Intelligence Artificielle Distribuée Systèmes Multi-Agents

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1 Intelligence Artificielle Distribuée Systèmes Multi-Agents
et Systèmes Multi-Agents (IAD-SMA)

2 PLAN GENERAL Bibiliographie Historique De l’IA à l’IAD
Thèmes de recherche de l’IAD Problèmes de base en IAD Société d’Agents (SMA) Concept d’Agent Communication Organisation Coopération Résolution de conflits Exemple d’application

3 Bibiliographie A.H. BOND et L.GASSER. Reading in distributed artificial intelligence, Morgan Kaufmann publishers, Inc, 1988. Y. SOHAM. Agent-Oriented Programming. In Artificial Intelligence, vol. 60, pp , 1993. J. FERBER. Les systèmes multi-agents  : vers une intelligence collective, InterEdition, Paris, 1995. Y. DEMAZEAU et J.P. MULLER. Decentralized Artificial Intelligence (2), Y. Demazeau and J.P. Muller (Eds.), Elsevier Science Publisher B. V. (North-Holland), pp. 3-10, 1991.

4 Historique (1) Le Système HEARSAY (II) de B. Hayes-Roth : premier système d’IAD pour la reconnaissance de la parole (Erman 80). Les Acteurs de Hewitt, MIT: résolution de problèmes d’IA, 73. Le Système DVMT de Lesser, Distributd Vehicle Monitoring Testbed, un système de trafic routier par synthèse des observations de capteurs, 83 La Société de l’Esprit de Minsky, the Society of Mind, 86. Le Système MACE de Gasser, 1987 Le Contract Net de Smith, utilisation du concept de négociation pour adjuger des contrats, 1988 Les Micro-Robots de Brooks, 1989 Explosion : Transition accelere de l ’adolescence vers la maturite.

5 Historique (2) Une nouvelle approche s’est développée depuis, elle essaye de faire Coopérer des Entités auxquelles sont rattachées des caractéristiques de haut niveau. Ces entités seront désormais nommées Agents et les systèmes correspondants seront appelés Systèmes Multi-Agents (SMA)

6 De l’IA à l’IAD Contrairement à
L’IA classique qui s’appuie sur la concentration de l’expertise et du raisonnement à un système simulant un raisonnement humain L’IAD considère que la résolution des problèmes complexes nécessite : la distribution du contrôle la distributions des connaissances la distributions des informations nécessaires parmi une communauté d’acteurs (Agents).

7 Thèmes de recherche de l’IAD
Trois Axes Fondamentaux : 1. Les Systèmes Multi-Agents (SMA) Faire coopérer un ensemble d’agents dotés d’un comportement intelligent et de coordonner leurs buts et leurs plans d’actions pour la résolution d’un problème. 2. La Résolution Distribuée des Problèmes (RDP) Comment diviser un problème particulier sur un ensemble d’entités distribuées et coopérantes et comment partager la connaissance du problème et d’en obtenir la solution. 3. L ’Intelligence Artificielle Parallèle (IAP) Concerne le développement de langages et d ’algorithmes parallèles pour l ’IAD.

8 Problèmes de base en IAD (1)
Six Problèmes essentiels (Bond et Gasser en 88, 91) : 1. Comment formuler, décrire, décomposer, allouer des problèmes et synthétiser les résultats parmi un groupe d’agents. 2. Comment permettre aux agents de communiquer et d ’interagir quels langages ou protocoles de communication utiliser, quoi et quand communiquer. 3. Comment s’assurer que les agents agissent d’une manière cohérente dans la phase de prise de décisions ou d’exécution d’actions en évitant les interactions nuisibles.

9 Problèmes de base en IAD (2)
4. Comment s’assurer que les agents individuels représentent et raisonnent au sujet des actions, des plans et de la connaissances des autres agents afin qu’ils puissent être coordonnées entre eux. 5. Comment reconnaître et réconcilier des points de vue dispersés et des intentions conflictuelles parmi une collection d’agents qui essayent de coordonner leurs actions. 6. Comment construire des systèmes d’IAD pratiques; comment créer des plates-formes et des méthodologies de développement pour l’IAD.

10 Société d’Agents (1) L’étude des SMA permet de représenter le
SMA un système <O, E, A> où : O est un ensemble d’objets, A est un ensemble composé d’agents, O et A étant immergés dans un environnement E J. Erceau & J.Ferber, 93. SMA = Agents + Environnement + Interactions + Organisations (AEIO) Y. Demazeau, 95 L’étude des SMA permet de représenter le comportement de communautés d’agents «intelligents» en société.

11 Société d’Agents (2) Décision le monde lui moi Perception
Environnement moi Perception Actions Communication Communication

12 Concepts d’Agent (1) Agent :
Un Agent peut être défini comme une entité (physique ou abstraite) capable d’agir sur elle-même et son environnement, disposant d’une représentation partielle de cet environnement, pouvant communiquer avec d ’autre agents et dont le comportement est la conséquence de ses observations, de sa connaissance et des interactions avec les autres agents. J. Ferber et G. Ghallab, 88

13 Concepts d’Agent (2) Agent : une entité intelligente, agissant rationnellement et intentionnellement, en fonction de ses buts propres et de l’état actuel de sa connaissance. Y. Demazeau & J.P. Müller, 90 Deux dimensions J. Erceau & J. Ferber, 91 Individuelle Sociale

14 Concepts d’Agent (3) Agents Cognitifs vs réactifs AGENTS COGNITIFS
AGENTS REACTIFS Représentation explicite de l’environnement Pas de représentation explicite Peut tenir compte de son passé Pas de mémoire locale Agents complexes Fonctionnement stimulus/action Nombre d’agents réduit Nombre d’agents élevé

15 Concepts d’Agent (4) 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 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

16 Un Modèle Générique d’Agent Cognitif
Messages / Décisions Messages / Décisions Envoi de Classification Informations Boites aux Message / Création de (données, variables, ...) lettres Décision . Message / Interprétation Décision. Récupération Module de Communication Module de Perception Accointances Accointances Tâches à Associations m.à.j Réaliser Tâches / Contrôles Compétences Unité de Contrôle Compétences Buts Inférences Raisonnement Base Intent/ Ratio de Méta- Règles Mecanisme d’inférence Modèle Cognitif Module de Raisonnement figure .3. « Un Modèle Générique d’Agent Cognitif

17 Architecture d’un Agent (1) (modèle spécifique)
Contrôle Connaissances Perception Communication Environnement Communauté d'agents : Connaissances : flux de contrôle : flux de données : Processus d'engagement : Fonctionnalités

18 Architecture d’un Agent (2)
Contrôle Connaissances Perception Communication Environnement Communauté d'agents : Connaissances : flux de contrôle : flux de données : Processus d'engagement : Fonctionnalités

19 Connaissances d’un Agent
Connaissances du domaine Connaissances de contrôle Intentions Croyances Décisions Rationalités Engagements Connaissances de communication Accointances Expertises de communication Messages

20 Connaissances du Domaine
Base de Faits Compétences Concepts CC : idées directrices pour déclencher les compétences méthodes Compétences Méthodes CM : connaissances sur les méthodes, heuristiques, paramètrages. Exemples : CC : Améliorer la performance du système : productivité, respects des délais,.. CM : Les méthodes de GP, les méthodes de motivation du personnel, etc.. Base de règles Règles de conception des solutions Règles de raisonnement Méta-règles

21 Processus de Prise d’Engagements (1) (contrôle)
Agent Contrôle Connaissances Perception Communication Environnement Communauté d'agents : Connaissances : flux de contrôle : flux de données : Processus d'engagement : Fonctionnalités

22 Processus de Prise d’Engagements (2)
Raisonnement Accointances Actions possibles Compétences Conception Tâche à réaliser Rationalités (Rs, Re) Décisions Identification Intentions Contrôle Croyances Communication Perception

23 Algorithme de Contrôle d’un Agent (exemple)
Boucle : Attente flots de données (perception, communication, raisonnement) Boucle : Sélection de l’événement à traiter, - Si (Communication) : - Validation « Accointances », - Si (Décision) : . Mise à jour « Module Cognitif », . Activer le « Raisonnement » ( but : prendre une décision ), . Attente signal « Raisonnement », . Activer la « Communication » ( création de décision ). - Si (Message) : . Traiter le type (requête, information, réponse) : - Si (Requête) . Identifier le type de problème, . Activer le « Raisonnement » (but : répondre), . Activer la « Communication » (réponse). - Si (Rationalités) - Si (Information) Fin Boucle Fin Boucle

24 Communication (1) Ensemble des processus physiques et psychologiques par lesquels s’effectue l’opération de mise en relation d’un émetteur avec un ou plusieurs récepteurs, dans l’intention d’atteindre certains objectifs. Anzieu, 68, Searle, 69 et Cohen et Levesque, 90 La communication est un moyen ou une méthode de coopération ou d’interaction entre agents

25 Communication (2) Pourquoi communiquer ?
les agents communiquent et interagissent pour synchroniser leurs actions et pour résoudre des conflits (de ressources, de buts ou d’intérêts). pour s’aider mutuellement ou pour suppléer aux limites de leurs champs de perception. Quand et avec qui communiquer ? les agents communiquent lorsqu’ils sont face à un problème qu’ils ne savent pas résoudre (manque de compétences ou de ressources), lorsqu’il est nécessaire de coordonner leurs actions, lorsqu’il y a un conflit entre plusieurs agents.

26 Communication (3) Comment communiquer ?
Deux procédures de communication pour véhiculer les messages (porteurs d’informations ou d’actions) entre agents : 1. communication par partage d’informations 2. communication par envoi de messages

27 Communication (4) 1. communication par partage d’informations
Mécanisme du Blackboard (Nii. 1986) . Agent Structure partagée Dispositif de Contrôle

28 Communication (5) 2. communication par envoi de messages Agent Agent
sélective Diffusion Agent Agent Agent Agent Communication avec accusé de réception Agent

29 Communication (6) Structure Générique d’un Message Numéro Message :
Chaque message a un numéro d’identification. Agent Expéditeur : Nom de l’agent expéditeur Agent Destinataire : Nom de l’agent destinataire Nature : Nature du message (décision, rationalité, requête, réponse, etc.). Type de message (urgent, prioritaire, normal) Type : Etat : Etat du message (traité, non-traité). Contenu : Corps du message. Date : Date d’envoi du message.

30 Communication (7) - Exemple
Algorithme de Communication Processus d’« Interprétation » - Scrutation de la boîte aux lettres (périodiquement, ou par signaux d’activation) - Classification en fonction du type de message, - Envoi signal à l’« unité de contrôle ». Boucle : Attente signaux de contrôle * Processus de « Création » - Si (Décision) . Lire la valeur des paramètre (prédéfinis), . Création d’une décision pour le Centre d’Activité, - Si (Réponse Requête) . Création d’un message réponse pour l’agent demandeur, - Si (Requête) ... * Processus d’ « Envoi » - Envoi du message ou de la décision créée au destinataire. Fin Boucle