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.
