présentation sma

Institut Supérieur de Gestion de Tunis

1ère année Mastère de recherche IAG

Les Systèmes Multi Agents

Amna Dridi

[email protected]

Le 5 avril 2011

Bon suivi….

Objectifs du cours

Initiation à l’Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) et plus particulièrement aux Systèmes Multi Agents (SMA).

Se familiariser aux concepts agent, système multi agents, interactions...

Utiliser le paradigme SMA pour la modélisation et la simulation de phénomènes collectifs.

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Plan

Motivations

Historique

Agent: Définitions, Architecture et Apprentissage

SMA: Concepts de base, Caractéristiques et Utilité

Domaines d’Applications

Conclusion

Références

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Motivations Motivations Historique Agent

Evolution de l’informatique

Des systèmes de plus en plus répartis

Accroissement des capacités informatiques

Des nouveaux besoins applicatifs

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Historique

1980: les agents sont limités au domaine de l’IA

IA distribuée, systèmes multi agents …

1990: la notion d’agent s’élargit

assistants personnels, interfaces, recherche d’information …

1995: tout devient agent

vie artificielle, agents économiques …

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Motivations Historique Agent

Agent:

Agent: toute entité qui perçoit son environnement à l’aide de ses capteurs et qui agit sur son environnement à l’aide de ses effecteurs.

Définition 1:

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Historique AgentSMA

DéfinitionsArchitectureApprentissage

Agent

Définition 2: J. Ferber 91

Entité réelle ou virtuelle prolongée dans un environnement sur lequel elle est capable d’agir,

Qui dispose d’une capacité de perception et de représentation partielle de cet environnement

Qui peut communiquer avec d’autres agents

Qui est mue par un ensemble de tendances (objectifs individuels, fonctions de satisfaction, de survie)

qui possède un comportement autonome tendant à satisfaire ses objectifs,

qui est capable éventuellement de se reproduire

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Historique AgentSMA


Agent

Définition 3: Wooldridge 98

Un agent est un système informatique, situé dans un environnement, qui agit d’une façon autonome et flexible pour atteindre les objectifs pour lesquels il a été conçu.

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Situé signifie que l’agent peut recevoir des entrées sensorielles provenant de sonenvironnement et qu’il peut effectuer des actions qui sont susceptibles de changer cetenvironnement.

Autonome signifie que l’agent est capable d’agir sans l’intervention directe d’unhumain (ou d’un autre agent) et qu’il a le contrôle de ses actions et de son état interne.

Flexible signifie que l’agent est capable de répondre à temps, proactif et social.

Historique AgentSMA


Agent

Agents réactifs

Un agent réactif ne fait que réagir aux changements qui surviennent dans l’environnement

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Historique AgentSMA


Il existe deux sections décrivant deux modèles qui peuvent servir à la conception d’agents réactifs

Agents à reflexes simples

Agents conservant une trace du monde

Agent

Agents délibératifs:

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Historique AgentSMA


Ce sont des agents qui effectuent une certaine délibération pour choisir leur actions.

Une telle délibération peut se faire en se basant sur les buts de l’agent ou sur une certaine fonction d’utilité.

La fonction d’utilité peut prendre la forme d’un plan qui reflète la suite d’actions que l’agent doit effectuer en vue de réaliser son but.

Agent

Agents hybrides:

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Historique AgentSMA


Comme pour les humains, les agents doivent pouvoir réagir très rapidement dans certaines situations (comportement réflexe), tandis que dans d’autres, ils doivent avoir un comportement plus réfléchi.

On parle alors d’architecture hybride, dans laquelle on retrouve généralementplusieurs couches logicielles

Architecture d’agents en couches [JEN 98]

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Agent

Agents apprenants:

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Historique AgentSMA


Modèle général d’agent apprenant [RUS 95]

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Agent

Agent VS Objet:

Amna Dridi

Historique AgentSMA


Objet Agent

Pas d’autonomie Autonomie de contrôle

Peu de socialité Socialité Notion d’environnement

Similarités

Possèdent un état interne

Des unités de comportement modulaires (méthodes/compétences)

Communiquent par envoi de messages

Peuvent agir pour modifier leur état

Différences

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SMA

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AgentSMAApplications

Concepts de baseCaractéristiques Utilités

SMA = Société d’entités en interaction en vue de satisfaire au mieux un ou plusieurs buts

Contrôle décentralisé

Deux niveaux de description: individuel (local), collectif (global)

Les interactions: Communication, Coopération, Négociation, Concurrence,…

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SMA

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SMA (A, E, I, O): l’approche voyelle [Demazeau]:

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SMA

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Autonomie/ control décentralisé

Distribué

Hétérogénéité

Place des utilisateurs

La connaissance dans les SMA

Délégation du contrôle au système et émergence

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SMA

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Complexité inhérente de l’application

Distribution inhérente de l’application

Contraintes d’exécution

Besoin d’évolutivité

Besoin d’ouverture

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Domaines d’applications

Amna Dridi

SMAApplications Conclusion

Applications industrielles

Applications commerciales

Applications médicales/ biomédicales

La recherche d’informations

…

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Conclusion

Amna Dridi

Applications Conclusion Références

Pluridisciplinarité des SMA: systèmes distribués, IA, BD, langage naturel, robotique, réseaux et télécommunication, biologie, éthologie….

Un SMA n’est pas obligatoirement la solution adéquate dans toutes les situations.

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Références

Amna Dridi

Applications Conclusion Références

Anonyme, « Agents et systèmes multi agents », www.dama.ift.alaval.ca, consulté le 22 février 2011

Chaib-draa, « Agents Intelligents », 2010

Christiane Boujot, « Système Multi Agents: Modélisation et simulation informatique de comportements collectifs », 1998

Jennings N., sycara K., Wooldridge M., « A Roadmap of Agent Research and Development », 1998

Khaled Ghdira, « Les systèmes multi agents et la Recherche d’Informations », mars 2010

Olivier B., Philippe B., Laurent V., « Système Multi Agents », octobre 2001

Russel S.J., « Artificial Intelligence: A modern Approach », 1995

T.Guyet, « Systèmes Multi Agents : Introduction et Applications biomédicales », 2007

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http://www.dama.ift.alaval.ca/

Savoir plus…

Amna Dridi

Techniques de modélisation des systèmes multi agents : modèles algébriques, modèles opératoires, AUML, MA-AUML….

Les plates formes multi agents: Jade, madKit, Zeus, Agent Builder…

Langage de communication des agents: KQML, FIPA ACL

Les Agents d’Internet

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Merci pour votre attention

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