SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 10

Objet + Vivant ?

La place des systèmes multi-agents en robotique

Intelligence Artificielle et SMA en médecine: réalité et défis

Simplification de la mémoire des agents en utilisant des FMDP

Dans cet article, nous nous intéressons à la problématique de l'apprentissage par renforcement dans un cadre multi-agent asynchrone et faiblement couplé. Nous montrons qu'il est nécessaire de mémoriser des informations sur les actions passées et nous montrons comment factoriser cette information mémorisée pour que l'espace d'états reste praticable en nous appuyant sur le modèle des processus décisionnels de Markov factorisés (FMDP). Nous définissons un mécanisme d'apprentissage qui intègre les actions et les observations passées et nous expliquons comment ce modèle est implanté dans notre plateforme et nous discutons les résultats attendus. In this paper, we tackle the problem of reinforcement learning in the context of asynchronous and loosely coupled multiagent systems. We show that it must memorize informations about its past actions and factorize this information in order to keep the state space at a practicable size. We define a learning mechanism based on Factorized MDPs that integrates the agent's past actions and observations and we explain how this model is implemented in our platform and we discuss the expected results.

Une architecture multi-agents adaptative pour le suivi personnalisé de la physiologie du combattant

Dans le domaine du monitoring de signaux médicaux, l'établissement d'un diagnostic est un problème complexe qui repose sur un traitement fiable et sécurisé des signaux multiples observés et également sur le contexte de l'observation. Nous proposons dans cet article une architecture de système pour le diagnostic physiologique de combattants en mission. Le système intègre différents niveaux de pilotage personnalisés et dépendants du contexte en se basant sur un nuage d'agents autonomes interagissants mettant en oeuvre un raisonnement bayésien. Certains agents ont des visions partielles du système, fusionnant les différentes mesures enregistrées par les capteurs, et d'autres ont une vision globale prenant en compte les degrés de confiance d'agents locaux combinés. Les processus de fusion et le pilotage sont ainsi personnalisés et distribués sur plusieurs niveaux permettant une organisation totalement autonome du système qui évolue au gré des observations. In the field of health monitoring, diagnosis is a complex problem which involves treating multiple observations in a robust and secure manner, dependant on the context of the observed data. In this paper, we propose an architecture for the physiological monitoring of a soldier during a mission. The proposed system integrates several levels of person- and context-dependant adaptive control, based on a population of autonomous interacting agents with bayesian capabilities. Some agents possess only a partial view of the system, fusing the data from the sensors, while others have a global vision which takes into account the confidence values of combined local agents. Data fusion and adaptive control are thus tailored to the individual soldier, and distributed on several levels : the system's operation can therefore evolve autonomously according to the observed data.

Émergence de zones conflits dans deux modèles de généralisation carto graphique multi-agents

Nous utilisons une modélisation agent pour résoudre un problème spatialisé complexe apparenté à un problème de satisfaction de contraintes : la généralisation de données géographiques vectorielles (diminution du niveau de détail dans un jeu de données géographiques). Ce problème nécessite de manipuler des agents ayant des niveaux d'abstraction différents, par exemple un bâtiment, un groupe de bâtiments, une ville. Nous proposons deux méthodes permettant de changer dynamiquement le niveau d'abstraction des entités manipulées, par observation au niveau d'abstraction le plus bas des contraintes restant non satisfaites, et création dynamique d'entités intermédiaires représentant des groupes d'agents proches ne parvenant pas à satisfaire leurs contraintes. La première méthode suppose que le système en cours d'exécution est connu et peut être observé de l'intérieur (accès aux messages échangés entre agents, aux actions pouvant encore être essayées), la seconde qu'il est vu comme une boîte noire. Des premiers éléments de comparaison sont ensuite donnés. We use an agent modeling to handle a complex spatialised problem close to a constraint satisfaction problem: generalization of vector geographic data (aiming at decreasing the level of detail in a geographic dataset). This problem requires to handle agents at different abstraction levels, e.g. a building, a group of buildings, a city. Two methods are proposed that enable to dynamically change the level of abstraction of handled agents, by observing at lowest abstraction level the unsatisfied constraints, and dynamically creating intermediate entities representing groups of agents that do not manage to satisfy their constraints. The first method supposes that the running system is known and can be observed from inside (messages exchanged by agents or remaining actions to try can be checked), the second one supposes that it is seen as a blackbox. First elements of comparison are then given.

Prédiction de l'activité humaine afin de réduire la consommation électrique de l'habitat

Nous présentons dans cet article un mécanisme d'apprentissage du comportement des appareils électriques dans le contexte d'une maison intelligente. L'objectif de ce mécanisme est de réduire la consommation d'énergie des appareils à effet différé (par exemple le chauffage) tout en maximisant le confort des habitants. Notre approche utilise un modèle prédictif de l'activité d'une famille au sein de son logement. Ce modèle est construit à partir des informations locales perçues par les appareils électriques. Après avoir présenté en détail notre mécanisme, nous procédons à l'évaluation de celui-ci au sein de la plateforme de simulation SMACH. La qualité du modèle prédictif est évaluée par sa capacité à prévoir les déplacements d'une famille sur différents intervalles de temps. La stratégie apprise par les appareils électrique est quant-a-elle comparée au sein du simulateur à la stratégie proposée par notre partenaire EDF. Les résultats obtenus, bien que préliminaires, indiquent que notre approche est à même de réduire la consommation électrique tout en maintenant un bon niveau de confort des habitants. In this paper we propose a learning mechanism to build the behavior of electrical appliances in a smart home context. The aim of that mechanism is to reduce the consumption of appliances whose effect is delayed (for example the heating) while maximizing the inhabitants comfort. Our approach is based on a predictive model of home humans' activities. That model is built from local information sensed by the appliances. First we detail our mechanism, then we present its evaluation on the SMACH simulation platform. The accuracy of the model is evaluated on its ability to predict the displacements of a family. Evaluations are performed on several time frames. The strategy that is learned by the electrical appliances is compared with the one proposed by our partner EDF. Preliminary results show that our approach is able to reduce the electrical consumption without significatively lowering the comfort of inhabitants.

Patterns d'analyse pour l'ingénierie des systèmes multi-agents

Le paradigme des systèmes multi-agents (SMA) est approprié pour des applications distribuées sans contrôle centralisé et pour lesquelles il est nécessaire qu'un sousensemble des agents collabore afin de résoudre un problème global. Les systèmes multiagents comme toute application distribuée, asynchrone et à faible couplage sont difficiles à concevoir et à développer. Nous proposons de faciliter leur conception par la réutilisation de patterns logiciels. Les patterns constituent des solutions génériques à des problèmes fréquemment rencontrés. Nous avons conçu un métamodèle représentant et structurant les concepts inhérents aux SMA. A partir de ce modèle, douze patterns d'analyse décrivant les éléments conceptuels nécessaires à la spécification d'applications orientées agents ont été conçus, ainsi que des patterns de support d'utilisation facilitant la réutilisation de ces patterns lors de la phase d'analyse du processus d'ingénierie des SMA. The paradigm of multiagent system (MAS) is appropriate for distributed applications without centralized control and for which it is necessary to have a subset of agents collaborating to solve a global problem. Multiagent systems such as other distributed, asynchronous, loose coupling applications are difficult to design and implement due to lack of best practices to ease development. This paper describes an approach based on pattern reuse that facilitates engineering of these systems. Patterns are generic solutions to problems frequently occurring. A metamodel represents and structures MAS concepts. Twelve Analysis patterns have been specified from this metamodel and describe conceptual entities for the design of a MAS application. Usage support patterns help designers to reuse former patterns during the MAS engineering.

Programmation situationnelle : programmation visuelle de comportements agents pour non informaticiens

Cet article présente une approche pour la programmation visuelle de comportement agent. L'objectif de cette approche appelée programmation situationnelle (PS) est de permettre à des utilisateurs non informaticiens d'élaborer facilement le comportement d'entités artificielles dans le contexte d'un domaine d'application particulier. Ainsi, la PS définit un ensemble de principes de conception permettant de développer des outils de programmation visuelle susceptibles d'être utilisés par des personnes n'ayant aucune connaissance de la programmation, ni du paradigme multi-agent. Dans cet article, nous présentons la PS et la manière dont elle a été utilisée pour développer un jeu vidéo en ligne basé sur la programmation visuelle de comportements agents, et qui peut être joué par un utilisateur lambda. This paper presents an agent-oriented visual programming approach which aims at providing MAS end-users with a means to easily elaborate artificial autonomous behaviors according to a targeted domain, namely situational programming (SP). More specifically, SP defines design principles which could be used to develop MAS visual programming toolkits suited for non developers and MAS novices. This paper presents SP and how it is used to build a video game which can be played by MAS novices, that is any Internet user.

Génération et analyse automatique de simulations multi-agents

Les simulations à base d'agents sont de plus en plus utilisées pour réaliser des études en sciences sociales. Toutefois, peu de méthodologies existent pour guider ces études. De nombreux problèmes cruciaux restent ouverts, tels que la détermination du nombre de simulations à effectuer ou la validation des résultats obtenus. Dans cet article, nous décrivons un outil et sa méthode de conception permettant de générer automatiquement de nouvelles simulations jusqu'à ce que les résultats obtenus et analysés automatiquement soient statistiquement valides. Les interdépendances entre variables sont analysées a l'aide du test du Chi-deux, nécessitant un minimum d'hypothèses. Le modèle décrit est générique et l'outil-application présenté peut être appliqué à n'importe quelle simulation utilisant la plateforme RePast. Un exemple d'application à une simulation du marché du travail académique français est présenté. Multi-agent based simulation (MABS) is increasingly used for social science studies. However, few methodologies exist. A strong issue is the choice of the number of simulation runs and the validation of the results by statistical methods. In this article, we propose a method to automatically generate and run new simulations until the results are statistically valid using a chisquare test. The choice of the test configuration allows both a general overview of the variable links and a more specific independence analysis. We present a generic tool for any RePast-based simulation and apply it on an Academic Labor Market economic simulation.

Mise en place et évaluation d'un algorithme de répartition de charge pour les plateformes de simulations distribuées basées sur les systèmes multi-agents

Cet article traite de la problématique de la répartition de charge dans les systèmes multiagents à travers un algorithme qui assure la distribution de ces agents. Le besoin est né de l'observation de fréquents problèmes de surcharge lors de simulations basées sur ces systèmes multi-agents. Miro, qui est une plateforme de simulation à grande échelle de la mobilité urbaine en est un exemple concret. La difficulté de ces travaux se situe dans la considération des spécificités des plate-formes de simulation orientée agent : autonomie des entités à distribuer et forte imprévisibilité du système. Nous adaptons un algorithme de répartition de charge appelé Comet aux spécificités des simulations distribuées à base d'agents. Cet algorithme est basé sur l'emploi d'un indicateur appelé « crédit » qui pour chaque agent quantifie son affinité pour chaque machine et détermine les meilleurs agents candidats à la migration. Hormis l'algorithme en lui même, ce document en présente une implémentation et une évaluation sur un simulateur développé avec Netlogo[13]. Le but final est d'identifier les paramètres à prendre en considération pour assurer le bon fonctionnement de l'algorithme lors de son implémentation sur une plate-forme réelle de simulation. This paper discusses load balancing in Multi- Agent Systems (MAS) through a generic algorithm based on agent's distribution. The need is born from the observation of frequent loadbalancing problems over simulations based on multi-agent systems. Miro which is a software system developed for scalable urban mobility simulation is a concrete example of this type of problems. The difficulty of this work lies in the consideration of simulations specificities: autonomy of distributing entities, high unpredictability of the system.We adapt a load balancing algorithm called “Comet” to specificities of distributed simulations based on multiagent systems. This algorithm proposes a credit- based load balancing policy which evaluates agent affinity to a machine and determines which the best candidates for migration are. Besides, this paper presents an implementation and an evaluation of the algorithm on a simulator developed with NetLogo[13]. The final purpose is to identify which parameters are suitable to the best running of this loadbalancing algorithm on simulations based on multi-agent systems.

Un cadre de modélisation des relations entre les réactions rationnelles et comportementales des agents assistants conversationnels

Afin d'améliorer l'acceptabilité des agents assistants conversationnels (AAC) auprès des utilisateurs, il est nécessaire de les munir de modèles comportementaux interagissant avec le processus de raisonnement rationnel de ces agents. Nous présentons un cadre de modélisation flexible, destiné à l'étude des relations entre les réactions rationnelles et comportementales d'AAC. Ce cadre est ensuite utilisé pour implémenter une première étude de cas, fondée sur la notion de biais cognitifs. In order to improve the users' acceptability of conversational assistant agents (CAA), the agents should be supplied with behavioral models, which in turn interact with their basic rational reasoning process. We present here a flexible modeling framework, dedicated to the study of the relationships between the rational and behavioral reactions of CAA. This framework is then used to support the implementation of a first case-study, based on the notion of cognitive biases.

Actes de langage et émotions : vers un langage de conversation multimodal

Les langages de communication entre agents ont été développés dans un soucis premier d'échanges d'informations au sein de Systèmes Multi-Agents homogènes, composés d'agents artificiels. Cet article se place dans le cadre des Systèmes Multi-Agents mixtes composés d'agents artificiels et humains, les agents artificiels étant des agents incarnés qui ont une représentation graphique et qui simulent un comportement humain. Dans le but d'augmenter les capacités d'interactions des agents virtuels, une bibliothèque d'actes de conversations multimodaux est proposée, basée notamment sur les actes de discours et l'expression des émotions liées aux actes. Nous nous intéressons plus particulièrement aux émotions dites complexes, résultant d'un raisonnement contrefactuel de l'agent. Ce langage de conversation multimodal sera par la suite le moyen d'exprimer l'intention communicative d'un Agent Conversationnel Animé, capable de communiquer de façon multimodale, verbale et non verbale. Agent Communication languages (ACL) were initially developed for exchanging information within Multi-Agent Systems composed of software entities. This article falls within the realm of mixed Multi-Agent Systems composed of humans and artificial agents which are embodied for simulating the human behaviour. In order to increase the interaction capacity of virtual agents, a multimodal conversation acts library is proposed, based notably on speech acts and the expression of emotions linked to these acts. This study focuses in particular on complex emotions, arising from agents' counterfactual reasoning. This multimodal conversation language will be used in future to express the communicative intention of an Embodied Conversational Agent able to communicate through all modalities, verbal and non-verbal.

Impact des dimensions spatiale et temporelle dans la modélisation d'un phénomène collectif de type free-riding

Dans cet article, nous présentons une comparaison de cinq modèles différents construits sur la même hypothèse comportementale individuelle d'un phénomène collectif présent dans les réseaux d'échanges de fichiers peerto- peer : le « free-riding ». Nous étudions un modèle analytique global et quatre modèles à base d'agents. Les modèles multi-agent intègrent les dimensions temporelle et spatiale rarement présentes dans les modèles agrégées du phénomène retrouvés dans la littérature. Nous discutons les conditions a priori et expérimentales pour lesquelles les modèles sont équivalents. Nous montrons aussi qu'un même algorithme de décision individuelle peut amener des informations contradictoires. We present a comparison of five different models built upon the same individual behavior hypothesis of a collective phenomenon present in peerto- peer file exchange networks: “free-riding”. We study a global analytical model and four agent based models. Multi-agent models include the space and time dimensions rarely seen in the literature discussing aggregated models of the collective phenomenon in question. We discuss the a priori and the experimental conditions under which the models are equivalent. We demonstrate that one individual decision algorithm can lead to contradictory information.

Bien-être de Nash: enjeux et difficultés pour une société d'agents

L'allocation optimale de m ressources entre n agents est un problème d'IA important pour la négociation automatique. La question centrale est de savoir comment les agents doivent interagir afin d'induire une allocation de ressources socialement optimale pour la société. Il existe dans la littérature de nombreuses propositions permettant d'évaluer la valeur du bienêtre de la société en fonction du bien-être de ses membres, en général évaluée dans ce cadre à l'aide d'une fonction d'utilité. Parmi ces propositions, le bien-être de Nash bénéficie de bonnes propriétés pour une société d'agents égalitaire. Il garantit une distribution équitable des ressources aux agents tout en respectant leurs préférences. On peut alors s'étonner que l'évaluation du bien-être collectif à l'aide de la fonction de Nash soit si peu utilisée en pratique. Dans un premier temps, cet article illustre par de nombreux contre-exemples les difficultés liées au calcul de la valeur optimale du bien-être de Nash, difficultés qui expliquent sans doute sa faible utilisation pratique. Dans un second temps, nous décrivons notre solution distribuée s'appuyant sur des comportements d'agents, et les résultats obtenus sur des instances difficiles que notre approche “anytime” est jusqu'à présent seule à résoudre efficacement. The allocation of m resources between n agents is an AI problem with a great practical interest for automated trading. The general question is how to configure the behavior of bargaining agents to induce a socially optimal allocation. The literature contains many proposals for calculating a social welfare but the Nash welfare seems to be the one which has the most interesting properties for a fair agent society. It guarantees that all resources are fairly distributed among agents respecting their own preferences. This article shows first that the computation of this welfare is a difficult problem, contrary to common intuition, illustrated by many counterexamples. In a second step, we describe our distributed multi-agent solution based on a specific agent's behavior and the results we get on difficult instances. We finally claim that this anytime solution is the only one able to effectively address this problem of obvious practical interest.

Spécification des modes d'interaction au sein d'organisations multi-agents

La prise en compte des communications multiparties dans une organisation nécessite la mise en oeuvre d'un support et d'une modélisation intégrant ces deux dimensions. Ce papier étend le modèle d'organisation normative MOISE afin de pouvoir spécifier les modes d'interaction entre agents autonomes participant à une organisation. Cette spécification a deux objectifs : (i) permettre à l'organisation multi-agent de vérifier que les agents utilisent correctement les modes d'interaction, (ii) permettre aux agents de raisonner sur ces modes comme ils peuvent le faire sur les normes. Seul le premier aspect est décrit dans le papier. Nous montrons la mise en oeuvre de cette extension dans une spécialisation du modèle d'interaction EASI, au sein d'une application de gestion de crise. Taking into account the multi-party communications in an organization requires a specific support and a modeling that integrates these two dimensions. This paper proposes to extend the normative organisation modelMOISE in order to specify the interaction modes between autonomous agents participating to an organisation. This specification has two purposes : (i) to make the multi-agent organisation able to monitor the interaction between the agents, (ii) to make the agents able to reason on these modes as they can do on norms. The paper is focused on the first point. We illustrate with a crisis management application how this extension has been implemented thanks to a specialization of the EASI interaction model.

Système Multi-Agent pour la construction et l'évolution d'ontologies

Les ontologies sont une des représentations les plus utilisées pour modéliser les connaissances d'un domaine. Une ontologie est constituée d'un ensemble de concepts reliés par des relations sémantiques. Construire et maintenir manuellement une ontologie sont des tâches difficiles et complexes. Les textes d'un domaine peuvent servir de sources de connaissance pour réaliser ces tâches. Dans ces textes, l'extraction et l'organisation des connaissances d'un domaine ainsi que leur évolution nécessitent une intervention humaine. Dans cet article, nous présentons DYNAMO, un logiciel interactif basé sur la technologie des Systèmes Multi-Agents Adaptatifs pour construire et maintenir des ontologies à partir de textes. Les termes et les concepts du domaine sont agentifiés et coopèrent localement pour trouver leur place dans l'ontologie à partir d'informations liées à l'usage des termes dans les textes. Grâce aux capacités d'adaptation du système multi-agent, de nouveaux termes, concepts et relations peuvent être ajoutés ou retirés de l'ontologie. Ce système est un système de co-construction d'ontologie dans le sens où l'ontographe interagit avec le système pour valider cette construction. Ce papier présente l'architecture et les mécanismes soustendant le fonctionnement du système proposé ainsi que son évaluation. Ontologies have been widely accepted as the most used knowledge representation domain model. An ontology is constituted by a set of concepts related with semantic relations. Manual ontology building and maintaining are complex and hard tasks. Domain text can be used as background knowledge to do these tasks. In this paper, we present DYNAMO, a software based on an Adaptive Multi-Agent System (AMAS) to build and maintain ontologies from text. Terms and concepts of a given domain are agentified. Agents cooperate to determine their place in an ontology thanks to lexical relations between terms. Thanks to adaptive mechanisms, new terms, concepts and relations will be added, removed or moved from the ontology. In fact, DYNAMO is a co-construction tool. The ontologist interacts with the AMAS to validate DYNAMO proposition. This paper presents the architecture and the mechanisms of DYNAMO and its evaluation.

Système multi-agents pour la fabrication de la forme urbaine

Ce papier présente une modélisation multiagents qui transforme, sur une parcelle donnée, les règles urbaines de la forme en un Volume englobant réglementaire (Ver). Ce dernier est la délimitation spatiale du volume autorisé par un règlement d'urbanisme d'une ville. Il s'agit d'une application des systèmes multi-agents au problème spatialisé de morphose 1 du Ver pour assister les acteurs de la ville et du bâtiment dans la gestion de la complexité de la fabrication de la forme urbaine. Générer un Ver ne se limite pas à une résolution automatique de règles d'urbanisme mais concerne la production d'un volume optimum conditionné à la fois par des contraintes urbaines et des pertinences d'un concepteur. This paper presents a multi-agent model that transforms form's urban rules to an Authorized Bounding Box (ABB) which is the spatial delimitation of the volume authorized by the zoning regulations of a city. It is an application of multi-agent systems in a spatially distributed morphosis of the (ABB) for assisting architects and urbanists in the management of complex urban form. The ABB generation is not limited to automatic resolution of urban rules, but the production of an optimum volume conditioned by urban constraints and pertinence of a designer.

Simulation de déplacement de piétons : Vers un modèle de perception et de prédiction d'action chez autrui

Les recherches sur les piétons ont comme enjeu la qualité des déplacements piéton en milieu urbain. A partir d'un état de l'art sur les modélisations piétons, nous dégageons une démarche expérimentale qui a pour but de modéliser l'anticipation du piéton dans ses déplacements. Nous sommes dans une problématique SMA de coordination souvent compétitive, coopérative parfois. En reprenant le modèle de foule d'Helbing dans sa version la plus récente, nous avons simulé des variations de débit d'écoulement de piétons dans un couloir. Nous montrons le rôle majeur que jouent la perception et l'anticipation dans l'écoulement du flux piéton. Nous avons également ajouté à la simulation une fonction de prédiction pour représenter l'anticipation que le piéton effectue lorsqu'il se déplace en milieu urbain. Pedestrian research stakes concern level of service of pedestrian movement in urban areas. From a state of the art on pedestrians modeling, we improve an experimental approach aiming to advance pedestrian anticipation modeling. Typically, our studies lay into MAS problematic regarding agent coordination which is often competitive occasionally cooperative. Going back to Helbing model latest version, we simulated changes pedestrian's flow of in a corridor. We highlight that perception and anticipation have a major role into the pedestrians flow behaviour's. We have also added a prediction function to the simulation to represent the anticipation that a pedestrian does when he moves in urban environment.

Coopération entre systèmes multi-agents appliquée au contrôle de trafic sur les réseaux pair-à-pair

Les réseaux pair-à-pair sont des réseaux d'utilisateurs construits sur une topologie virtuelle qui fait abstraction de la topologie physique sous-jacente. D'importantes quantités de trafic sont échangées entre des pairs distants, induisant un coût financier élevé pour les opérateurs qui contrôlent les réseaux dans lesquels les pairs se trouvent. Ainsi, les opérateurs de réseaux sont amenés à mettre en cache les ressources demandées par les pairs afin de réduire leurs coûts. Dans cet article, nous proposons une approche multi-agent pour la mise en cache coopérative de ressource pour les réseaux pair-à-pair. Nous considérons plusieurs systèmes multi-agents, contrôlés par des opérateurs de réseaux distincts et déployés au sein de différents systèmes autonomes, qui interceptent et redirigent les requêtes des pairs. Ceci nous conduit à proposer un mécanisme de coopération intra et inter systèmes multi-agents pour partager le contrôle d'un réseau. Due to their decentralized nature and because they are built on a virtual topology, P2P networks are networks of users that do not consider the underlying physical topology. As a huge amount of traffic is exchanged between peers, traffic has a high financial cost for the network operators. Consequently, the latter are led up to cache the resources requested by the peers in order to reduce the traffic cost. In this paper, we propose a multi-agent approach in order to cooperatively cache resources within a peer-topeer network. We consider several multi-agent systems, controlled by distinct network operators and deployed within distinct autonomous systems, that intercept and redirect requests. Then we propose a cooperation mechanism within and between these different multi-agent systems in order to share the network control.

PADAWAN,un modèle multi-échelles pour la simulation orientée interactions

La conception de simulations multi-agents appliquées aux systèmes complexes pose entre autres le problème de la modélisation de comportements intervenant à des échelles spatiales, temporelles, comportementales différentes, chacune pertinente pour représenter un des aspects du phénomène étudié. Nous proposons ici un formalisme générique destiné à la représentation d'environnements multiples, disposant d'échelles spatio-temporelles propres, et auxquels on peut associer un ensemble de règles comportementales auxquelles se soumettent les agents présents dans ces environnements. Par ailleurs chaque environnement peut être encapsulé au sein d'un agent, lui-même situé dans un autre environnement. Cette uniformité de représentation est rendue possible grâce à l'approche orientée interaction pour la conception de simulation (IODA), qui établit une séparation entre agents et interactions, et ce de la modélisation jusqu'au code. Nous expliquons également comment ce modèle est implémenté et donnons quelques exemples d'utilisation. The design of multiagent simulations devoted to complex systems, addresses the issue of modelling behaviors that are involved at different space, time, behavior scales, each one being relevant to represent a feature of the phenomenon. We propose here a generic formalism intented to represent multiple environments, endowed with their own spatiotemporal scales and with behavioral rules for the agents they contain. In addition, an environment can be nested inside an agent, which itself is situated in another environment, etc. This uniform representation is made possible through the interaction-oriented approach for the design of agent simulations (IODA), which clearly separates agents from interactions from the modelling to the code. We also explain the implementation of this approach and give some concrete examples.

Un système multi-agent pour la simulation des dynamiques urbaines

La simulation des évolutions des villes suppose une certaine compréhension et une modélisation des lois qui gouvernent les dynamiques urbaines. L'approche présentée dans ce papier utilise un système multi-agent pour modéliser les propriétés auto-organisatrices des systèmes complexes urbains et vise à fournir un outil permettant d'étudier les évolutions des systèmes modélisés. Le système multi-agent proposé comporte une hiérarchie d'agents topographiques (e.g. les bâtiments, routes, cours d'eau, îlots) qui peuvent être construits, modifiés, fusionnés, découpés, restructurés et détruits au cours du temps. Le comportement de chaque agent est contrôlé par un ensemble de règles d'évolution, de contraintes et d'actions associées. Simulating the evolution of cities suggests the ability to understand and model the laws governing urban dynamics. The approach presented in this paper uses a multi-agent system to model the self-organising properties of urban systems and aims at providing a tool to study the evolutions of the modelled system. The proposed multi-agent system is a hierarchy of topographic agents (e.g. buildings, roads, rivers or urban blocks) that are built, modified, merged, split, restructured and destroyed over time. Each agent's behaviour is controlled by a set of evolution rules, constraints and associated actions.