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Grégory Beurier LIRMM – Université Montpellier II – CNRS Mercredi 19 décembre 2007 Codage indirect de formes dans les SMA: émergence multi-niveaux, évolution.

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1 Grégory Beurier LIRMM – Université Montpellier II – CNRS Mercredi 19 décembre 2007 Codage indirect de formes dans les SMA: émergence multi-niveaux, évolution et morphogénèse sous la direction de Jacques Ferber

2 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Comment produire la forme dans un système complexe artificiel ? La notion de forme [Bourgine, 2006] 2 Forme Stabilité dynamique Optimisation fonctionelle Fonction Système Fonctions Formes Mécanismes morphogénétiques Mécanismes morphogénétiques

3 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Systèmes complexes Emergence multi-niveaux Concepts généraux et état de l'art Inspirations biologiques Modèle Une embryogénie multi-agents TurtleKit 2 Le problème des drapeaux Extension et hybridation du modèle Simulations et extensionsConclusion et perspectives PLAN 3

4 Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives CONCEPTS GÉNÉRAUX Problématique et état de lart 4

5 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives

6 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Outils d'étude des systèmes complexes 6 DescriptionDescription Niveau Macro -Comportementglobal -Comportementglobal Niveau micro -Comportementslocaux -Comportementslocaux Théorie de l'information [Shannon 1948] Théorie de la complexité [Kolmogorov 1930] Théorie de l'information [Shannon 1948] Théorie de la complexité [Kolmogorov 1930] Thermodynamique, Fonctions logistiques, Equations différentielles, etc.Thermodynamique, Fonctions logistiques, Equations différentielles, etc. Automates Cellulaires [Conway 1970, Wolfram 1982] Systèmes multi-agents [Ferber 1995, Wooldridge 1995] Automates Cellulaires [Conway 1970, Wolfram 1982] Systèmes multi-agents [Ferber 1995, Wooldridge 1995]

7 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & PerspectivesApprochesgrammaticales Approcheschimiques Travaux bio-inspirés sur la forme 7 L-Systems [Lindenmayer, 1990] Amorphous Computing [Coore, 1999] Agrégation émergente [Vaario, 1995] Modèles Réaction/diffusion [Turing, 1952] Programmation génétique cartésienne [Miller, 2003] Réseaux de régulations [Eggenberger, 1997]

8 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Codage indirect [De Garis, 2001] 8 CODAGE DIRECT CODAGE INDIRECT FORME FORME Codage Comportement Codage

9 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Modèle d'émergence multi-niveaux Principe général 9

10 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Mécanismes récursifs d'agrégation Un modèle de système multi-agents pour l'émergence multi-niveaux. Beurier, Simonin, Ferber. JFSMA Perception Mutation Perception Mutation Emission de phéromones Emission de phéromones Attraction état i état i+1 état i+2

11 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Exemple de Simulation 11 Environnement: 100x100 Phéromones: Att- Rep - Pre Attracteur: circulaire Environnement: 100x100 Phéromones: Att- Rep - Pre Attracteur: circulaire

12 Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives UNE EMBRYOGÉNIE MULTI-AGENTS 12

13 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives MorphogénèseMorphogénèse Principe général Sinspirer des mécanismes naturels 13

14 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Régulation génique 14 Elements Régulateurs Partie Codante

15 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Le modèle du drapeau français [Wolpert, 1968] 15 BLEU BLANCROUGE Concentration de morphogène Seuils dactivation gène

16 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Morphogénèse de la drosophile 16 NanosBicoidsGapPair-rules Segment Polarity Ubx Morphogènes maternels Gènes de segmentation Gènes de sélecteurs

17 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Transfert au modèle de SMA 17 Perception Régulation ActionEmission Gradients maternels Gène sélecteur Gène de segmentation

18 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Principe d'un algorithme évolutionniste 18 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème résolu Problème résolu Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

19 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives 19 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème résolu Problème résolu Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

20 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Trouver les bons paramètres des gènes Problème doptimisation Parcours de lespace des formes Problème à résoudre 20 +

21 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives 21 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème résolu Problème résolu Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

22 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Codage des gènes / des agents 22 Perception Régulation ActionEmission Quantité Eléments régulateurs Partie codante Facteurs de transcription Seuils dactivation Si (regulé = vrai) alors exprime(partie codante); Facteurs de transcriptions Réaction régulatrice Unité de réaction getMorphogenes();

23 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Zone d'expression d'un gène 23 Morphogène A Morphogène B Zone dexpression facteurs | réaction | unité Eléments régulateurs AB| 7-2 | 20AB| 5-10 | 10AB| | 5

24 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Expression: partie codante 24 Gène de segmentation Gène sélecteur emitMorphogene( ); do( ); Action(); do( ); Action(paramètres); do( ); B B C C A A Si (A()) alors B() sinon C();

25 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Actions 25 do( ); Réplication 8-connexe(); do(); Réplication 8-connexe(taux); do( ); Suicide(); do(); SuicideDans(retard); do(); ChangerCouleur(couleur);

26 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives 26 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème résolu Problème résolu Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

27 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives 27 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème résolu Problème résolu Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

28 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives 28 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème résolu Problème résolu Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

29 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives 29 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème résolu Problème résolu Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

30 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Ressemblance = Calcul() Si (ressemblance> seuil) Renvoyer Arrêt Sinon Renvoyer Continuer Ressemblance = Calcul() Si (ressemblance> seuil) Renvoyer Arrêt Sinon Renvoyer Continuer Evaluation & Conditions d'arrêt 30 Motif de référence Fitness

31 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives 31 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème résolu Problème résolu Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

32 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives 32 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème résolu Problème résolu Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

33 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Opérateurs génétiques [Koza, 1996][Holland, 1987][Fogel, 1966] 33 Sélection Baker Elitisme JumeauxCroisement Crossing-over 1-point 2-points Uniforme PermutationsMutation Aléatoire sur des bits

34 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives 34 Fin Problème à résoudre Problème à résoudre Condition darrêt Début Problème Résolu (comportement +gènes) Problème Résolu (comportement +gènes) Choix du codage des agents Génération dune population aléatoire Evaluation des agents Application des opérateurs génétiques Génération dune nouvelle population Sélection des parents non oui

35 Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives SIMULATIONS & EXTENSIONS

36 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives TurtleKit & TurtleKit () 2() 4() 3() Launcher Scheduler Manager XMLLauncher Observer The TurtleKit Simulation Platform: Application to complex systems Michel, Beurier, Ferber. SITIS Fitness

37 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Le drapeau français [Miller, 2003] 37 BLEU BLANC ROUGE Genes sélecteurs: bleu, blanc, rouge, mitose Environment: 4 gradients maternels. 100x100. Population: 30. Generations: 250. Genes sélecteurs: bleu, blanc, rouge, mitose Environment: 4 gradients maternels. 100x100. Population: 30. Generations: 250. Motif de référence

38 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Le drapeau japonais A morphogenesis model for multiagent embryogeny Beurier, Michel, Ferber. Alife X, Motif de référence Gènes sélecteurs: rouge, mitose Gènes de segmentation: 1 Environment: 4 gradients maternels. 100x100. Population: 30. Generations: 250. Gènes sélecteurs: rouge, mitose Gènes de segmentation: 1 Environment: 4 gradients maternels. 100x100. Population: 30. Generations: 250. Réutilisation du gène de mitose Population: 30. Generations: 200. Réutilisation du gène de mitose Population: 30. Generations: 200.

39 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Simu 3 Simu 2 Simu 1 Evolution incrémentale Réutilisation des gènes 39 Simu 4

40 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives L'embryogénie "Li R mm" 40 Gènes sélecteurs: mitose, apoptose Gènes de segmentations: 12 Environment: 4 gradients maternels. 100x100. Population: 30. Generations: évolution incrémentale. Gènes sélecteurs: mitose, apoptose Gènes de segmentations: 12 Environment: 4 gradients maternels. 100x100. Population: 30. Generations: évolution incrémentale.

41 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Reconstruction embryogénique Hybridation des modèles 41 do( ); Emission Attractif(); do( ); Emission Repulsif(); Fuite(); Modèle dagrégation

42 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Agrégation "Li R mm" Hybridation des modèles 42

43 Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives CONCLUSION 43

44 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Modèle démergence multi-niveaux Comportements récursifs Règles dagrégations Modèle dembryogénie multi-agents Morphogénèse animale Algorithmique évolutionniste Evolution incrémentale Hybridation avec des règles dagrégations Plate-forme de simulation TurtleKit2 Gestionnaire de simulations: XML, sauvegarde, etc. API génétique: populations, observers, etc. Outils de visualisation et dinteraction temps réel Conclusion Contributions 44

45 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives La fonction 45 Fonctions implicites Fonctions explicites Forme =FonctionForme =Fonction Forme =PropriétésForme =Propriétés Eléments micro =Propriétés =Propriétés LIRMM Forme Stabilité dynamique Optimisation fonctionelle Fonction Temps de convergence

46 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Accélérer le processus de convergence Evolution incrémentale Bibliothèque génétique de formes, langage de formes Opérateurs génétiques "intelligents" Augmenter l'expressivité du modèle Améliorer la réaction régulatrice (programmation génétique) Supprimer les gradients maternels Modèle assymétrique de réaction/diffusion Ingénierie de l'environnement Perspectives Travaux futurs et applications 46

47 Merci de votre attention

48 48

49 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Comparaison Tk – Tk2 Viewers Emergence multi-niveaux 49

50 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Simulations (échecs) 50

51 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Simulation de la voile Répulsion des coins 51

52 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Autopoièse 52

53 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Invariance d'échelle Information spatiale dans les gradients 53

54 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Emergence multi-niveaux [Heilighen 99, Simon 62] 54 « Le tout est plus que la somme des parties »

55 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Mécanismes de la forme et attracteur 55

56 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Modèle formel agent: une modèle récursif Un modèle de système multi-agents pour l'émergence multi-niveaux. Beurier, Simonin, Ferber. JFSMA 03 56

57 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Le développement de la drosophile 57 Séminaire LORIA

58 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Universalité des gènes homéotiques 58 Séminaire LORIA

59 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Le développement de la drosophile

60 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Les gènes hox dans le vivant 60

61 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Analyse 61 Robustesse Comportement autopoïétique Modèle récursif Génération de formes Faible complexité globale Conception aisée Principes génériques Robustesse Comportement autopoïétique Modèle récursif Génération de formes Faible complexité globale Conception aisée Principes génériques Faible expressivité Formes peu complexes Homogénéité requise Lenteur Modèle de diffusion sur « longues distances » Définition de la structure Pas dapprentissage ni d évolution du modèle Faible expressivité Formes peu complexes Homogénéité requise Lenteur Modèle de diffusion sur « longues distances » Définition de la structure Pas dapprentissage ni d évolution du modèle IntérêtsLimites

62 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Analyse 62 Expressivité Suffisante pour représenter des caractères Réutilisation Langage génétique de formes Conception aisée Produire une forme de référence Indépendance métrique Information dans l'environnement Expressivité Suffisante pour représenter des caractères Réutilisation Langage génétique de formes Conception aisée Produire une forme de référence Indépendance métrique Information dans l'environnement Expressivité Réaction de régulation limitée Gradients maternels Gradients indispensables Lenteur de convergence Processus d'évolution trés long Limites machines Réplication Difficile à implémenter sur du réel Expressivité Réaction de régulation limitée Gradients maternels Gradients indispensables Lenteur de convergence Processus d'évolution trés long Limites machines Réplication Difficile à implémenter sur du réel Limites Intérêts

63 Soutenance de thèse – Grégory Beurier Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Introduction et état de lart Une Embryogénie Multi-agents Simulations & Extensions Conclusion & Perspectives Constat: Difficulté croissante de la conception de systèmes complexes artificiels Besoins: Auto-diagnostic, auto-réparation Stabilité dynamique, robustesse, fiabilité Adaptation aux changements d'échelles Solutions: Systèmes autonomes [Horn, 2001] Codage indirect du comportement macro par le niveau micro Inspiration du vivant : Vie Artificielle [Langton, 1987] Epigénèse et génération d'ordre [Bedau, 1996] Problématique 63


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