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1. 2 Plan Origine des SMA Origine des SMA Définition dun agent Définition dun agent Les types dagents Les types dagents Les agents à réflexes simples.

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2 2 Plan Origine des SMA Origine des SMA Définition dun agent Définition dun agent Les types dagents Les types dagents Les agents à réflexes simples Les agents à réflexes simples Les agents conservant une trace du monde Les agents conservant une trace du monde Les agents ayant des buts Les agents ayant des buts Les agents utilisant une fonction dutilité Les agents utilisant une fonction dutilité Les agents BDI Les agents BDI Les agents hybrides Les agents hybrides Agents et apprentissage Agents et apprentissage Systèmes multi agents Systèmes multi agents Interactions entre agents Interactions entre agents Exemples dapplications biomédicales Exemples dapplications biomédicales Bibliographie Bibliographie

3 3 Origines des SMA Intelligence artificielle classique: modélisation du comportement dune seule entité « intelligente ». Intelligence artificielle classique: modélisation du comportement dune seule entité « intelligente ». Intelligence artificielle distribuée. Intelligence artificielle distribuée. 1978: première définition dagents autonomes. 1978: première définition dagents autonomes. Années 80: Systèmes multi agents. Années 80: Systèmes multi agents.

4 4 Définition dun Agent Entité réelle ou virtuelle plongée dans un environnement sur lequel elle est capable dagir. Entité réelle ou virtuelle plongée dans un environnement sur lequel elle est capable dagir. Dispose dune capacité de perception et de représentation partielle de cet environnement. Dispose dune capacité de perception et de représentation partielle de cet environnement. Peut communiquer avec dautres agents. Peut communiquer avec dautres agents. Admet un ensemble de tendances. (objectifs, fonctions de satisfaction,…) Admet un ensemble de tendances. (objectifs, fonctions de satisfaction,…) Peut agir dune façon autonome afin datteindre ses objectifs. Peut agir dune façon autonome afin datteindre ses objectifs.

5 5 Les types dagents Les architectures dagents sont regroupées en trois classes: Agent réactif Agent réactif Agent délibératif Agent délibératif Agent hybride Agent hybride Les agents à réflexes simples Les agents à réflexes simples Les agents conservant une trace du monde Les agents conservant une trace du monde Les agents ayant des buts Les agents ayant des buts Les agents utilisant une fonction dutilité Les agents utilisant une fonction dutilité Les agents BDI (Belief, Desire, Intentions) Les agents BDI (Belief, Desire, Intentions)

6 6 Agent réactif

7 7 Les agents à réflexes simples Ce type dagent agit en se basant uniquement sur ses perceptions courantes. Ce type dagent agit en se basant uniquement sur ses perceptions courantes. Utilise un ensemble de règles prédéfinies pour choisir ses actions. Utilise un ensemble de règles prédéfinies pour choisir ses actions. Les règles sont de type: SI condition ALORS action. Les règles sont de type: SI condition ALORS action. Lagent exécute laction qui correspond à la règle activée par ses perceptions. Lagent exécute laction qui correspond à la règle activée par ses perceptions. Ce type dagent admet un comportement très rapide mais peu réfléchi. Ce type dagent admet un comportement très rapide mais peu réfléchi.

8 8 Les agents à réflexes simples

9 9 Lagent peut choisir ses actions en se basant uniquement sur sa perception actuelle. Lagent peut choisir ses actions en se basant uniquement sur sa perception actuelle. Lagent peut avoir deux perceptions identiques mais qui sont en réalité différentes. Lagent peut avoir deux perceptions identiques mais qui sont en réalité différentes. « Les capteurs » de lagents ne fournissent pas une vue complète sur létat du monde. « Les capteurs » de lagents ne fournissent pas une vue complète sur létat du monde. Manque de flexibilité Manque de flexibilité Lagent doit maintenir des informations internes sur létat de lenvironnement. Limites des agents à réflexes simples

10 10 Les agents conservant une trace du monde Utilisent ses informations internes pour mettre à jour ses perceptions actuelles à savoir: Utilisent ses informations internes pour mettre à jour ses perceptions actuelles à savoir: Létat précédent de lenvironnement. Létat précédent de lenvironnement. Lévolution de lenvironnement. Lévolution de lenvironnement. Limpact de ses actions. Limpact de ses actions. Choisissent leurs actions en se basant sur une perception « amélioré » de lenvironnement. Choisissent leurs actions en se basant sur une perception « amélioré » de lenvironnement.

11 11 Les agents conservant une trace du monde

12 12 Les agents utilisent seulement leurs connaissances sur létat de lenvironnement pour choisir leurs actions. Les agents utilisent seulement leurs connaissances sur létat de lenvironnement pour choisir leurs actions. Absence de but explicite. Absence de but explicite. Manque de flexibilité. Manque de flexibilité. Utilisation des agents ayant un but Utilisation des agents ayant un but Limites des agents conservant une trace du monde

13 13 Agent délibératif

14 14 Les agents ayant un but Ce type dagent possède: Une description de létat actuel de son environnement. Une description de létat actuel de son environnement. Des informations décrivant ses buts. Des informations décrivant ses buts. Une projection sur le future. Une projection sur le future. Beaucoup plus de flexibilité. Beaucoup plus de flexibilité.

15 15 Les agents ayant un but

16 16 Les buts ne sont pas suffisants pour générer un comportement de haute qualité. Les buts ne sont pas suffisants pour générer un comportement de haute qualité. Lagent raisonne seulement sur ses buts et na pas de moyen pour choisir une action de « qualité ». Lagent raisonne seulement sur ses buts et na pas de moyen pour choisir une action de « qualité ». Lagent doit être capable de « préférer » un état à un autre. Lagent doit être capable de « préférer » un état à un autre. Lagent a besoin de reconnaître pour chacun des états son degré de satisfaction. Lagent a besoin de reconnaître pour chacun des états son degré de satisfaction. Les agents utilisant une fonction dutilité Limites des agents ayant un but

17 17 Les agents utilisant une fonction dutilité Lagent peut prendre des décisions rationnelles dans deux types de situations où le raisonnement sur les buts échoue. Lagent peut prendre des décisions rationnelles dans deux types de situations où le raisonnement sur les buts échoue. Lagent choisi un état sur un autre si son utilité est plus grande dans le premier état que dans le deuxième. Lagent choisi un état sur un autre si son utilité est plus grande dans le premier état que dans le deuxième. Lutilité est une fonction qui attribue une valeur numérique pour chaque état. Lutilité est une fonction qui attribue une valeur numérique pour chaque état.

18 18 Les agents utilisant une fonction dutilité

19 19 Les agents BDI Les agents se basent sur trois aspects pour choisir leurs actions: Les croyances qui représentent un ensemble dinformations que lagent possède sur son environnement. Les croyances qui représentent un ensemble dinformations que lagent possède sur son environnement. Les désirs qui représentent les options disponibles à lagent. Les désirs qui représentent les options disponibles à lagent. Les intentions qui représentent les buts envers lesquels il sest engagé. Les intentions qui représentent les buts envers lesquels il sest engagé.

20 20 Les agents BDI Prend les entrées du capteur et les croyances actuelles de lagent et détermine un nouvel ensemble de croyances. Détermine les options disponibles pour lagent en se basant sur ses croyances et ses intentions courantes. Détermine les intentions de lagent en se basant sur ses croyances, ses désirs et ses intentions courantes. Détermine laction à effectuer en se basant sur les intentions courantes de lagent.

21 21 Les agents hybrides Il existe des problèmes où ni une architecture complètement réactive, ni complètement délibérative nest appropriée. Il existe des problèmes où ni une architecture complètement réactive, ni complètement délibérative nest appropriée. Les agents doivent réagir très rapidement dans certaines situations, tandis que dans dautres, ils doivent avoir un comportement peu réfléchi. Les agents doivent réagir très rapidement dans certaines situations, tandis que dans dautres, ils doivent avoir un comportement peu réfléchi. Une architecture conciliant à la fois des aspects réactifs et délibératifs est requise. Une architecture conciliant à la fois des aspects réactifs et délibératifs est requise. Larchitecture hybride est composée de plusieurs couches logicielles arrangées de manière hiérarchique. Larchitecture hybride est composée de plusieurs couches logicielles arrangées de manière hiérarchique. Les différents niveaux de la hiérarchie traitent les informations provenant de lenvironnement à différents niveaux dabstractions. Les différents niveaux de la hiérarchie traitent les informations provenant de lenvironnement à différents niveaux dabstractions. Les couches doivent interagir ensemble pour produire le comportement global de lagent. Les couches doivent interagir ensemble pour produire le comportement global de lagent.

22 22 Agents et apprentissage Les perceptions de lagent ne devraient pas être utilisées seulement pour choisir des actions mais elles devraient être aussi utilisées pour améliorer lhabilité de lagent à agir dans le futur. Les perceptions de lagent ne devraient pas être utilisées seulement pour choisir des actions mais elles devraient être aussi utilisées pour améliorer lhabilité de lagent à agir dans le futur. Lapprentissage de lagent Lapprentissage de lagent lui permet dévoluer, de sadapter et de saméliorer. Lapprentissage de lagent lui permet dévoluer, de sadapter et de saméliorer. Plus lagent effectue des taches similaire plus il devient plus rapide. Plus lagent effectue des taches similaire plus il devient plus rapide. Le comportement de lagent passe graduellement dun état délibératif à un état réactif. Le comportement de lagent passe graduellement dun état délibératif à un état réactif.

23 23 Systèmes multi agents Certains domaines requièrent lutilisation de plusieurs entités comme par exemple les systèmes qui sont géographiquement distribués, le contrôle aérien, les bases de données distribuées… Certains domaines requièrent lutilisation de plusieurs entités comme par exemple les systèmes qui sont géographiquement distribués, le contrôle aérien, les bases de données distribuées… Besoin dun système où plusieurs agents doivent interagir entre eux pour effectuer leurs tâches: les systèmes multi agents (SMA). Besoin dun système où plusieurs agents doivent interagir entre eux pour effectuer leurs tâches: les systèmes multi agents (SMA). Les SMA possèdent les caractéristiques suivantes: Les SMA possèdent les caractéristiques suivantes: Chaque agent admet des capacités de résolution des problèmes incomplètes. Chaque agent admet des capacités de résolution des problèmes incomplètes. Pas de contrôle global sur le système. Pas de contrôle global sur le système. Les données sont décentralisées. Les données sont décentralisées. Les calculs sont asynchrones. Les calculs sont asynchrones.

24 24 Interactions entre agents Les systèmes multi agents peuvent: Coexister: Chaque agent considère les autres agents comme des composantes de lenvironnement. Il peut y avoir une sorte de communication indirecte parce que les agents peuvent se percevoir les uns les autres. Coexister: Chaque agent considère les autres agents comme des composantes de lenvironnement. Il peut y avoir une sorte de communication indirecte parce que les agents peuvent se percevoir les uns les autres. Être en compétition: le but de chaque agent et de maximiser sa propre satisfaction. Se produit lorsque plusieurs agents veulent acquérir la même ressource. Les agents doivent communiquer pour résoudre le conflit. Être en compétition: le but de chaque agent et de maximiser sa propre satisfaction. Se produit lorsque plusieurs agents veulent acquérir la même ressource. Les agents doivent communiquer pour résoudre le conflit. Être en coopération: le but de lagent nest plus seulement de maximiser sa propre satisfaction, mais aussi de contribuer à la réussite du groupe. Être en coopération: le but de lagent nest plus seulement de maximiser sa propre satisfaction, mais aussi de contribuer à la réussite du groupe.

25 25 Exemples dapplications biomédicales Simulation dun système comportant plusieurs entités afin de comprendre son fonctionnement. Simulation dun système comportant plusieurs entités afin de comprendre son fonctionnement. Les systèmes simulés peuvent être très variés: Les systèmes simulés peuvent être très variés: Dépliement de protéines Dépliement de protéines Système immunitaire Système immunitaire Déplacement des cellules (Agentcell, T.Emonet) Déplacement des cellules (Agentcell, T.Emonet) Migration des cellules tumorale (Dib, Guessoum,Bonnet, Laskri) Migration des cellules tumorale (Dib, Guessoum,Bonnet, Laskri) Annotation de séquences dADN Annotation de séquences dADN Perspective: simulation du réseau génétique.

26 26 Bibliographie T.Guyet, « Systèmes multi agents et application biomédicale » cours IMTC (19/01/2007). « », Cours SMA « », Ensemble de tutoriels réalisés dans le cadre de l'université Paris XI


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