La simulation multi-agent des déplacements

 La notion d’agent 

Dans la littérature, plusieurs définitions sont utilisées pour le terme « agent ». Ces définitions varient selon le contexte et l’utilisation. Nous choisissons deux définitions qui semblent les plus appropriées à notre contexte. La première est celle de Wooldridge qui dans son livre [Wooldridge2002] définit un agent en tant que « système informatique situé dans un environnement et capable d’appliquer des actions autonomes dans le but de satisfaire ses buts ». La deuxième est une définition plus détaillée que Ferber utilise dans son livre [Ferber1995] et dont il illustre 6 caractéristiques : Définition AGENT LOGICIEL on appelle agent purement communicant (ou agent logiciel) une entité informatique qui : 1. se trouve dans un système informatique ouvert (ensemble d’applications, de réseaux et de systèmes hétérogènes), 2. est mue par un ensemble d’objectifs propres, 3. possède des ressources propres, 4. ne dispose que d’une représentation partielle des autres agents, 5. possède des compétences (services) qu’elle peut offrir aux autres agents, 6. a un comportement tendant à satisfaire ses objectifs, en tenant compte des ressources et des compétences dont elle dispose et en fonction de ses représentations et des communications qu’elle reçoit. Il ressort de ces définitions des propriétés clés, comme l’autonomie, la réactivité, la perception et la communication. D’autres propriétés peuvent être attribuées aux agents, comme la rationalité.

Caractéristiques

Les caractéristiques les plus communément admises pour décrire un agent sont l’autonomie, la réactivité et la sociabilité. — L’autonomie : [Russell and Norvig2003] spécifient qu’un agent autonome est un agent qui agit sans l’intervention des humains ou des autres agents, et qui de ce fait possède un contrôle sur ces actions et sur ses états internes. Un agent est ainsi une entité informatique qui possède la liberté de répondre aux appels à ses compétences et de prendre des initiatives sans avoir recours à des interventions externes. — La réactivité d’un agent est sa capacité de réagir en cas de changements de l’état de son environnement. Les choix d’actions se feront en fonction de sa perception des changements. Cette perception guidera dans la suite ses choix et sa gestion d’actions. — La sociabilité est le degré d’interaction qu’un agent peut avoir avec les autres agents. L’interaction peut se faire pour un besoin propre à l’agent ou pour un besoin de coordination entre les agents du même système.

Types d’agents

Plusieurs travaux classent les agents selon leurs caractéristiques. [Weiss1999] distingue deux types d’agents en se basant sur leurs capacités de raisonnement : les agents réactifs qui sont fondés sur un mécanisme de stimuli-réactions, et les agents cognitifs qui ont la particularité de posséder un module de délibération qui intègre un processus décisionnel complexe. 33 Chapitre 2. La simulation multi-agent des déplacements — Les agents réactifs sont des agents qui perçoivent et réagissent aux changements de leur environnement. Leurs réactions se font selon des règles prédéfinies d’une façon rapide similaires à des réflexes. Ces caractéristiques rendent ce type d’agents adapté à la simulation de sociétés (humaines ou animales) ou d’un ensemble de machines dans le domaine robotique. Ce type de simulation est souvent utilisé pour analyser l’impact des comportements individuels des agents sur le cheminement du groupe. — Les agents cognitifs se caractérisent par la possession d’un module de délibération qui intègre un processus décisionnel complexe et qui définit les actions de l’agent. Selon [Mandiau et al.02a], leurs actions sont souvent le résultat d’une planification et d’un raisonnement rationnel qui se base sur un ensemble de connaissances sur leur environnement, sur les autres agents et sur eux mêmes. Parmi les architectures d’agents cognitifs les plus connues est l’architecture BDI (Belief, Desire, Intention) [Rao and Georgeff1992]. Cette architecture intègre les notions de croyance, de désirs et d’intention dans le processus décisionnel et s’avère bien appropriée, par exemple, à l’environnement de la réalité virtuelle. Dans [Shendarkar et al.2008], l’architecture BDI est étendue pour proposer une simulation d’évacuation de foule. Les caractéristiques de l’agent cognitif le rend bien approprié pour ce type de simulations. En effet, l’influence d’éléments émotionnels sur son processus décisionnel favorise son utilisation pour étudier le comportement humain comme dans le cas de [Lyell and Becker2005] qui étudie le comportement de foules dans un contexte de crise à l’aide d’agents cognitifs. D’autres critères peuvent être utilisés pour classer les agents. Un agent peut être statique ou mobile en fonction de sa capacité à parcourir les réseaux informatiques tel que Internet ou un réseau local afin d’exécuter ses tâches. Aussi, les degrés d’adaptation, d’autonomie et de coopération sont des critères importants qui permettent de classer les agents ainsi : — Agent collaboratifs : ces agents favorisent la coopération à l’adaptation afin de résoudre une tâche globale qui nécessite l’association de plusieurs compétences individuelles. Ces agents sont généralement utilisés pour résoudre des problèmes distribués. — Agents interfaces : ces agents jouent le rôle d’assistants personnels aux utilisateurs en collaborant et communiquant avec eux afin d’orienter l’exécution des tâches. Ces agents favorisent l’autonomie et l’apprentissage afin d’assister l’utilisateur et ils sont généralement utilisés dans le domaine des interfaces homme/machine. — Agents d’information : ces agents se caractérisent par leurs autonomie en matière de recherche d’informations lorsque leurs tâches le nécessitent. Ils sont capables de collecter et de gérer des informations provenant de sources différentes. Selon [Adam2000], ces agents sont capables de lancer leurs activités de recherche et de collecte d’informations d’une manière autonome; en fonction d’un raisonnement interne, d’un manque d’informations ou d’une nouvelle disponibilité d’informations ou de sources d’information.