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1 Interactions - Systèmes Multi - Agents univ-lr.fr Département Informatique - Laboratoire L3i Université de La Rochelle Master IMA.

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1 1 Interactions - Systèmes Multi - Agents univ-lr.fr Département Informatique - Laboratoire L3i Université de La Rochelle Master IMA - 1 Environnement Daprès Boissier, Demazeau, Drogoul, Ferber, Quinqueton, Sayettat, …..

2 2 Systèmes Multi - Agents Dans une organisation, les agents devront interagir pour coopérer (contrôle) Collaborer (allocation de tâches) Négocier (résolution de conflits) se coordonner (synchronisation) Un SMA peut-être : Ouvert / Fermé : les agents y entrent et en sortent librement /l'ensemble d'agents reste le même Homogène / Hétérogène : tous les agents sont issus du même modèle / des agents de modèles différents, de granularités différentes (ex: un éco-système) Mixte (ou non) : les agents « humains » sont partie intégrante du système

3 3 Vision locale et décentralisée La conception d'un système multi-agent impose une vision locale et décentralisée. locale : chaque agent devient responsable de ses connaissances (encapsulation) et de ses actions(autonomie), mais également de l'organisation qu'il met en place avec d'autres agents. Aucun agent n'a de vue globale du SMA tout entier. décentralisée : on s'efforce déliminer tout contrôle central. Les tâches à réaliser et les compétences pour le faire sont distribuées sur les agents. Permet une grande modularité

4 4 Méthodologie

5 5 Architecture dun agent

6 6 Environnement Espace commun aux agents du système doté d'un ensemble dobjets pouvant être : situés (à tout moment il est possible de déterminer la position dun objet), passifs (ces objets peuvent être perçus, détruits, modifiés par les agents) ou actifs. Environnement dun agent : environnement du SMA + les autres agents appartenant au système. Exemple un médium d'interaction : signaux, traces,... avec des lois physiques ou non, un lieu où des actions individuelles ou collectives sont réalisées, où des réactions sont perçues, un espace de déplacement : grilles, positions des agents, … un moyen de structuration des agents : relations de proximité, définition de topologies spatiale, temporelle, … une source de données pour le système, un lieu où des ressources sont disponibles,...

7 7 Lenvironnement joue un rôle important dans le comportement dun agent : mémoire dans laquelle différentes traces sont laissées, source de rétroaction envers lagent, … une distinction nette doit être faite entre ce qui est du ressort du comportement de lagent et ce qui est du ressort de lenvironnement. ses caractéristiques doivent donc être clairement définies …

8 8 Propriétés de lenvironnement Accessible/Inaccessible. Si les capteurs d un agent lui donnent accès à l état complet de lenvironnement suffisant pour choisir une action, l environnement est accessible à l agent (inutile de conserver les changements de l environnement). Déterministe/Non déterministe. L environnement est déterministe pour un agent si le prochain état de lenvironnement est déterminé par l état courant et par l action de l agent. Episodique/Non épisodique. Un environnement épisodique signifie que les prochaines évolutions ne dépendent pas des actions déjà réalisées. Statique/Dynamique. Un environnement qui ne change pas pendant que l agent réfléchit est statique. Discret/Continu. Si le nombre de percepts distincts et d actions est limité, lenvironnement est discret. Centralisé/Distribué Environnement centralisé : tous les agents ont accès à la même structure; Environnement distribué : assemblage de cellules disposées en réseau ; chaque cellule gère les influences des agents qui sont localisés sur cette cellule.

9 9 Résolution, Simulation et Intégration En résolution de problème les agents évoluent par rapport à lenvironnement, sauf dans le cas où le problème consiste à organiser les objets dans lenvironnement. la donnée du problème le contexte dans lequel sactualisent des règles codées dans les Agents, les Interactions et les Organisations. Lenvironnement du SMA peut être Découplé des agents : il ne subit aucune modification par les agents, bien quil puisse être dynamique Couplé avec les agents : réactions aux actions de ceux-ci En simulation, lenvironnement dun SMA est constitué dun ensemble dobjets actifs et passifs que lagent peut manipuler Dans cadre de lintégration et des systèmes collaboratifs, lenvironnement dun SMA est constitué des informations non contrôlées par le système les agents nont pas daction sur lenvironnement, sauf par des canaux externes au modèle SMA via leur utilisateur.

10 10 Actions Une action est mise en oeuvre par un ensemble deffecteurs. Dans le cas de la simulation, un effecteur reçoit une commande de lagent et en fonction de cette commande, de la situation de lagent, de létat de lenvironnement, une action pourra être réalisée. Une action peut être définie : par les mécanismes impliquant une modification de lenvironnement physique, ou comme la modification de lenvironnement physique résultant de son application (action) et de la réaction de lenvironnement (co-action). Les co-actions sont gérées par lenvironnement.

11 11 Modélisation de laction Transformation d un état global (fortement utilisé en IA en planification) Réponse à des influences [Ferber 95] Processus informatique (ensemble dévénements produits et consommés par des processus informatiques) Modification locale propagée le long dun réseau dautomates Déplacement physique Commande

12 12 Perception Mise en oeuvre par un ensemble de capteurs. Dans le cas de la simulation, un capteur est une interface entre lenvironnement et lagent. Dans le cas de la résolution de problèmes, la perception est un mécanisme de sélection dun point de vue sur le problème. Dans le cas dintégration et de systèmes collaboratifs, la perception est une interprétation des informations externes.

13 13 Agent Une entité réelle ou virtuelle, capable dagir dans un environnement, Mais avec une capacité de perception limitée de son environnement, qui ne dispose donc que dune représentation partielle de cet environnement (et éventuellement aucune), peut communiquer directement avec dautres agents, vise à atteindre un ensemble dobjectifs individuels ou une fonction de satisfaction, voire de survie, quelle cherche optimiser, qui possède des ressources propres, qui posséde des compétences et offre des services, qui exhibe un comportement autonome, Autonomie : conséquence de ses connaissances, de ses interactions avec d'autres agents et des buts qu'il poursuit. capable dagir de manière flexible dans un environnement Flexibilité : réactivité, pro-activité, capacités sociales

14 14 Vision locale et décentralisée La conception d'un système multi-agent impose une vision locale et décentralisée. locale : chaque agent devient responsable de ses connaissances (encapsulation) et de ses actions(autonomie), mais également de l'organisation qu'il met en place avec d'autres agents. Aucun agent n'a de vue globale du SMA tout entier. décentralisée : on s'efforce déliminer tout contrôle central. Les tâches à réaliser et les compétences pour le faire sont distribuées sur les agents. Permet une grande modularité

15 15 Agents situés vs communicants Agent purement situé: –l'environnement possède une métrique, –les agents sont situés à une position dans l'environnement qui détermine ce qu'ils perçoivent; –ils peuvent se déplacer; –il n'y a pas communications directes entre agents, elle se font via l'environnement Société de Fourmis –La résolution du problème s'inscrit dans l'environnement physique et dans l'organisation physique trouvée par les agents Agent purement communiquant: –il n'y a pas d'environnement au sens physique du terme, –les agents n'ont pas d'ancrage physique, –ils communiquent via des informations qui circulent entre les agents Réseau de décideurs –la résolution du problème s'inscrit dans une structure conceptuelle et dans les modes de coopération entre agents

16 16 Agents réactifs Agent réactif: –pas de représentation explicite de l'environnement –pas de mémoire de son histoire, ni de but explicite –comportement de type stimulus réponse – communication via lenvironnement –mode "biologique "d'organisation : auto-organisation –grand nombre d'agents (>100), homogènes à grain fin – validation expérimentale La structure du système émerge des comportements et non d'une volonté d'organisation

17 17 Agents cognitifs Agent cognitif: – représentation explicite de l'environnement et des autres agents – peut tenir compte de son passé et dispose d'un but explicite connaissances (beliefs) buts (intentions) tâches plans Engagements – autres agents compétences intentions – mode "social" d'organisation (planification, engagement)-organisation explicite allocation et dépendances tâches partage des ressources protocoles de coordination/négociation – petit nombre d'agents (10/20), hétérogènes à gros grain Les relations entre agents s'établissent en fonction des collaborations nécessaires à la résolution du problème – architectures complexes, souvent modèle logique (ex : BDI, Agent0) – communication explicite, point à point, élaborée (ex : KQML) – certaines validations formelles possibles


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