitieux qui passera par la maitrise de la demande en énergie en se basant sur la biomasse, l'hydroélectricité, le photovoltaïque et l'éolien. En plus de ce challenge, EDF ajoute une contrainte supplémentaire : la production d'électricité issue de panneaux photovoltaïques ne doit pas représenter plus de 30% de la production d'électricité totale. Si cette limite est dépassée, EDF estime qu'elle n'est pas capable de supporter la charge représentée par l'arrêt de fonctionnement de la totalité des panneaux solaires (causé par des nuages par exemple).
L'efficacité d'un logiciel destiné à opérer dans un environnement physique dépend de sa capacité d'adaptation. La diversité des paramètres à prendre en compte dans l'objectif d'une adaptabilité performante fait des SMA une approche prometteuse. Pour autant, cette faculté adaptative est essentiellement traitée comme une propriété globale. Or nous pensons qu'un renforcement de cette aptitude au niveau individuel peut démultiplier le potentiel atteignable au niveau collectif. Nous proposons donc MECA, une architecture interne d'agent centrée sur un processus de filtrage de l'expression de ses comportements primaires. A cet effet, nous réemployons le modèle influence/réaction pour interfacer les décisions prises par les comportements afin d'introduire une modulation du comportement apparent de l'agent. Une modulation capable de prendre en compte les évolutions de l'environnement sans qu'il soit nécessaire de les prévoir précisément dès la phase de conception. Pour faciliter sa mise en application, nous avons implémenté MECA sous la forme d'une librairie Java.
L'hypothèse terroriste amène les pouvoirs publics à rechercher des simulations leur permettant de s'entraîner face aux crises de grande ampleur. Dans cet article, nous montrons comment, combinée avec la personnalité de l'agent et un raisonnement biaisé, l'empathie peut amener des agents à croire qu'ils sont contaminés. Les résultats de nos expérimentations montrent que ce mécanisme permet de faire émerger des comportements cohérents. Terrorist risks have lead the public security actors to develop training tools for major-scale crisis. In this article, we show how, combined with biased reasoning, favorable personality traits and situational factors, empathy can lead some agents to believe they are contaminated. The results of several experiments show that this mechanism enables consistent behaviors to emerge.
Le projet GERRI donne corps pour l'île de la Réunion aux orientations du Grenelle Environnement, dont l'aménagement énergétique d'un territoire est l'une des facettes. Il s'agit de prévoir la consommation et la production d'énergie future, tout en respectant un ensemble d'indicateurs économiques et écologiques, à l'aide de nombreux schémas d'interactions entre les acteurs. L'originalité du présent article est d'organiser une nouvelle approche via les multi-agents, qui offre une alternative pertinente aux autres modèles. Ce travail, développé sur Geamas- NG et basé sur un outil (Domino-SMAT) déjà implanté dans le cadre d'un autre projet, permet la simulation et la géo-localisation des flux d'énergie tout en tenant compte des interactions modélisables. A terme, l'objectif est de réaliser un outil d'aide à la décision dans l'aménagement énergétique d'un territoire grâce aux différents scénarios possibles, notamment en prévision de nouvelles installations et de leur dimensionnement, ou encore en cas de dysfonctionnement ou de maintenance d'une infrastructure. The GERRI project materializes the Grenelle Environnement's goals, of which the energy management of a territory is a facet. The aim is to forecast future energy production and consumption, bearing in mind economic and ecological indicators, and using a large number of interactions schemes between the involved parties. The originality of this paper is to present a new approach using the multi-agents systems, which could offer an appropriate alternative to other models. This work is based on one of the tools (Domino-SMAT) developed on the Geamas- NG platform. It allows the simulation and geo-localization of energy flow while reckoning with modeled interactions. Eventually, the aim is to provide a decisionsupport tool for the energy planning within a territory, thanks to the different possible scenarios, e.g. in anticipation of new power plant and its sizing, or in case of a malfunction or maintenance work.
Dans une simulation multi-agents, l'environnement est souvent considéré comme un élément secondaire par rapport aux comportements des agents, et ces derniers monopolisent l'essentiel des efforts de modélisation. Il en résulte des environnements limités, le plus souvent bornés ou cycliques, et qui présentent une diversité trop pauvre pour permettre de généraliser les résultats de simulation. Un environnement adéquat devrait plutôt être riche (composé de beaucoup d'objets différents) et de grande taille. Mais les réalisations en ce sens occasionnent une charge mémoire et des temps de calculs importants lors des simulations, ce qui freine leur utilisation. Nous proposons ici une solution fondée sur une approche génie logiciel de type « génération procédurale », qui permet la production automatique d'environnements : consistants, cohérents, non-bornés, et non cycliques. Et ce, sans qu'il soit pour autant nécessaire de surcharger d'une part le travail des modélisateurs, et d'autre part les ressources disponibles pour exécuter la simulation. In multiagent simulations, environment is considered to be a minor concern compared to agents' behavior, which is the center of attention during the modeling process. Therefore environments are often basic, most of the times bounded or cyclical. Moreover, they are not detailed enough to support generalization of simulation results. Environment should be rich (contain many different objects) and large-sized. Until now such environments systematically imply heavy costs on memory usage and high processing time during simulation, which refrains their deployment.We propound here a solution, which automatically produces environments that are consistent, coherent, not bounded, non-cyclical. This solution is based on the software engineering approach “Procedural Generation”. Neither extra-work from modelers nor extra computing resources is required to proceed with the simulation.
La prise en compte des phénomènes émergents présente un intérêt manifeste pour les utilisateurs et les concepteurs de Simulations Orientées Agent. Mais la réification éventuelle de ces phénomènes soulève de nombreuses questions, que ce soit sur le plan conceptuel (doit-elle se faire ?) ou sur le plan technique (comment la faire ?). Dans cet article, nous montrons qu'une telle réification peut être considérée comme étant un moyen efficace pour affiner ponctuellement des modèles de simulation existants dans lesquels des modifications directes, rendues laborieuses de par la multiplicité des entités et des comportements, se font souvent habituellement au risque de déstabiliser le système. Nous proposons donc une technique de réification des phénomènes qui émergent dans une Simulation Orientée Agent et nous illustrons cette proposition à travers la réification de nouvelles zones urbaines, un phénomène émergent observé dans un modèle permettant de simuler l'évolution de la population à La Réunion. Emergence is a fascinating concept for most scientists. It has always been known as one of the best advantages of MultiAgent Systems. Although, researches in this area yield to several definitions and classifications of emergent phenomenons. But only a few of them offers a solution for a concrete reification of emergence. In this paper, we show that such reification can be considered as an effective way to refine simulation models in which direct modifications, that are made laborious by the multiplicity of the entities and behaviors, often leads to the destabilization of the entire system. We propose a reification technique of the emergent phenomena that do emerge in an agent-based simulation. We illustrate this proposition through the reification of new urban areas, an emergent phenomena observed in a model that we use to simulate the evolution of the population in Reunion Island.