c'est une présentation sur les notions de base des systèmes multi -agents

1. Institut Supérieur de Gestion de Tunis 1ère année Mastère de recherche IAG Les Systèmes Multi Agents Bon suivi…. Amna Dridi dridiamna@gmail.com Le 5 avril 2011

2. Objectifs du cours Initiation à l’Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) et plus particulièrement aux Systèmes Multi Agents (SMA). Se familiariser aux concepts agent, système multi agents, interactions... Utiliser le paradigme SMA pour la modélisation et la simulation de phénomènes collectifs. Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10

3. Plan Motivations Historique Agent: Définitions, Architecture et Apprentissage SMA: Concepts de base, Caractéristiques et Utilité Domaines d’Applications Conclusion Références Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10

4. Motivations Historique Agent Motivations Evolution de l’informatique Des systèmes de plus en plus répartis Accroissement des capacités informatiques Des nouveaux besoins applicatifs Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10

5. Motivations Historique Agent Historique 1980: les agents sont limités au domaine de l’IA IA distribuée, systèmes multi agents … 1990: la notion d’agent s’élargit assistants personnels, interfaces, recherche d’information … 1995: tout devient agent vie artificielle, agents économiques … Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10

6. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent: Définition 1: 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. Amna Dridi 12 3 4 5 6 7 8 9 10

7. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Définition 2: J. Ferber 91 Entité réelle ou virtuelle prolongée dans un environnement sur lequel elle est capable d’agir, Qui dispose d’une capacité de perception et de représentation partielle de cet environnement Qui peut communiquer avec d’autres agents Qui est mue par un ensemble de tendances (objectifs individuels, fonctions de satisfaction, de survie) qui possède un comportement autonome tendant à satisfaire ses objectifs, qui est capable éventuellement de se reproduire Amna Dridi 23 4 5 6 7 8 9 10 11

8. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Définition 3: Wooldridge 98 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. Situésignifie que l’agent peut recevoir des entrées sensorielles provenant de son environnement et qu’il peut effectuer des actions qui sont susceptibles de changer cet environnement. Autonomesignifie que l’agent est capable d’agir sans l’intervention directe d’un humain (ou d’un autre agent) et qu’il a le contrôle de ses actions et de son état interne. Flexible signifie que l’agent est capable de répondre à temps, proactif et social. Amna Dridi 23 4 5 6 7 8 9 10 11

9. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Agents réactifs Un agent réactif ne fait que réagir aux changements qui surviennent dans l’environnement Il existe deux sections décrivant deux modèles qui peuvent servir à la conception d’agents réactifs Agents à reflexes simples Agents conservant une trace du monde Amna Dridi 34 5 6 7 8 9 10 11 12

10. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Agents délibératifs: Ce sont des agents qui effectuent une certaine délibération pour choisir leur actions. Une telle délibération peut se faire en se basant sur les buts de l’agent ou sur une certaine fonction d’utilité. 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. Amna Dridi 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

11. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Agents hybrides: 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. On parle alors d’architecture hybride, dans laquelle on retrouve généralement plusieurs couches logicielles Architecture d’agents en couches [JEN 98] Amna Dridi 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

12. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Agents apprenants: Modèle général d’agent apprenant [RUS 95] Amna Dridi 7 8 910 11 12 13 14 15 16

13. Historique Agent SMA Définitions Architecture Apprentissage Agent Agent VS Objet: Possèdent un état interne Des unités de comportement modulaires (méthodes/compétences) Similarités Communiquent par envoi de messages Peuvent agir pour modifier leur état Différences Amna Dridi 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

14. Agent SMA Applications Concepts de base Caractéristiques Utilités SMA SMA = Société d’entités en interaction en vue de satisfaire au mieux un ou plusieurs buts Contrôle décentralisé Deux niveaux de description: individuel (local), collectif (global) Les interactions: Communication, Coopération, Négociation, Concurrence,… Amna Dridi 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

15. Agent SMA Applications Concepts de base Caractéristiques Utilités SMA SMA (A, E, I, O): l’approche voyelle [Demazeau]: Amna Dridi 8 9 10 11 12 1314 15 16 17

16. Agent SMA Applications Concepts de base Caractéristiques Utilités SMA Autonomie/ control décentralisé Distribué Hétérogénéité Place des utilisateurs La connaissance dans les SMA Délégation du contrôle au système et émergence Amna Dridi 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

17. Agent SMA Applications Concepts de base Caractéristiques Utilités SMA Complexité inhérente de l’application Distribution inhérente de l’application Contraintes d’exécution Besoin d’évolutivité Besoin d’ouverture Amna Dridi 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

18. SMA Applications Conclusion Domaines d’applications Applications industrielles Applications commerciales Applications médicales/ biomédicales La recherche d’informations … Amna Dridi 12 13 14 15 16 17 18 19 20

19. Applications Conclusion Références Conclusion Pluridisciplinarité des SMA: systèmes distribués, IA, BD, langage naturel, robotique, réseaux et télécommunication, biologie, éthologie…. Un SMA n’est pas obligatoirement la solution adéquate dans toutes les situations. Amna Dridi 12 13 14 15 16 17 18 19 20

20. Applications Conclusion Références Références Anonyme, « Agents et systèmes multi agents », www.dama.ift.alaval.ca, consulté le 22 février 2011 Chaib-draa, « Agents Intelligents », 2010 Christiane Boujot, « Système Multi Agents: Modélisation et simulation informatique de comportements collectifs », 1998 Jennings N., sycara K., Wooldridge M., « A Roadmap of Agent Research and Development », 1998 Khaled Ghdira, « Les systèmes multi agents et la Recherche d’Informations », mars 2010 Olivier B., Philippe B., Laurent V., « Système Multi Agents », octobre 2001 Russel S.J., « Artificial Intelligence: A modern Approach », 1995 T.Guyet, « Systèmes Multi Agents : Introduction et Applications biomédicales », 2007 Amna Dridi 13 14 15 16 17 18 19 20

21. Savoir plus… Techniques de modélisation des systèmes multi agents : modèles algébriques, modèles opératoires, AUML, MA-AUML…. Les plates formes multi agents: Jade, madKit, Zeus, Agent Builder… Langage de communication des agents: KQML, FIPA ACL Les Agents d’Internet Amna Dridi 13 14 15 16 17 18 19 20

22. Merci pour votre attention