SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 09___ Épuisé

Modélisation individu-centrée et découverte de connaissances en biologie: l'exemple de l'évolution digitale

Building coordination artifacts

Modèles et transformations pour le développement des systèmes multi-agents

Simulation de comportements d'agents autonomes : Une architecture cog nitive intégrant des facteurs physiques, physiologiques et de personnalité

Dans cet article nous présentons une architecture originale d'agents cognitifs. Notre but est de modéliser le comportement d'agents autonomes évoluant dans un environnement virtuel perturbé représentant un site de travail SEVESO. Nous proposons de représenter l'environnement virtuel par une organisation d'agents dans laquelle les opérateurs réels sont modélisés par des agents cognitifs. Afin d'augmenter la crédibilité des comportements des personnages virtuels, nous proposons de modéliser leurs états cognitifs en nous basant sur un modèle de la cognition issu des études en psychologie. Ainsi en fonction de leurs états, les agents autonomes adoptent des comportements déviés qui permettent de rendre compte de certains processus décisionnels de l'humain. Nous proposons une architecture cognitive basée sur le modèle BDI que nous enrichissons en intégrant dans le processus de décision de l'agent, la prise en compte de sa personnalité et de ses caractéristiques physiques et physiologiques. In this paper, we present an original architecture of cognitive agents. Our goal is to model the behavior of autonomous agents evolving in a disturb virtual environment representing a high-risk SEVESO plant. We are interesting in the problematic of modeling human behavior a nd action selection from an explicit task model. We propose to represent the virtual environment with an agent organization in which the real operators are modeled with a cognitive agent. To enhance the credibility of the behaviors of virtual agents, we propose to model their cognitive states relying on model built from cognitive sciences. According to their states, the autonomous agents have deviated behaviors. We introduce a cognitive architecture based on Belief- Desire-Intention (BDI) model enhance with a C3P model : personality, physical and physiological characteristics, which influences agents decision and action selection.

Agents autonomes : quelles conséquences sur les fautes ?

Considérer les agents comme autonomes modifie la vision que l'on peut avoir du système et les méthodes de génie logiciel qui doivent être mises en oeuvre. En particulier, l'autonomie rend les agents plus robustes en ce qui concerne leurs prises de décision. Mais, elle introduit aussi une imprécision, une imprédictibilité, dans les interactions entre agents. L'autonomie impacte donc la façon de concevoir la sûreté de fonctionnement de ces systèmes. Une des premières phases dans le cycle de vie d'un système fiable est l'étude des fautes pouvant l'impacter. Une approche pour réaliser une telle étude est d'utiliser une classification de fautes comme base. Cet article présente une étude des fautes provenant des particularités des agents et les confronte à une classification des fautes utilisée en sûreté de fonctionnement avant de montrer la nécessité de l'étendre. Considering agents autonomy affects the way we understand the dependability of such systems as well as the methodologies that have to be used. Particularly, autonomy increases agents robustness toward their decision making. But, it also introduces some imprecision, unpredictability during agents interactions. Therefore, autonomy impacts the way the dependability of such systems is designed. One first thing to do if a dependable system is at sake, is to study witch faults may impact it. A way to do so is to use a fault classification as a base point. This article presents a study of the faults resulting from agents particularities and compare it to a fault classification used in dependability in order to point the necessity to extend it.

Délégation dagents pour la protection étendue des données personnelles

Le problème le plus délicat concernant la protection de la vie privée est la protection étendue des données, qui consiste à s'assurer qu'une information n'est pas utilisée d'une façon non autorisée par un agent distant. Nous analysons les travaux existants tentant de résoudre ce problème en fonction du niveau de confiance qu'ils permettent d'apporter aux utilisateurs, le niveau le plus élevé correspondant aux garanties fortes fournies par les méthodes du Trusted Computing [18]. Cette technologie étant paradoxalement dangereuse pour les libertés des utilisateurs, nous suggérons trois critères pour évaluer dans quelle mesure une architecture de Trusted Computing est profitable ou dangereuse pour un utilisateur. Sur cette base, nous proposons une nouvelle architecture de ce type (utilisant la délégation des processus et des données à des agents autonomes), assurant à la fois un haut niveau de confiance et une absence de risque pour l'utilisateur. The most difficult problem in the domain of privacy is the one of extended data protection, which consists in ensuring that an information is not processed in an unauthorized fashion by a distant agent. We analyze the existing works trying to address this issue with respect to the level of trust they can bring to users, the ultimate level being represented by the strong guaranteees provided by Trusted Computing techniques [18]. This technology being paradoxally dangerous for the users' liberties, we suggest three criteria for evaluating whether a TCbased architecture is fruitful or threatening to the user. On this basis, we propose a new TCbased architecture, ensuring both a high level of trust and an absence of risk for the user.

Jeux stochastiques à somme générale pour la coordination multi-agents

La coordination est considérée comme un problème crucial pour la communauté SMA. Dans ce papier, nous nous focalisons sur l'une des approches existantes : les jeux stochastiques à somme générale, pour faire interagir des agents autonomes. L'équilibre de Nash a été choisi comme moyen d'obtention de la politique jointe. La validation a été réalisée sur un exemple illustratif et l'évaluation a été effectuée en comparant avec un modèle centralisé (MMDP). Les résultats préliminaires montrent l'intérêt du modèle, malgré une légère dégradation de la qualité de la solution en fonction de la taille de l'espace d'états. Coordination is seen as a crucial issue for the MAS. In this paper, we focus on one of the existing approaches, the stochastic games with general-sum, to make the autonomous agents interact. The Nash equilibrium has been chosen as a mean to obtain the global policy. The validation is conducted on a typical example and the evaluation is done by comparison with a centralized model (MMDP). Preliminary results show the interest of the model, although a slight deterioration in the quality of the solution when the size of the state space increases.

MaDcAr-Agent : un modèle pour le développement d'agents auto-adaptables

Cet article décrit MADCAR-AGENT, un modèle d'agents auto-adaptables à base de composants logiciels. Ce modèle permet à un agent de réviser sa composition interne lorsqu'il détecte des changements de contexte. Le comportement d'adaptation est explicitement séparé du comportement applicatif de l'agent, pour simplifier sa conception et son évolution. Le travail présenté ici est une extension du modèle MADCAR prenant en compte la présence de plusieurs agents dans le système de manière à apporter une dimension collaborative à l'autoadaptation, par l'échange de composants. Pour illustrer ce propos, MADCAR-AGENT a été appliqué à une application de robotique de sauvetage. This paper describes MADCAR-AGENT, a component-based model of self-adaptive agents. This model allows an agent to reconsider its internal composition when it detects some context changes. The adaptation behavior is explicitly separated from the applicative behavior of the agent, in order to ease its design and its evolution. The work presented here extends the MADCAR model by taking into account the availability of several agents in the system to bring a collaborative dimension to the selfadaptation, using components exchanges. To illustrate this purpose, MADCAR-AGENT has been applied to a robotic rescue application.

Manipulation implicite d'une organisation multiagent via l'environnement

Le modèle Agents et Artefacts enrichi avec les organisations propose un environnement de travail basé sur les artefacts pour mettre en oeuvre la coordination entre agents. La mise en place d'organisation dans un tel contexte nécessite cependant que les agents soient capables de raisonner et de manipuler explicitement des primitives organisationnelles (e.g. rôles, groupes, missions). Afin de diminuer cette contrainte, nous proposons de tisser des liens entre artefacts organisationnels et artefacts fonctionnels de l'environnement. De cette manière, les agents peuvent interagir implicitement avec l'organisation par le biais des artefacts fonctionnels. Dans ce papier, nous donnons une description formelle de cette proposition avec différents exemples illustrant l'intérêt de l'approche proposée. Agents and Artifacts model extended with organisation promotes artifact based environments aimed at supporting multiagent coordination. Nevertheless, the use of artifacts for organisational purposes constrains agents to be aware of and able to manipulate organisational primitives (e.g. role, group, mission). To suppress this requirement, we propose “organisational embodiment rules” as a programmable layer for building embodied organisational artifacts (EOA) through their binding to environment artifacts. EOAs are aimed at transparently interceding with the organisational structures, and at enabling possibly organisation-unaware agents to seamlessly play in organisations with no need to deal with low level mechanisms of an organisational specification. We propose a formal description along with examples enlightening benefits of the proposed approach with respect to related ones.

Classification des mécanismes organisationnels dans les réseaux d'agents

La dynamique intrinsèque des réseaux d'agents ouverts nécessite une constante remise en cause des connaissances possédées par les agents qui composent le système ainsi que des interactions entre ceux-ci. Les mécanismes internes aux agents assurant cet apprentissage et la réorganisation incessante du système sont nombreux et hétérogènes, allant des mécanismes de confiance aux protocoles épidémiques. Nous proposons ici de passer en revue la diversité de ces protocoles et de présenter sous forme d'une classification leurs propriétés essentielles. Nous posons ensuite les bases d'un modèle descriptif commun de tous ces mécanismes, en vue de permettre la représentation du point de vue local de l'évolution temporelle de l'organisation du réseau. Agents in open and dynamic networks need to constantly modify their interactions behaviors and their knowledge about the network. Many internal mechanisms, from trust models to epidemic protocols, allow this constant learning and reorganization. In this paper we try to describe the different kinds of protocols, classifying them from their significant properties. We propose then a descriptive model for these protocols in order to enable homogeneous description of a local view over temporal evolution of the organization of networks.

Réorganisation et auto-organisation dans les systèmes multi-agents

Récemment, les aspects sociaux et organisationnels sont devenus des sujets de recherche majeurs en systèmes multi-agents (SMA). Les travaux conduits peuvent être déclinés suivant un point de vue centré agent (ACPV) et un point de vue centré organisation (OCPV), dans lesquels la notion centrale de dynamique des organisations est considérée. Dans ACPV, cette notion correspond à des phénomènes ascendants et émergents qui sont regroupés sous le terme général d'auto-organisation. Dans OCPV, cette notion d'organisation nourrit un large panel de travaux relatifs à la réorganisation formelle et descendante d'organisations préexistantes installées dans le SMA. Dans cet article, nous proposons de positionner ces approches afin de construire une vision synthétique de la dynamique des organisations dans les SMA. In the last years, social and organisational aspects of agency have become a major issue in multi-agent systems' research. The conducted works may be structured along two main points of view : an agent centred point of view (ACPV) and an organisation centred point of view (OCPV). In both approaches the central notion of multi-agent organisation dynamic is considered. In ACPV, this notion leads to a kind of informal, bottom-up, emergent phenomena that we regroup under the general term of selforganisation. In OCPV, this notion gives birth to a huge set of works related to the reorganisation of the formal, top-down, pre-existent organisations that are installed in the MAS. In this paper, we propose to position these two approaches to build a comprehensive picture of organisation dynamic in multi-agent systems.

Mécanisme décisionnel basé sur la mesure de l'organisation d'un SMA : application à l'évitement d'obstacles

Les systèmes multi-agent offrent une solution intéressante pour la résolution de problèmes complexes. Parmi les modèles classiques, l'approche réactive est l'une des plus pertinentes de part ses propriétés naturelles. La différence entre l'utilisation d'un système multi-agent réactif et une méthode classique de résolution de problème réside dans le rôle et l'importance des interactions et de l'environnement. En ce qui concerne les mécanismes décisionnels basés sur de tels systèmes, ils s'appuient, en général, sur l'interprétation et l'évaluation des phénomènes émergents et de leurs caractéristiques. Ce papier propose un modèle de prise de décision basé sur la mesure, l'évaluation et l'interprétation dynamique des phénomènes émergents. La mesure de ces phénomènes s'appuie sur la construction d'indicateurs globaux s'inspirant de la physique (fonctions d'états). Ce modèle est ensuite appliqué au suivi de trajectoires et à l'évitement d'obstacles.

Apport d'une approche multi-agents pour la résolution d'un problème de gestion de l'énergie dans l'habitat

Cet article présente une approche Multi-Agents pour la gestion de l'énergie dans l'habitat. L'approche proposée définit deux niveaux de pilotage du système énergétique d'un habitat correspondant à différents horizons de temps : le mécanisme réactif et le mécanisme anticipatif. Dans un premier temps, l'article présente le système énergétique et la problématique du pilotage. Ensuite, il présente la modélisation des agents du Système Multi-Agents domotique proposé. Dans la deuxième partie de cet article, nous nous focalisons sur le mécanisme anticipatif et la dynamique du système. Enfin, nous concluons sur l'apport de l'approche Multi- Agents à ce problème de pilotage. This paper presents a Multi-Agents approach dedicated to power management in buildings. This approach, defines a multi-layer control mechanism : reactive and anticipative mechanisms. In a first part, the paper presents the power system and its problems. Then, it presents the agents modeling of the proposed system, called MAHAS. In the second part of this paper, we show how a multi-agent system, well adapted to solve problems spatially distributed and opened, can dynamically adapt the consumption of energy to various constraints by exploiting the flexibilities of the services provided by domestic devices (services shifting, energy accumulating).

Analyse des critères d'évaluation de systèmes multi-agents adaptatifs

La 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 proposés 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. In the last few years, the growing complexity of current applications has led to design self-organizing multi-agents systems presenting self-* properties. Those systems behave autonomously and must handle the dynamics coming from exogenous or endogenous changes. New or updated characterization and evaluation criteria are required for analyzing the contribution of self-* properties and system performances. This paper aims at guiding the evaluation of this kind of systems from the design phase all the way to the execution results by providing sets of main criteria : evaluation of the system at run-time, intrinsic characterization and development methodologie.

Une Forme de Rétro Ingénierie pour Systèmes Multi Agents : explorer l'espace des simulations

La conception habituelle d'une simulation d'un phénomène passe par sa modélisation et la réalisation d'une implémentation : son étude permet de déterminer si le modèle est correctement construit et peut expliquer le phénomène. Grâce à LEIA, nous renversons ce processus de conception en étudiant une simulation automatiquement générée en parcourant l'espace des simulations possibles de manière à identifier les phénomènes remarquables puis en comprendre les mécanismes sous-jacents. Cet article traite donc de la construction automatisée de modèles et leur implémentation à partir d'une ontologie, constituée d'interactions génériques que nous pouvons affecter à des familles d'agents, rédigée selon la méthodologie IODA. LEIA peut alors parcourir l'espace des simulations en s'appuyant sur des outils de transformation et de simplification de modèle puis identifier les phénomènes particuliers en s'aidant d'une métrique spécifiée en entrée, tout en impliquant l'utilisateur dans ce processus. The usual way to design a simulation of a phenomenon is to first build a model and then to implement it. The study of the simulation and its outcomes tells if the model is adequate and can explain the phenomenon. With LEIA, we reverse this process by studying an automatically built simulation by exploring the simulations space in order to identify remarkable phenomena and then understanding the underlying mechanisms. This paper deals with automated construction of models and their implementations from an ontology, consisting of generic interactions that we can assign to families of agents, following the IODA methodology. LEIA can explore the simulations space by using tools for processing and simplifying models, and then identify interesting phenomena by using a specified metric in input. The user is also implied in this process.

Biais computationnels dans les modèles de peuplements d'agents

La résolution de modèles conceptuels par des modèles multi-agents requiert des hypothèses en termes de discrétisation de l'espace, du temps et en agents. Celles-ci peuvent induire des biais sur les résultats et rendre les modèles computationnels non conformes aux modèles conceptuels. Il s'agit ici d'identifier ces hypothèses et la sensibilité de modèles aux biais correspondants au travers d'une démarche expérimentale systématique. Les modèles étudiés sont des modèles de peuplements d'agents particuliers, mais parcimonieux en paramètres, dans une perspective de pouvoir abstraire les résultats obtenus. Ceux-ci montrent qu'une implémentation se pose en termes de précision et que les outils de simulation doivent permettre 1˚ aux thématiciens d'expliciter leur modèle (dépendances entre comportements, initialisations, discrétisations) et 2˚ des analyses systématiques des biais computationnels. Solving conceptual models with multi-agent models requires assumptions in terms of discretizations of space, time and in agents. Such assumptions can induce biases in results and have computational models non conform to conceptual models. The point here is to identify those assumptions and the models' sensitivities to the corresponding biases through a systematic and experimental survey. The studied models are specific agent communities, yet parsimonious in parameters, in a perspective of abstracting away the results. Those results show that an implementation is formulated in terms of precision and that simulation tools must enable 1˚ thematicians to explicit their models (dependencies between behaviors, initializations, discretizations) and 2˚ systematic analysis of computational biases.

Spécifier des agents composés d'agents avec les GDT

Dans cet article, nous spécifions une nouvelle extension du formalisme Goal Decomposition Tree pour décrire des agents composés d'agents. Cette notion correspond à une forme de décomposition particulière de but permettant d'introduire des agents spécifiques qui ont en charge la résolution des sous-buts du but décomposé ainsi. Nous décrivons la sémantique formelle de cette décomposition et nous définissons différents opérateurs pour la mettre en oeuvre. Nous décrivons également des cas d'utilisation typique de ce nouveau type de décomposition. Enfin, afin de préserver l'objectif principal des GDT (prouver des comportements d'agents), nous fournissons les schémas de preuve permettant de prouver la correction de tels agents. In this article, we formalize the notion of an agent made of agents by extending the Goal Decomposition Tree formalism. We not only give a formal semantics to this decomposition but we also define operators to introduce various ways of recursively defining agents. We also present design patterns that show various use cases of meta-agents. Finally, to preserve the essential GDT property that consists in allowing to prove agents behaviours, we give proof schemas that allow to prove the correctness of a meta-agent.

Auto-génération d'Environnement : l'exemple d'Infinite Forest

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.

Utilisation de la phase d'analyse de la méthode DIAMOND pour concevoir un système de radiolocalisation

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.

De la cellule biologique à la cellule urbaine: retour sur trois expériences de modélisation multi-échelles à base d'agents

Lorsque l'on simule des systèmes complexes, il est souvent nécessaire de considérer des entités à différentes échelles d'organisation, et prendre en compte la façon dont cellesci s'inter-influencent. Le choix des échelles est conditionné par des contraintes méthodologiques qui incluent les objets manipulés par les thématiciens, la disponibilité des données, la question d'intérêt et également des contraintes algorithmiques. Différentes manières d'aborder les structures multi-échelles et les influences entre niveaux peuvent être identifiées. Dans un premier temps, nous présentons trois modèles multi-agents de dynamiques multi-échelles existants, centrés sur la croissance d'une tumeur cancéreuse, l'évolution de la distribution spatiale d'une population urbaine et l'évolution d'un réseau de villes. Nous proposons ensuite une grille de lecture de manière à comparer les différentes formes prises potentiellement par la notion de multi-échelles. Simulating complex natural or social systems often implies to consider entitites at several levels of organisation, and take into account the way they influence each other. The choice of scales is driven by both methodological and thematic constraints which among others include the objects of significiance for the specialists, availability of relevant data for comparison, question of interest and algorithmic considerations. These multi-scale structures and the inter-levels influences can be modeled in several ways. Firstly we present three existing examples of multi-scale modeling, addressing the growth of a tumor cell, the evolution of a urban system over a long period, and the spatial repartition of urban population in Bogotá. Then we generalize the underlying agent-based architectures in order to illustrate the possibility of application on other modeling questions.

Une approche multi-agents pour la segmentation d'images volumiques

La majorité des travaux sur la segmentation volumique segmentent des coupes 2D et reconstruisent par la suite, engendrant ainsi une perte d'information. D'autres travaux partent d'un volume représentant l'image et ne s'intéressent qu'à l'aspect surfacique. La plupart d'entre ces derniers nécessitent des connaissances a priori sur le contenu de l'image et même parfois l'intervention d'un expert du domaine pour initialiser la segmentation. Pour éviter ces problèmes, nous proposons dans cet article une approche de segmentation volumique à base de systèmes multi-agent. Cette approche part d'un volume et détecte les volumes le constituant, à travers, l'interaction d'agents réactifs qui évoluent, coopèrent et se reproduisent. La segmentation ainsi obtenue permet de conserver les propriétés des voxels du volume de départ et donne comme résultats les volumes et les surfaces présents dans ce dernier. Most of the work on volumic segmentation segment 2D slices and reconstruct the volume after. This approach engenders a loss of information. Other works start from a volume representing the image and are interested only by the volume surface. Most of these last works need a domain expert intervention for intializing the segmentation process. For solving this problem, we propose in this paper a new 3D segmentation approach based on multi-agent systems. This approach starts from a volume and detects the constituting volumes by the interaction between reactif agents that evolve, cooperate and reproduce. The obtained segmentation keeps the properties of images voxels and gives as results not only the volumes of the image but also their surfaces.

Stratégie de communication dans un système de collecte d'information à base d'agents perturbés

La problématique de cet article s'inscrit dans le domaine de la résilience des systèmes complexes. Etant donné un système d'information réparti dont les éléments sont collectés par un grand nombre d'agents dont certains sont dissonants, c'est-à-dire produisent ou communiquent des informations incorrectes, il s'agit d'étudier la mise en place d'une stratégie de communication permettant de diminuer l'impact de la dissonance. Pour ce faire, chaque agent maintient un réseau de confiance de type TrustNet et un système d'informations locales, construits de manière originale à partir de la confrontation d'informations directes (collectées par l'agent) et d'informations indirectes (obtenues à partir des agents rencontrés). Ces outils permettent à l'agent d'améliorer son système de communication en adoptant une stratégie spécifique adaptée à la dissonance. Nous montrons ce que notre méthodologie apporte à une application de cartographie collaborative où un système multiagents représente un essaim de robots explorant une zone en vue d'en détecter les dangers. This article presents a study on how to elaborate a communication strategy to ensure the coherence of an information system distributed among agents. We consider the case of a system where information are collected by a multiagent system with the hypothesis that some agents of the system are dissonant, i.e. can produce or communicate incorrect information. To limit the impact of this potential dissonance, agents will maintain a TrustNet constructed from agents they have met and information they have received. We apply our methodology to a mapping example : a swarm of potentially dissonant robots have to collaboratively map a zone affected by dangers. Robots can collect information directly on the ground and exchange their map with other agents.

KATRAS ; un système multi-agents pour la gestion des connaissances lors des projets de conception mécanique

Les projets de conception sont des organisations où de nombreux acteurs ayant des spécialités et savoirs-faires métier différents travaillent ensemble de manière collaborative pour atteindre un même objectif : le développement d'un produit mécanique. A l'intérieur de ces organisations de nombreuses informations hétérogènes et distribuées doivent être gérées afin de pouvoir créer des mémoires de projets réutilisables dans de futurs projets. Nous présentons dans cet article un système multi-agents prenant en compte l'aspect social et coopératif des acteurs métier pour assurer la gestion des connaissances lors des projets de conception de systèmes mécaniques. Mechanical design projects are organizations where several actors with different professional fields and professional know-how, work together to carry out the same aim: to develop a new mechanical product. Inside these organizations, information heterogeneous and distributed has to be managed in order to create project memories useful in future projects. We describe in this paper a Multi-Agent System taking into account of the social and cooperative approach in order to ensure the knowledge management all along mechanical design projects.

Stratégies d'observation dans les simulations orientées agent

L'observation de simulations orientées agent composées de nombreux agents est une tâche coûteuse en temps de calcul. Dans cet article, nous introduisons deux méthodes permettant d'optimiser le calcul d'observables. Ces méthodes sont évaluées et comparées empiriquement sur un problème jouet. The observation of agent-based simulations composed of numerous agents is a task requiring a lot of computation time. In this paper, we introduce two methods to optimize the computation of observables. These methods are evaluated and compared empirically on a toy problem.

Aménagement énergétique d'un territoire - une approche par simulation multi-agents

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.

NOSOSIM : un modèle agent de la circulation de pathogènes en milieu hospitalier

Les infections nosocomiales sont aujourd'hui une question majeure de Santé Publique. Mieux comprendre les mécanismes sous-jacents de la transmission de ces pathogènes pourrait permettre de mettre au point et d'évaluer des stratégies de contrôle. Dans ce travail, nous présentons un modèle agent de la transmission de pathogènes au sein d'un service hospitalier, NOSOSIM. Ce modèle inclut une description géographique explicite de l'environnement ; les actions des patients et du personnel soignant sont reproduites à chaque instant et la colonisation ainsi que la transmission du pathogène sont simulés. NOSOSIM permet aux utilisateurs de définir une large gamme de paramètres de simulation tels que la géographie du service, l'emploi du temps quotidien des membres du personnel soignant, le statut des patients, ou encore les caractéristiques microbiologiques et épidémiologiques des pathogènes en circulation. Après avoir décrit le modèle et son implémentation, nous illustrons ses applications potentielles au travers de deux exemples. Nosocomial infections have become a major Public Health issue. In this context, it is very important to understand the underlying mechanisms of nosocomial pathogen transmission. This should in turn enable the devising and the assessment of control strategies. Here, we present an agent-based model of pathogen transmission in a hospital ward, NOSOSIM. In this model, the actions of patients and health-care workers are reproduced at all times in a spatially explicit environment, and pathogen colonization and transmission are simulated. NOSOSIM allows users to define simulation parameters such as : ward geography, including -but not limited to- the number of rooms ; daily allocation and schedule of all present healthcare workers ; patient status ; microbiological and epidemiological characteristics of all circulating pathogens. After describing the model and its implementation, we illustrate its potential applications through two examples.

Simulation de la rétine par les systèmes multi-agents

XELOC : un support générique pour la configuration et l'initialisation de systèmes multi-agents

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.

Une modélisation de l'empathie et des effets placebo pour la simulation d'humains virtuels

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.

La simulation conjointe logicielle/matérielle comme partie du cycle de vie du SMA embarqué

Les systèmes embarqués décentralisés connaissent un essor très important. Les SMA peuvent contribuer à améliorer les qualités de services et les performances offertes par ces systèmes. Pour réussir un passage à l'échelle, il est nécessaire de fournir des outils permettant la mise au point des agents embarqués sans imposer le développement d'un très grand nombre d'unités. L'introduction d'une étape de simulation conjointe logicielle/matérielle dans le cycle de développement peut donc être intéressante. Cet article et la démonstration associée traitent de l'outil MASH et de son utilisation pour la mise au point de SMA embarqués. Ils permettront d'ouvrir une discussion sur les différents apports des différents types de simulation proposés par cet outil. Multiagent systems can help to improve the quality of services offered by embedded decentralized systems and to improve their performances. This article and its associated demonstration deals with the use of a sw/hw joint simulation during the development of embedded multiagent systems. The paper describes the tool "MASH". The demonstration allows to open a discussion about the various contributions of the different types of simulation allowed by this tool.