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.