Mouloud Koudil
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De la coopération des productions collectives dans un contexte multi-agent
Auteurs : A. Khenifar-Bessadi, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Choukri-B. Ben-Yelles, Mouloud KoudilLa coopération de collectifs pose le problème de l'utilisation ou du contrôle de productions collectives par des collectifs décentralisés. Elle dépasse donc l'interopérabilité des collectifs. Cet article présente les bases d'un modèle pour une coopération entre systèmes multi-agents préexistants. La non perturbation du fonctionnement initial des systèmes à faire coopérer est posée comme principe directeur pour le modèle. Cette contrainte nous a conduits à introduire la notion de sonde virtuelle, afin d'appréhender collectivement les productions d'un collectif et de les influencer au travers de capteurs et d'effecteurs virtuels distribués sur les systèmes multi-agents existants. L'utilisation du modèle est illustrée sur des collectifs embarqués.
JFSMA 2016. Systèmes Multi-Agents et simulation
Auteur : Collectif JFSMAContributeurs : Jean-Paul Delahaye, Philippe Mathieu, Guillaume Casanova, Cédric Pralet, Charles Lesire, Thierry Vidal, Jacques Saraydaryan, Fabrice Jumel, Olivier Simonin, A. Khenifar-Bessadi, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Choukri-B. Ben-Yelles, Mouloud Koudil, Quentin Baert, Anne-Cécile Caron, Maxime Morge, Jean-Christophe Routier, Pierre Rust, Gauthier Picard, Fano Ramparany, Antoine Nongaillard, Sébastien Picault, Mahdi Zargayouna, Gérard Scemama, Amine Othman, Besma Zeddini, Nicolas Becu, Pierre Bommel, Christophe Le Page, François Bousquet, Emmanuel Hermellin, Fabien Michel, Philippe Mathieu, Gildas Morvan, Sébastien Picault, Julien Savaux, Julien Vion, Sylvain Piechowiak, René Mandiau, Toshihiro Matsui, Katsutoshi Hirayama, Makoto Yokoo, Marius Silaghi, Grégory Bonnet, Bruno Mermet, Gaële Simon, Nicolas Cointe, Grégory Bonnet, Olivier Boissier, Denis Payet, Rémy Courdier, Irène Velontrasina, Salima Hassas, Saber Mansour, Victor Lequay, Mathieu Lefort, Florent Carlier, Valérie Renault, Zahia Guessoum, Hedia Zardi, Lotfi Ben Romdhane, Kei-Leo Brousmiche, Jean-Daniel Kant, Nicolas Sabouret, C. Herzog, Jean-Marc Pierson , Laurent Lefèvre, Samuel Thiriot, Yassine Gangat, Aymeric Duizabo, Miloud Bessafi, Denis Payet, Rémy Courdier, Jean-Pierre Chabriat, Julien Saunier, Mukesh Barange, Alexandre Pauchet, Patrick Taillandier, Laurent Vercouter, Mathieu Bourgais, Nadira Boudjani, Souhila Kaci, Philippe Lemoisson
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : Informatique, système multi-agent, intelligence, intelligence artificielle
Référence : 156539
Ant-MWAC : Une approche conjointe multi-agent et colonie de fourmis pour gérer les communications dans les réseaux de capteurs sans fil
Auteurs : Nacer Hamani, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Mouloud KoudilLe modèle MWAC utilise un processus d'autoorganisation multi-agent pour assurer la gestion des communications dans un réseau de capteurs. Pour une organisation donnée, ce modèle n'offre qu'une seule route pour acheminer les messages d'un noeud vers la station de collecte. Le travail que nous présentons ici est une amélioration du modèle MWAC utilisant l'algorithme d'optimisation par colonie de fourmis, dans le but de trouver des routes alternatives à celle de MWAC. Les fourmis ne sont pas déployées dans le SMA, par contre, chaque fourmi est en interaction avec les agents pour obtenir de meilleurs compromis dans le choix des routes et permettre une communication efficace. The MWAC (Multi-Wireless-Agent Communication) model propose to enable reliable communications between sensors. This model, based on a self-organization process, is operational and has been usefully deployed on real world wireless instrumentation systems. However, for some applications, MWAC presents an important limitation. In fact, for a given emergent structure, the process offers only one path to join the workstation which collects all the data. This paper presents an improvement of this model to increase the path proposal using ant colony optimization. Ants are deployed over the multiagent system. Each ant is in interaction with agents to give a better compromise during the route selection.
SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 11
Auteur : Collectif JFSMAContributeurs : Jean-Paul Barthès, Catherine Pelachaud, Camille Persson, Gauthier Picard, Fano Ramparany, Olivier Boissier, Laurent Vercouter, Jean-Paul Jamont, Anca Balanel, Cédric Herpson, Vincent Corruble, Amal El Fallah Seghrouchni, Thi-Thanh-Ha Hoang, Michel Occello, Jean-Paul Jamont, Robin Lamarche-Perrin, Yves Demazeau, Jean-Marc Vincent, Daniel David, Denis Payet, Rémy Courdier, Guillaume Touya, Nacer Hamani, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Mouloud Koudil, Arnaud Canu, Abdel-Illah Mouaddib, Nicolas Brax, Jean-Pierre Georgé, Éric Andonoff, Jean-Pierre Mano, Guillaume Lozenguez, Lounis Adouane, Aurélie Beynier, Abdel-Illah Mouaddib, Philippe Martinet, Antoine Bautin, Olivier Simonin, François Charpillet, Tony Dujardin, José Rouillard, Jean-Christophe Routier, Jean-Claude Tarby, Emmanuel Adam, Gaël Hette, Sylvia Estivie, Asma Melki, René Mandiau, Nesrine Bessghaier, Flavien Balbo, Mahdi Zargayouna, Utku Görkem Ketenci, Emmanuelle Grislin-Le Strugeon, Roland Brémond, Jean-Michel Auberlet, Philippe Mathieu, David Panzoli, Sébastien Picault, Fabien Delecroix, Maxime Morge, Jean-Christophe Routier, Patricia Everaere, Maxime Morge, Gauthier Picard, Reda Yaich, Olivier Boissier, Gauthier Picard, Philippe Jaillon, Yann Krupa, Laurent Vercouter
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Mots clés : traitement données, intelligence
Référence : 98010