Simulation multi-agents

Simulation multi-agents

si l’on se concentre directement sur le comportement des agents. Cette approche est indispensable à la conception de simulations large échelle, i.e. de simulations contenant un grand nombre d’agents se comportant différemment et entretenant un grand nombre d’interactions variées. Expertise en informatique : Les éléments du modèle nécessitant une expertise en informatique apparaissent lors des descriptions fines du modèle et figurent donc à la fin du processus de conception. Cela permet d’impliquer des experts du domaine dans le processus de conception plus longtemps qu’avec une spécification directe du comportement et réduit donc les problèmes liés à l’interprétation de leurs propos pour construire le modèle.Révisions de modèle : On passe graduellement de descriptions macroscopiques du phénomène, qui sont observables et donc relativement objectives, à des descriptions microscopiques, qui relèvent des hypothèses relatives à l’origine du phénomène simulé. Puisque les hypothèses sont les éléments les plus susceptibles d’être modifiés lors des itérations du processus de simulation, leur introduction tardive dans le modèle réduit les efforts de révision du modèle.Afin de répondre à la problématique posée, nous décrivons dans ce manuscrit l’approche transver- sale de conception intitulée Ioda (Interaction Oriented Design of Agent simulations), qui facilite la construction d’un vaste ensemble de simulations à l’aide d’une représentation des connaissances centrée sur les interactions. Nous explorons de plus selon la perspective de Ioda certaines problématiques simulation et en dégageons des extensions facilitant la conception de certaines catégories de simulations. Nous définissons ainsi une approche reposant sur un cœur générique pouvant être complexifié par une ou plusieurs extensions lorsque la complexité du phénomène simulé le nécessite.

Cœur de l’approche

Dans Ioda, nous cherchons à cumuler à la fois les avantages des approches transversales qui permettent de concevoir progressivement des modèles contenant un grand nombre d’informations, mais aussi des approches accordant un sens plus large à la notion d’interaction. Les travaux réalisés dans cette thèse concrétisent les efforts initiés en 2001 par Jean-Christophe Rou- tier, Philippe Mathieu et Sébastien Picault [MRU01, MP05, DMR05, MP06, MPR07] pour définir des modèles, des algorithmes et une méthodologie généraux pour la conception de simulations. L’environnement de développement intégré nommé Jedi-Builder qui constitue un proto- type d’implémentation de la méthodologie de conception Ioda. Ce dernier permet de construire un modèle Ioda dans une interface graphique et d’en générer automatiquement le code pour la plateforme de simulation Jedi.L’approche Ioda permet de concevoir des simulations en centrant la conception sur les interactions. Ce changement de point de vue de modélisation ouvre un grand nombre de perspectives que nous explorons selon trois thématiques différentes. Nous utilisons ces études afin de définir quatre extensions disjointes de Ioda.

Premièrement, nous questionnons la nécessité d’utiliser des interactions complexes afin de modéli- ser des comportements complexes. Cette étude a abouti à l’identification de patrons de conception permettant de décomposer la plupart des interactions complexes en un ensemble d’interactions simples, ainsi qu’une extension de Ioda à un certain type d’interaction complexe ne pouvant être décomposée simplement. Deuxièmement, nous explorons comment utiliser notre représentation centrée-interaction afin d’éviter d’introduire des biais dans une simulation. Pour cela, nous cherchons à faire apparaître explicitement des choix de conception usuellement implicites dans la plupart des autres approches de conception. L’ap- parition explicite de ces choix dans le modèle permet de décrire de manière formelle et univoque certaines décisions d’implémentation. Deux extensions du modèle formel, de la méthodologie et des algorithmes de simulations de Ioda, découlent de cette étude. La première porte sur le problème de la participation simultanée d’un agent à plusieurs interaction. La seconde porte sur le problème de la concrétisation de comportements stochastiques chez des agents réactifs, dans une architecture comportementale générique. Enfin, nous étudions comment transposer les concept de l’héritage des langages orientés-objetsà notre approche, afin de favoriser la factorisation d’éléments sémantiques corrélés du modèle et donc mieux supporter la conception de simulations large échelle. A cette occasion, nous nous reposons sur – qu’un agent A est un agent B particulier ne sachant pas effectuer certaines interactions de B.Cette approche est particulièrement intéressante pour concevoir des agents dont le comportement consti- tue une exception à un ensemble d’agents, par exemple pour spécifier qu’un individu aveugle est un individu particulier ne sachant pas lire.

 

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