Planification de missions multi-satellites par système multi-agent coopératif  Jonathan Bonnet a,b Marie-Pierre Gleizes a Elsy Kaddoum a Serge Rainjonneau.

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1 Planification de missions multi-satellites par système multi-agent coopératif 
Jonathan Bonnet a,b Marie-Pierre Gleizes a Elsy Kaddoum a Serge Rainjonneau b (a) Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (b) Institut de Recherche Technologique Saint Exupéry, Toulouse

2 Plan Contexte Formalisation et Verrous Technologiques
ATLAS : Adaptive saTellites pLanning for dynAmic earth obServation  L’approche par AMAS Le modèle AMAS4Opt Entités et Agents Coopératifs Composition des Agents Fonctionnement Expérimentations Générateur ChronoG Taux de Planification Equilibre de Charge Conclusion et Perspectives

3 Plan Contexte Formalisation et Verrous Technologiques
ATLAS : Adaptive saTellites pLanning for dynAmic earth obServation  L’approche par AMAS Le modèle AMAS4Opt Entités et Agents Coopératifs Composition des Agents Fonctionnement Expérimentations Générateur ChronoG Taux de Planification Equilibre de Charge Conclusion et Perspectives

4 Contexte b a c Satellites défilants

5 Plan Formalisation et Verrous Technologiques
Contexte Formalisation et Verrous Technologiques ATLAS : Adaptive saTellites pLanning for dynAmic earth obServation  L’approche par AMAS Le modèle AMAS4Opt Entités et Agents Coopératifs Composition des Agents Fonctionnement Expérimentations Générateur ChronoG Taux de Planification Equilibre de Charge Conclusion et Perspectives

6 Formalisation du Problème
Constellation de satellites 𝑆𝑎𝑡={ 𝑠 1 , 𝑠 2 , …, 𝑠 𝑛 } ensemble potentiellement hétérogène de satellites d’observation Un ensemble de requêtes client 𝑅={ 𝑟 1 , 𝑟 2 , …, 𝑟 𝑚 } définies par : un type, une zone géographique, une plage de validité, une priorité, des contraintes … chaque requête 𝑟 𝑖 est découpée en un ensemble de maille 𝑀 𝑖 Des ensembles de contraintes dures 𝐶 𝑑 et souples 𝐶 𝑠 Un ensemble de mailles à acquérir 𝑀= 𝑀 1 , 𝑀 2 ,…, 𝑀 𝑘 Fournir un plan de mission qui : satisfait toutes les contraintes dures et un maximum de contraintes souples maximise le nombre de mailles planifiées Accès sur M1 a b PdV M1

7 Verrous Technologiques
Une complexité croissante grand nombre d’entités (satellites, requête, mailles) et de contraintes combinatoire importante (problème NP-Complet) Un domaine en pleine évolution accroissement du nombre de satellites, de requêtes, de réactivité, etc. tendance vers plus d’autonomie Un besoin d’adaptation en continue demandes urgentes, changements météo, ajout de contraintes utilisateurs, etc. Année Satellites d’observation 1978 1 2015 200 Année Requêtes déposées / jour 2015 1 000 2020 2 000+ Points Météo France 4/jour USA 20/jour Problème d’optimisation complexe, dynamique et nécessitant de l’adaptation: utilisation de l’approche par AMAS

8 Plan Contexte Formalisation et Verrous Technologiques ATLAS : Adaptive saTellites pLanning for dynAmic earth obServation  L’approche par AMAS Le modèle AMAS4Opt Entités et Agents Coopératifs Composition des Agents Fonctionnement Expérimentations Générateur ChronoG Taux de Planification Equilibre de Charge Conclusion et Perspectives

9 ATLAS Agents autonomes, coopératifs et adaptatifs objectifs locaux
AMAS Agents autonomes, coopératifs et adaptatifs objectifs locaux interactions et décisions locales Résolution de situations non-coopératives (SNC) Auto-organisation Fonction émergente Pas de fonction globale Fonction émergente

10 ATLAS AMAS4Opt Le modèle AMAS4Opt (Kaddoum, 2011) fournit les patrons de conception de deux rôles d’agents coopératifs Les agents ayant des problèmes recherche de solutions Criticité (non-satisfaction) le rôle « contraint » Les agents ayant les solutions coopératifs aider le plus critique le rôle « service » Interactions Comportement agent Règles pour SNC

11 ATLAS Entités et Agents 3 types d’entités passives
(ressources du système) : mémoire des satellites générateur et batterie module de calcul de trajectoire / attitude orbitales 3 types d’entités actives (capacité d’interaction, mais pas de but à satisfaire) : couverture nuageuse éphéméride solaire stations de déchargement Formalisation 3 types d’agents coopératifs (capacité d’interaction, de négociation et un but local à satisfaire) : agent satellite agent requête agent maille

12 ATLAS Agents 𝐶𝑚= 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡é;𝑁𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝐴𝑐𝑐è𝑠 𝑅𝑒𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑠
Agent Satellite Agent Maille Agent Requête Rôle « service » Objectif local : planifier des mailles Négociations : agents maille Interactions avec : module gestion de trajectoire générateur et batterie mémoire éphémérides solaires Rôle « contraint » Objectif local : être planifié Négociations : agents satellite agents requête Interactions avec : couverture nuageuse éphémérides solaires Criticité 𝑪𝒎 Rôle « contraint » Objectif local : avoir ses mailles planifiées Négociations : agents maille Criticité 𝑪r 𝐶𝑚= 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡é;𝑁𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝐴𝑐𝑐è𝑠 𝑅𝑒𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑠 𝐶𝑟={𝐽𝑜𝑢𝑟𝑠 𝑑𝑒 𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡é 𝑅𝑒𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑠}

13 ATLAS Fonctionnement Accès demandé Criticité Cycle 1 :
Les agents « maille » (AM1, AM2 et AM3) émettent aux agents « satellite » (AS1 et AS2) une requête de planification pour tous leurs accès. AM2 est très urgent : Cr2 > Cr3. AM1 Couverture ? (a1, Cr1) AS1 Cr1 Couverture ? (a2, Cr1) AM2 Cr2 AS2 Couverture ? (a3, Cr2) AM3 Couverture ? (a3, Cr3) Cr3

14 ATLAS Fonctionnement Cycle 2 :
Les agents « satellite » informent les agents « maille » de leur état en renvoyant une mesure de coût. AM1 AS1 Estimation (coût : {0;1}) Cr1 Estimation (coût : {0;3}) AM2 Cr2 AS2 Estimation (coût : {0;3}) Apport du coût pour guider le choix 𝐶𝑠={𝑀é𝑚𝑜𝑖𝑟𝑒;𝑁𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝑀𝑒𝑠𝑠𝑎𝑔𝑒𝑠 𝑅𝑒ç𝑢𝑠} AM3 Estimation (coût : {0;3}) Cr3

15 ATLAS Fonctionnement Cycle 3 :
Les agents « maille » utilisent la mesure du coût pour choisir de manière coopérative l’agent satellite le plus adéquat, et demandent confirmation. AM1 AS1 Confirmation ? (a1, Cr1) Cr1 AM2 Confirmation ? (a3, Cr2) Cr2 AS2 AM3 Confirmation ? (a3, Cr3) Cr3

16 ATLAS Fonctionnement Cycle 4 :
Les agents « satellite » confirment la planification des agents « maille ». AS2 règle le conflit entre AM2 et AM3 en comparant les criticités : Cr2 > Cr3. AM1 AS1 Planification OK AM2 Planification OK AS2 Criticité et coût = moteurs de la coopération ! Planification KO AM3 Cr3

17 Plan Expérimentations Formalisation et Verrous Technologiques
Contexte Formalisation et Verrous Technologiques ATLAS : Adaptive saTellites pLanning for dynAmic earth obServation  L’approche par AMAS Le modèle AMAS4Opt Entités et Agents Coopératifs Composition des Agents Fonctionnement Expérimentations Générateur ChronoG Taux de Planification Equilibre de Charge Conclusion et Perspectives

18 Expérimentation ATLAS ChronoG Générateur
A partir d’une liste de mailles dont on connait une solution plan complet Pour toutes ces mailles : ajout d’accès supplémentaires vers différents satellites à différentes périodes Possibilité de faire varier le nombre de satellites / degré de complexité de très nombreux plans possibles maille complexité élevée plan complet pour 3 satellites Mailles à acquérir + Accès associés ATLAS ChronoG

19 Expérimentation ChronoG
Développement d’un planificateur Glouton Chronologique (référence dans la planification spatiale) ChronoG traitement chronologique des mailles utilisation d’une heuristique A Maille Accès restants M1 2 M2 5 M3 3 M1 3 mailles possibles à t : cas nécessitant l’appel à l’heuristique B M2 C M3 Planifié Libre t

20 Expérimentation Taux de Planification Meilleur taux de planification
Nombre satellites Nombre mailles Moyenne accès/maille 2 173 2,7 3 263 2,9 4 341 3,05 5 424 3,6 6 514 4,2 7 580 4,6 8 677 5,5 9 777 6,6 10 861 Meilleur taux de planification Passage à l’échelle sur des constellations de plus en plus complexe Test sur mailles pour 10 satellites : Atlas 90% et ChronoG 69%

21 Expérimentation Constellation de deux satellites ayant la même orbite
Equilibre de Charge Constellation de deux satellites ayant la même orbite 26 requêtes qui sont accessibles par les deux satellites en un passage Sat A Sat B Non planifiée Sat A Sat B Non planifiée Cas d’étude 1 : ChronoG 76% des requêtes sont planifiées équilibrage : 55% / 45% plan irrégulier Cas d’étude 2 : ATLAS 88% des requêtes sont planifiées meilleur équilibrage : 48% / 52% 18

22 Plan Conclusion et Perspectives
Contexte Formalisation et Verrous Technologiques ATLAS : Adaptive saTellites pLanning for dynAmic earth obServation  L’approche par AMAS Le modèle AMAS4Opt Entités et Agents Coopératifs Composition des Agents Fonctionnement Expérimentations Générateur ChronoG Taux de Planification Equilibre de Charge Conclusion et Perspectives

23 Conclusion et Perspectives
Adéquation de l’approche AMAS et du modèle AMAS4Opt résultats encourageants en comparaison de ChronoG amélioration du modèle AMAS4Opt (notion de coût) Prise en compte de la constellation dans son ensemble coopération équilibre et efficacité Une coopération complète pour planifier le maximum de demandes comportement des agents requêtes Ajout de la dynamique ajout de requêtes et réorganisation automatique du plan Tests et comparaisons avec des systèmes opérationnels cas d’étude : Spot 6, 7 et Pléiades 1A, 1B

24 Merci de votre attention