Le cadre théorique des systèmes multi-agents révèle une approche innovante pour explorer des environnements inconnus, inspirée par le comportement des insectes. Cette recherche promet des avancées significatives dans l’intelligence artificielle distribuée, avec des implications cruciales pour l’optimisation des algorithmes d’agrégation stratégique.
Principes des SMA
Un système multi-agents comporte plusieurs agents qui interagissent entre eux dans un environnement commun. Certains des agents du SMA sont des agents logiciels, certains agents peuvent être des personnes, ou même des machines mécaniques.
Il est composé des éléments suivant :
|
possible, à un moment donné, d’associer une position dans E. Ces objets sont passifs, c’est-à-dire qu’ils peuvent être perçus, créés, détruits et modifiés par les agents.
|
lesquels représentent les entités actives du système. |
|
consommer, transformer et manipuler des objets de O. |
l’univers ». [Courdier, 07] |
[3_cadre-theorique-des-systemes-multi-agents-exploration-essentielle_4]
Figure 1.5 : Les composantes principales d’un SMA
Nous présentons dans cette section les composantes d’un SMA pour la création d’un collectif d’agents: l’interaction, l’organisation, la communication, et la coopération
Interactions dans les SMA
La notion d’interaction constitue l’essence d’un système multi-agents puisque c’est grâce à elle que les agents vont pouvoir produire des comportements collectifs complexes et dépendants les uns des autres. En effet, la fonction interactionnelle d’un agent porte sur l’ensemble des mécanismes lui permettant de faire le lien avec ce qui l’entoure (son environnement ainsi que l’ensemble des autres agents).
L’interaction peut être vue comme une mise en relation dynamique de deux ou plusieurs agents par le biais d’un ensemble d’actions réciproques [Thomas 05]. Elle représente de plus un élément nécessaire à la constitution des organisations.
« On appelle situation d’interaction un ensemble de comportements résultant du regroupement d’agents qui doivent agir pour satisfaire leurs objectifs en tenant compte des contraintes provenant des ressources plus ou moins limitées dont ils disposent et de leurs compétences individuelles » [Ferber 95].
En effet, un des aspects importants de la dynamique d’un SMA est la nature des interactions entre ses entités, puisqu’elles constituent un support effectif de la coopération [Panait et al. 05]. Les agents interagissent en vue de coopérer et de coordonner leurs actions afin d’atteindre des buts locaux (individuels) ou globaux (collectifs).
L’interaction est réalisée à travers un langage compréhensible et commun à tous les agents et peut être :
- sélective sur un nombre restreint d’agents (par exemple en fonction des accointances c’est-à-dire les agents qu’il connaît) ;
- ou étendue à l’ensemble des agents c’est-à-dire par diffusion.
De plus, les interactions permettent dans les systèmes multi-agents la combinaison des fonctionnalités des agents pour faire émerger le comportement global du système.
[Sabouret, 09]
D’autre part, une interaction du point de vue d’un agent peut être dans à l’une des trois catégories suivantes selon le gain perçue :
- incidence nulle ;
- incidence positive : l’agent perçoit l’interaction comme une aide ;
- incidence négative : l’agent perçoit l’interaction comme une gêne.
Les interactions entre agents peuvent variées selon les situations dont se trouvent ces agents : coexistence, compétition ou coopération.
S’ils ne font que coexistence, alors chaque agent ne considère les autres agents que comme des composantes de l’environnement. Il n’y a aucune communication directe entre les agents.
S’ils sont en compétition, alors le but de chaque agent est de maximiser sa propre satisfaction. La compétition entre agents peut avoir plusieurs sources : Les buts des agents peuvent être incompatibles ou les ressources peuvent être insuffisantes.
S’ils sont en coopération, alors le but des agents n’est pas seulement de maximiser leurs propres satisfactions mais aussi de contribuer à la réussite de groupe. Les agents travaillent ensemble à la résolution d’un problème commun.
La coopération est une caractéristique très importante des SMA. [Sahki, 08] En effet, une résolution distribuée d’un problème ou le partage des tachés et de résultats est les résultats d’interactions coopératives entre les différents agents qui disposent d’un ensemble des caractéristiques qui leur rendent coopératifs.
Organisations dans les SMA
Lorsqu’on parle d’organisations on suppose l’existence d’un ensemble d’entités en relation formant une unité. Dans un système multi-agents, l’organisation permet aux agents de savoir quels sont leurs partenaires et quels rôles ils jouent de façon à répondre à un objectif donné.
C’est un arrangement des agents et de leurs comportements conditionné par les contraintes imposées par l’environnement [Ferber et al, 2009], [Deloach, 2009]. C’est une structure du système [Jiquan et al, 2008]. Une organisation est un ensemble d’individus regroupés au sein d’une structure régulée, ayant un système de communication pour faciliter la circulation de l’information, dont le but est de répondre à des besoins et d’atteindre des objectifs déterminés [Moujahed, 07].
Dans un système multi-agents, l’organisation est le facteur structurant, elle permet aux agents de savoir quels sont leurs partenaires et quels rôles ils jouent de façon à répondre à un objectif donné. Ferber [Ferber , 95] insiste sur la dualité entre l’aspect statique et l’aspect dynamique de l’organisation en précisant que « l’organisation est à la fois le processus d’élaboration d’une structure et le résultat même de ce processus ».
Précisent que l’organisation est le résultat d’un comportement social des agents et elle ne peut être créée explicitement par le concepteur.
Les communications dans les SMA comme chez les humains sont à la base des interactions et d’organisation.
Communication dans les systèmes multi-agents :
Sans communication, l’agent n’est qu’un individu isolé. C’est parce que les agents communiquent qu’ils peuvent coopérer, coordonner leurs actions et réaliser des tâches en commun.
Définition par Russel [Russel, 06] comme :
« La communication est l’échange intentionnel d’informations occasionné par la production et la perception de signes issus d’un système partagé de signes conventionnels. »
Les communications dans les SMA peuvent être classées en deux classes distinctes, à savoir communications directes et indirectes.
- Communications indirectes (ou implicites) : Ce sont des mécanismes fondés sur l’usage de signaux qui prennent leurs sources en biologie et en éthologie. En effet, les agents dans de tels systèmes peuvent laisser des traces (signaux) de leur présence ou de leur action qui sont perçues et interprétées par d’autres agents (tels que les phéromones chez les fourmis). Dans d’autres systèmes, les agents dans l’environnement émettent des signaux ou des champs de potentiels guidant les autres agents dans un but de compétition ou de coopération (tels que les agents robots qui peuvent émettre des signaux pour attirer ou repousser d’autres agents de leur environnement).
- Communications directes (ou explicites) : Ce modèle de communication entre agents repose sur la communication par message. L’échange direct est réalisé volontairement en direction d’un individu ou d’un groupe d’individus. Dans ce type de communication les agents sont en liaison directe, les messages sont envoyés directement et explicitement de l’émetteur au destinataire et ce via un canal de communication.
Figure 1.6 : Communication directe [Boussebough, 11].
Coopération
Les protocoles de coopération à décomposer un problème en taches puis a les distribuer. Le système doit choisir parmi les décompositions possibles et doit considérer les ressources et les possibilités de chacun des agents. [Durfee & Montgomery, 90]
La décomposition peut être effectuée par le concepteur, par les agents en utilisant une planification hiérarchique ou être directement liée à la nature de problème. Une fois la décomposition réalisée, il faut distribuer les taches selon les critères suivants :
- Eviter le sur-chargement des ressources critiques.
- Assigner les tâches aux agents ayant des capacités correspondantes.
- Laisser un agent avec grand champ d’observation assigner les taches des autres agents.
- Donner des responsabilités qui se chevauchent aux agents dans un souci de cohérence.
- Assigner des taches interdépendantes à des agents proches spatialement ou sémantiquement pour limiter les couts de communication et de synchronisation.
- Réassigner les taches pour accomplir les plus urgentes.
On utilise les systèmes multi-agents pour simuler des interactions existant entre agents autonomes. On cherche à déterminer l’évolution de ce système afin de prévoir l’organisation qui en résulte. Par exemple, en sociologie, on peut paramétrer les différents agents composant une communauté.
Questions Fréquemment Posées
Qu’est-ce qu’un système multi-agents (SMA) ?
Un système multi-agents comporte plusieurs agents qui interagissent entre eux dans un environnement commun, incluant des agents logiciels, des personnes, ou des machines mécaniques.
Comment les interactions influencent-elles les systèmes multi-agents ?
Les interactions constituent l’essence d’un système multi-agents, permettant aux agents de produire des comportements collectifs complexes et de coopérer pour atteindre des objectifs locaux ou globaux.
Quels types d’interactions existent dans un système multi-agents ?
Les interactions peuvent être classées selon l’incidence perçue par un agent : incidence nulle, incidence positive (comme une aide), ou incidence négative (comme une gêne).