L’analyse de cas en simulation multi-agent révèle des approches novatrices pour explorer des environnements inconnus, transformant notre compréhension des algorithmes d’agrégation. Les résultats expérimentaux démontrent une amélioration significative des performances, promettant des avancées cruciales en intelligence artificielle distribuée.
Simulation multi agent
La simulation multi-agent permet une validation d’un modèle. La structure, la dynamique et l’évolution d’un système sont liées. Lorsqu’il s’agit d’imiter une réalité à l’aide de systèmes multi-agents, modèle et simulation sont liés.
En simulation multi-agent, la vision d’un phénomène est, si l’on considère que celui-ci est modélisé suivant les principes des systèmes multi-agents, distribué. Ainsi, le phénomène réel à simuler est décomposé (naturellement ou volontairement) en un ensemble d’éléments discrets autonomes dont les interactions reproduisent le phénomène.
Chacun des éléments est ensuite modélisé par un agent pour lequel il faut pour définir les connaissances, les capacités fonctionnelles, les comportements et les modes d’interaction qu’il adoptera à l’encontre des autres agents. [Champion, 03]
La simulation, à l’instar des observations effectuées dans la réalité, permet d’évaluer le modèle défini et de l’enrichir.
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Source:
Figure 1.12 : Principes de la simulation multi-agent. [Champion, 03]
La simulation multi-agent est donc une technique qui permet de reproduire des phénomènes difficilement appréhensibles de manière analytique. Il s’agit également d’un outil puissant et d’une méthode permettant de découvrir de nouvelles règles d’interaction sociale ou d’organisation.
La simulation multi-agent présente de nombreuses applications et est utilisée, surtout depuis le début des années 1990, dans des domaines extrêmement variés. Il est ainsi possible de citer quelques exemples tels que l’éthologie et plus spécialement la simulation de fourmilières [Drogoul, 93], l’origine et l’évolution du langage humain [Kaplan, 98], la gestion des ressources naturelles les phénomènes urbains, ou encore les organisations humaines.
I .10. Avantage des SMA :
Les SMA-s possèdent les avantages traditionnels de la résolution distribuée et concurrente de problèmes comme [Chaib et al,01]:
- La modularité : permet de rendre la programmation plus simple. Elle permet, de plus, aux systèmes multi-agents d’être facilement extensibles, parce qu’il est plus facile d’ajouter de nouveaux agents à un système multi-agent que d’ajouter de nouvelles capacités à un système monolithique.
- La vitesse : est principalement due au parallélisme, car plusieurs agents peuvent travailler en même temps pour la résolution d’un problème.
- La fiabilité : peut être également atteinte, dans la mesure où le contrôle et les responsabilités étant partagés entre les différents agents, le système peut tolérer la défaillance d’un ou de plusieurs agents. Si une seule entité contrôle tout, alors une seule
défaillance de cette entité fera en sorte que tout le système tombera en panne (dû à la redondance).
Ils héritent aussi des bénéfices envisageables de l’Intelligence Artificielle comme :
- Le traitement symbolique (au niveau des connaissances) ;
La facilité de maintenance ;
- La réutilisation et la portabilité mais surtout, ils ont l’avantage de faire intervenir des schémas d’interaction sophistiqués.
- Les types courants d’interaction incluent la coopération, la coordination et la négociation [Chaib et al, 01].
Problèmes des SMA :
Bien que les SMA offrent de nombreux avantages potentiels, ils doivent aussi relever beaucoup de défis. Voici les problèmes inhérents à la conception et à l’implémentation des SMA, d’après [Chaib et al, 01] :
- Comment formuler, décrire, décomposer, et allouer les problèmes et synthétiser les résultats ?
- Comment permettre aux agents de communiquer et d’interagir ? Quoi et quand communiquer ?
- Comment assurer que les agents agissent de manière cohérente i) en prenant leurs décisions ou actions, ii) en gérant les effets non locaux de leurs décisions locales et iii) en évitant les interactions nuisibles ?
- Comment permettre aux agents individuels de représenter et raisonner sur les actions, plans et connaissances des autres agents afin de se coordonner avec eux ? Comment raisonner sur l’état de leurs processus coordonnés (comme l’initialisation ou la terminaison) ?
- Comment reconnaître et réconcilier les points de vue disparates et les intentions conflictuelles dans un ensemble d’agents essayant de coordonner leurs actions ?
- Comment trouver le meilleur compromis entre le traitement local au niveau d’un seul agent et le traitement distribué entre plusieurs agents (traitement distribuée qui induit la communication) ? Plus généralement, comment gérer la répartition des ressources limitées ?
- Comment éviter ou amoindrir un comportement nuisible du système global, comme les comportements chaotiques ou oscillatoires ?
- Comment concevoir les plates-formes technologiques et les méthodologies de développement pour les SMA ?
Champs d’application des systèmes multi-agents
Les SMA sont des systèmes idéaux pour représenter des problèmes possédant de multiples méthodes de résolution, de multiples perspectifs et/ou de multiples résolveurs.
Un système multi agent possède les avantages de la résolution distribuée et concurrente de problèmes comme la modularité, la vitesse (via le parallélisme), et la fiabilité (due à la redondance). [Sahki, 08]
Ils héritent aussi des bénéfices envisageables d’IA comme le traitement symbolique, la facilite de maintenance, la réutilisation et la portabilité.
Les domaines d’application de la technologie d’agents sont très vastes, des exemples d’applications sont :
- Assistance du commerce électronique : les agents sont utilisés pour les négociations modérées, en comparant des propositions, etc.,
- Simulation des systèmes décentralisés: agents comme un outil de modélisation (biologie, règlement de la circulation etc.)
- Appareils portatifs et mobiles : les agents dirigent des systèmes mobiles (téléphone cellulaire, PDA, etc.) résolue les problèmes de la connectivité, délégation de tâches de la recherche de l’information, etc.,
- Robots et robot coopération : les agents sont personnifiés dans les robots et réagissent réciproquement dans le vrai monde.
- Interface homme : interface agents (être en face de l’utilisateur), assistants personnels (profil d’utilisateur, apprendre, etc.), des agents qui communiquent et réagissent réciproquement avec les êtres humains (réalité virtuelle, graphique, avatars, etc.,)
- Intégration et inter-opération: agents qui enveloppent des systèmes existants (intégration de l’entreprise, systèmes informatisés, etc.,)
Conclusion :
Dans ce chapitre, nous avons présenté un état de l’art sur les agents et les systèmes multi- agents. Nous avons commencé par la définition de concept agent, puis nous avons présenté les types des agents existants qui sont classés en général en deux groupes : les agents cognitifs et les agents réactifs, à partir de deux types d’agent nous avons distingué un autre type des agents qui combine entre les deux appelés les agents hybrides.
Nous avons indiqué qu’un système où évoluent plusieurs agents est appelé un système multi agents. Ou les agents peuvent interagir entre eux à travers un ensemble d’évènements pendant lesquels les agents sont en relation les uns avec les autres soit directement, soit par le biais de l’environnement.
Ensuit nous avons présenté les caractéristiques et les composants de base des SMA-s, en passant par un rappel de la définition d’agents puis la définition d’un environnement jusqu’à l’exploration de relation entre les agents dans un SMA qui est : l’interaction entre eux, ensuite nous avons présenté les principaux comportements d’un SMA à savoir l’auto-organisation, l’émergence et la stigmergie.
Comme on a décrivez un phénomène naturel qui est « la simulation multi-agent ». Puis nous avons identifié les avantages et les problèmes fondamentaux, Enfin nous avons terminé par les domaines d’application des SMAs.
Questions Fréquemment Posées
Quels sont les avantages de la simulation multi-agent ?
Les SMA-s possèdent des avantages tels que la modularité, la vitesse due au parallélisme, et la fiabilité grâce à la répartition des responsabilités entre les agents.
Quels problèmes rencontrent les systèmes multi-agents ?
Les problèmes incluent la formulation et l’allocation des problèmes, la communication entre agents, et la cohérence des actions des agents.
Comment la simulation multi-agent aide-t-elle à modéliser des phénomènes complexes ?
La simulation multi-agent permet de reproduire des phénomènes difficilement appréhensibles de manière analytique et d’évaluer et d’enrichir le modèle défini.