Couplage de dynamiques, auto-organisation et confiance dans un système multi-agents perturbe
La question abordée dans cet article concerne l'auto-organisation, dans un système multiagents,
des dynamiques informationnelle et comportementale, et de leur coordination décentralisée et dynamique, en vue d'obtenir un comportement collectif cohérent. Nous étudions cette problématique à travers l'exemple d'un système multi-agents (SMA) qui collecte des informations provenant de sources distribuées dans lequel certains agents peuvent être défectueux (volontairement ou non). Nous proposons une approche auto-organisationnelle, fondée
sur une vision systémique qui consiste à considérer le SMA à travers son couplage structurel
à son environnement physique et informationnel. On définit ainsi 3 dynamiques : informationnelle,
comportementale et la dynamique de leur couplage à travers une coordination décentralisée. Ces dynamiques sont induites par les comportements des agents et leurs interactions, combinant des mécanismes de confiance et l'application de règles de comportements locales.
This paper addresses the issue of the self organization
of a multi-agents system through the
coupling of three dynamics : informational dynamics,
behavioral dynamics and their coordination
through a retro-active coupling. As an
illustrative example, we consider the problem
of maintaining information coherence and its
robustness in a multi-agent system (MAS) that
collectively gathers information from distributed
sources and where some sources may be defective
(deliberately or not). In this context, we
propose a self-organizational approach, based
on a systemic view in which we consider a structural
coupling between two levels : direct information
gathering at the spatial level, and communication
at the social level. The local behavior
rules are composed of three rule categories
: rules of deployment, rules of communication,
and rules of retro-action between communication
and deployment. The combination
of these behavior rules is then experimented in
our simulations to see the emergence of roles in
the system.
