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Objectifs du cours  <br />Initiation à l’Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) et plus particulièrement aux Systèmes ...
Plan <br />Motivations <br />Historique  <br />Agent: Définitions, Architecture et Apprentissage<br />SMA: Concepts de bas...
Motivations <br />Historique <br />Agent<br />Motivations  <br />Evolution de l’informatique <br />Des systèmes de plus en...
Motivations <br />Historique <br />Agent<br />Historique   <br />1980: les agents sont limités au domaine de l’IA<br />   ...
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Applications<br />Conclusion<br />Références <br />Conclusion <br />Pluridisciplinarité des SMA: systèmes distribués, IA, ...
Applications<br />Conclusion <br />Références <br />Références  <br />Anonyme, « Agents et systèmes multi agents », www.da...
Savoir plus…  <br />Techniques de modélisation des systèmes multi agents : modèles algébriques, modèles opératoires, AUML,...
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Présentation SMA

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Présentation SMA

  1. 1. Institut Supérieur de Gestion de Tunis <br />1ère année Mastère de recherche IAG<br />Les Systèmes Multi Agents <br />Bon suivi…. <br />Amna Dridi <br />dridiamna@gmail.com<br />Le 5 avril 2011<br />
  2. 2. Objectifs du cours <br />Initiation à l’Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) et plus particulièrement aux Systèmes Multi Agents (SMA).<br />Se familiariser aux concepts agent, système multi agents, interactions...<br />Utiliser le paradigme SMA pour la modélisation et la simulation de phénomènes collectifs.<br />Amna Dridi <br />12 3 4 5 6 7 8 9 10 <br />
  3. 3. Plan <br />Motivations <br />Historique <br />Agent: Définitions, Architecture et Apprentissage<br />SMA: Concepts de base, Caractéristiques et Utilité<br />Domaines d’Applications <br />Conclusion <br />Références <br />Amna Dridi <br />12 3 4 5 6 7 8 9 10 <br />
  4. 4. Motivations <br />Historique <br />Agent<br />Motivations <br />Evolution de l’informatique <br />Des systèmes de plus en plus répartis <br />Accroissement des capacités informatiques <br />Des nouveaux besoins applicatifs <br />Amna Dridi <br />12 3 4 5 6 7 8 9 10 <br />
  5. 5. Motivations <br />Historique <br />Agent<br />Historique <br />1980: les agents sont limités au domaine de l’IA<br /> IA distribuée, systèmes multi agents …<br />1990: la notion d’agent s’élargit <br /> assistants personnels, interfaces, recherche d’information …<br />1995: tout devient agent <br /> vie artificielle, agents économiques …<br />Amna Dridi <br />12 3 4 5 6 7 8 9 10 <br />
  6. 6. Historique <br />Agent<br />SMA<br />Définitions<br />Architecture<br />Apprentissage<br />Agent:<br />Définition 1: <br />Agent: toute entité qui perçoit son environnement à l’aide de ses capteurs et qui agit sur son environnement à l’aide de ses effecteurs.<br />Amna Dridi <br />12 3 4 5 6 7 8 9 10 <br />
  7. 7. Historique <br />Agent<br />SMA<br />Définitions<br />Architecture<br />Apprentissage<br />Agent<br />Définition 2: J. Ferber 91<br />Entité réelle ou virtuelle prolongée dans un environnement sur lequel elle est capable d’agir, <br />Qui dispose d’une capacité de perception et de représentation partielle de cet environnement <br />Qui peut communiquer avec d’autres agents <br />Qui est mue par un ensemble de tendances (objectifs individuels, fonctions de satisfaction, de survie)<br />qui possède un comportement autonome tendant à satisfaire ses objectifs,<br />qui est capable éventuellement de se reproduire<br />Amna Dridi <br />23 4 5 6 7 8 9 10 11 <br />
  8. 8. Historique <br />Agent<br />SMA<br />Définitions<br />Architecture<br />Apprentissage<br />Agent<br />Définition 3: Wooldridge 98 <br />Un agent est un système informatique, situé dans un environnement, qui agit d’une façon autonome et flexible pour atteindre les objectifs pour lesquels il a été conçu. <br />Situésignifie que l’agent peut recevoir des entrées sensorielles provenant de son<br />environnement et qu’il peut effectuer des actions qui sont susceptibles de changer cet<br />environnement.<br />Autonomesignifie que l’agent est capable d’agir sans l’intervention directe d’un<br />humain (ou d’un autre agent) et qu’il a le contrôle de ses actions et de son état interne.<br />Flexible signifie que l’agent est capable de répondre à temps, proactif et social. <br />Amna Dridi <br />23 4 5 6 7 8 9 10 11<br />
  9. 9. Historique <br />Agent<br />SMA<br />Définitions<br />Architecture<br />Apprentissage<br />Agent<br />Agents réactifs <br />Un agent réactif ne fait que réagir aux changements qui surviennent dans l’environnement<br />Il existe deux sections décrivant deux modèles qui peuvent servir à la conception d’agents réactifs <br />Agents à reflexes simples <br />Agents conservant une trace du monde<br />Amna Dridi <br />34 5 6 7 8 9 10 11 12<br />
  10. 10. Historique <br />Agent<br />SMA<br />Définitions<br />Architecture<br />Apprentissage<br />Agent<br />Agents délibératifs: <br />Ce sont des agents qui effectuent une certaine délibération pour choisir leur actions.<br />Une telle délibération peut se faire en se basant sur les buts de l’agent ou sur une certaine fonction d’utilité.<br />La fonction d’utilité peut prendre la forme d’un plan qui reflète la suite d’actions que l’agent doit effectuer en vue de réaliser son but.<br />Amna Dridi <br /> 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16<br />
  11. 11. Historique <br />Agent<br />SMA<br />Définitions<br />Architecture<br />Apprentissage<br />Agent<br />Agents hybrides: <br />Comme pour les humains, les agents doivent pouvoir réagir très rapidement dans certaines situations (comportement réflexe), tandis que dans d’autres, ils doivent avoir un comportement plus réfléchi.<br />On parle alors d’architecture hybride, dans laquelle on retrouve généralement<br />plusieurs couches logicielles<br />Architecture d’agents en couches [JEN 98]<br />Amna Dridi <br /> 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16<br />
  12. 12. Historique <br />Agent<br />SMA<br />Définitions<br />Architecture<br />Apprentissage<br />Agent<br />Agents apprenants: <br />Modèle général d’agent apprenant [RUS 95]<br />Amna Dridi <br /> 7 8 910 11 12 13 14 15 16<br />
  13. 13. Historique <br />Agent<br />SMA<br />Définitions<br />Architecture<br />Apprentissage<br />Agent<br />Agent VS Objet: <br />Possèdent un état interne<br />Des unités de comportement modulaires (méthodes/compétences)<br />Similarités <br />Communiquent par envoi de messages<br />Peuvent agir pour modifier leur état<br />Différences <br />Amna Dridi <br />8 9 10 11 12 13 14 15 16 17<br />
  14. 14. Agent<br />SMA<br />Applications <br />Concepts de base<br />Caractéristiques <br />Utilités<br />SMA<br />SMA = Société d’entités en interaction en vue de satisfaire au mieux un ou plusieurs buts<br />Contrôle décentralisé<br />Deux niveaux de description: individuel (local), collectif (global)<br />Les interactions: Communication, Coopération, Négociation, Concurrence,…<br />Amna Dridi <br />8 9 10 11 12 13 14 15 16 17<br />
  15. 15. Agent<br />SMA<br />Applications <br />Concepts de base<br />Caractéristiques <br />Utilités<br />SMA<br />SMA (A, E, I, O): l’approche voyelle [Demazeau]: <br />Amna Dridi <br />8 9 10 11 12 1314 15 16 17<br />
  16. 16. Agent<br />SMA<br />Applications <br />Concepts de base<br />Caractéristiques <br />Utilités<br />SMA<br />Autonomie/ control décentralisé <br />Distribué <br />Hétérogénéité <br />Place des utilisateurs <br />La connaissance dans les SMA <br />Délégation du contrôle au système et émergence<br />Amna Dridi <br />9 10 11 12 13 14 15 16 17 18<br />
  17. 17. Agent<br />SMA<br />Applications <br />Concepts de base<br />Caractéristiques <br />Utilités <br />SMA<br />Complexité inhérente de l’application <br />Distribution inhérente de l’application <br />Contraintes d’exécution <br />Besoin d’évolutivité <br />Besoin d’ouverture <br />Amna Dridi <br />10 11 12 13 14 15 16 17 18 19<br />
  18. 18. SMA<br />Applications <br />Conclusion <br />Domaines d’applications<br />Applications industrielles <br />Applications commerciales <br />Applications médicales/ biomédicales <br />La recherche d’informations <br />…<br />Amna Dridi <br />12 13 14 15 16 17 18 19 20<br />
  19. 19. Applications<br />Conclusion<br />Références <br />Conclusion <br />Pluridisciplinarité des SMA: systèmes distribués, IA, BD, langage naturel, robotique, réseaux et télécommunication, biologie, éthologie…. <br />Un SMA n’est pas obligatoirement la solution adéquate dans toutes les situations.<br />Amna Dridi <br />12 13 14 15 16 17 18 19 20<br />
  20. 20. Applications<br />Conclusion <br />Références <br />Références <br />Anonyme, « Agents et systèmes multi agents », www.dama.ift.alaval.ca, consulté le 22 février 2011<br />Chaib-draa, « Agents Intelligents », 2010<br />Christiane Boujot, « Système Multi Agents: Modélisation et simulation informatique de comportements collectifs », 1998<br />Jennings N., sycara K., Wooldridge M., « A Roadmap of Agent Research and Development », 1998<br />Khaled Ghdira, « Les systèmes multi agents et la Recherche d’Informations », mars 2010<br />Olivier B., Philippe B., Laurent V., « Système Multi Agents », octobre 2001 <br />Russel S.J., « Artificial Intelligence: A modern Approach », 1995<br />T.Guyet, « Systèmes Multi Agents : Introduction et Applications biomédicales », 2007 <br />Amna Dridi <br />13 14 15 16 17 18 19 20<br />
  21. 21. Savoir plus… <br />Techniques de modélisation des systèmes multi agents : modèles algébriques, modèles opératoires, AUML, MA-AUML…. <br />Les plates formes multi agents: Jade, madKit, Zeus, Agent Builder…<br />Langage de communication des agents: KQML, FIPA ACL<br />Les Agents d’Internet <br />Amna Dridi <br />13 14 15 16 17 18 19 20<br />
  22. 22. Merci pour votre attention<br />

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