Simulation Multi-Agent (SMA)&plateforme Netlogo 1

La simulation multi-agents 2

1. La simulation informatique Un processus de simulation peut être vu comme une séquence d’actions permettant d’avoir plus d’information sur un système ou un phénomène. 3

Un Système Multi-Agent est composé de multiples entités « informatique » en interaction appelés Agents Les systèmes multi-agents 4

3. Les agents  Agent intelligent (selon Wooldridge 2001): Entité située dans un environnement, capable de réaliser des actions flexibles et autonomes dans cet environnement dans le but d’atteindre ses objectifs. 5

3. Fonctionnement d’un agent (1/3) Délibération (décision) Environnement Perception Action Figure. Principe de fonctionnement d'un l'agent 6

3. Fonctionnement d’un agent (2/3) Le processus de fonctionnement d’un agent comprend donc trois phases successives :  Phase de perception : permet d’élaborer une idée sur l’état actuel de l’environnement via un ensemble de capteurs. 7

3. Fonctionnement d’un agent (3/3)  Phase de délibération : permet de décider quelle action à exécuter suivant l’état de l’environnement et l’état interne de l’agent, c’est à ce niveau que le comportement de l’agent est décrit donc c’est la phase la plus importante.  Phase d’action : c’est l’exécution de l’action par l’actionneur correspondant, l’exécution qui va apporter des modifications sur l’état de l’environnement et sur l’état de l’agent. 8

3. Types d’agents On obtient une typologie des agents si on répond à la question, pourquoi un agent agit-il? Réponses possibles:  Réactif : parce qu’il réagit aux événements externes.  Cognitif (rationnels ou délibératifs) : parce qu’il a un objectif à attendre, un plan à réaliser.  Social : parce qu’il tient compte des autres  etc. Dans ce TP nous étudions seulement les agents réactifs et partiellement les agents cognitifs. 9

4. Domaines d’application de la simulation multi-agents Les travaux sur la simulation multi- agent s’appliquent à de nombreux domaines comme la modélisation de phénomènes sociaux, biologiques, économiques, etc. 10

4.1. Objectifs de la simulation multi-agent Parmi les objectifs de la simulation multi-agent: 1. Comprendre l’impact de comportement individuel sur le niveau global. Exemple: Pour une fourmilière: comprendre comment des comportements apparemment très simples engendrent des systèmes très complexes (émergence). Dans ce cas, on cherche à découvrir le fonctionnement des comportements. 11

La plateforme Netlogo 12

5. La plateforme Netlogo (1/3) NetLogo est un environnement de modélisation programmable permettant de simuler des phénomènes naturels et sociaux. Il est bien adapté à la modélisation de systèmes complexes composés de centaines, de milliers d’agents agissant en parallèle. 13

5. La plateforme NetLogo(2/3) Figure. La plateforme Net Logo 14

5. La plateforme Netlogo (3/3) Le monde de Netlogo est constitué d’Agents, qui peuvent suivre des instructions. Les activités des différents agents s’exécutent simultanément. Il y a 3 types d’agents : turtles, patches, liens et observateur. - Les Turtles sont les agents qui se déplacent dans le monde. Ils correspondent aux agents vus en cours. - Un Patch est une portion de sol sur laquelle les tortues peuvent se situer et se déplacer. Les patches correspondent au concept d'environnement vu en cours. - Un lien peut relier deux turtle. - L'Observateur regarde de l’extérieur le monde des tortues et des patchs (n’est pas situé dans le monde). 15