Lamiae
Sommaire: Une approche à base d’agents adaptatifs pour la résolution des systèmes complexes
Chapitre 1 : Introduction générale
Chapitre 2 : Agent et Systèmes multi agents
2.1 Introduction
2.2 Agents et système multi agents
2.2.1 Que ce qu’un agent ?
2.2.2 Un système multi agents
2.3 Les SMAs et les autres paradigmes de la programmation
2.3.1 Les SMAs et l’intelligence artificielle
2.3.2 Les SMAs et l’approche Orienté Objet
2.4 L’agent et son environnement
2.5 Architectures d’agents
2.5.1 Agent basé sur la logique
2.5.2 Agent réactif
2.5.2.1 Agents à reflex simple
2.5.2.2 Agents conservant une trace du monde
2.5.3 Agent délibératif
2.5.4 Agent BDI (Belief-Desire-Intention)
2.5.5 Architecture hybride ou architecture couches
2.5.5.1 Architecture en couches horizontales
2.5.5.2 Architecture en couches verticales
2.6 Communication et interaction en SMA
2.6.1 Interaction
2.6.2 Communication et actes de langage
2.6.2.1 Communication
2.6.2.2 Actes de langage
2.7 Les langages de communication dans les SMAs
2.7.1 Le langage KQML
2.7.1.1 Les performative de KQML
2.7.1.2 Facilitateurs KQML
2.7.2 Le langage FIPA ACL
2.8 Plateformes multi agents
2.8.1 La plate-forme JADE
2.8.2 La plate-forme Mace
2.8.3 La plate-forme ZEUS
2.8.4 La plate-forme MADKIT
2.8.5 La plate-forme SWARM
2.9 Conclusion
Chapitre 3 : Les réseaux de Petri
3.1 Introduction
3.2 Définitions
3.2.1 Un réseau de Petri
3.2.2 Transition source et transition puits
3.2.3 Boucle
3.3 Propriétés des réseaux de Petri
3.3.1 Règles de franchissement
3.3.2 Accessibilité (Reachability)
3.3.3 Bornitude
3.3.4 Vivacité
3.3.5 Réversibilité et état d’accueil
3.3.6 Couverture
3.3.7 Persistance
3.4 Extensions des réseaux de Petri
3.4.1 Les réseaux de Petri généralisés
3.4.2 Les réseaux de Petri colorés
3.4.3 Les réseaux de Petri temporisés
3.4.4 Les réseaux de Petri avec arc inhibiteur
3.5 Exemples de modélisation par des réseaux de Petri
3.5.1 Machine à états finis
3.5.2 Activités parallèles
3.5.3 Calcule de flux de données
3.6 Conclusion
Chapitre 4 : Adaptabilité dans les systèmes multi agents
4.1 Introduction
4.2 Étapes de l’adaptation
4.2.1 Déclenchement
4.2.2 Décision
4.2.3 Réalisation
4.3 Dimension de l’adaptation
4.3.1 Le composant
4.3.2 Interface (ou liaison)
4.3.3 Configuration
4.4 Niveau de l’adaptation
4.4.1 Programmeur
4.4.2 Administrateur
4.4.3 Logiciel
4.5 Moments de l’adaptation
4.5.1 Avant l’exécution du système
4.5.2 Au lancement du système
4.5.3 Pendant l’exécution du système
4.6 Adaptabilité dans les systèmes multi agents
4.6.1 L’adaptabilité au niveau de l’agent
4.6.1.1 MADCAR- AGENT
4.6.1.2 MAST (Multi-Agent System Toolkit).
4.6.1.3 Magique
4.6.1.4 MALEVA
4.6.1.5 DIMA
4.6.1.6 BOND
4.6.2 Adaptation au niveau de l’organisation
4.6.2.1 Tendances fondamentales
4.6.2.2 L’émergence
4.6.2.3 La théorie AMAS
4.6.2.4 La méthodologie ADELF
4.7 Conclusion et critiques
Chapitre 5: Agent auto adaptable à base de composants
5.1 Introduction
5.2 L’approche suivie
5.3 Structure de l’agent auto-adaptable
5.3.1 Le bloc d’adaptation et de supervision
5.3.1.1 Le mécanisme d’observation de l’environnement
5.3.1.2 Le générateur de comportement
5.3.1.3. La base de composants
5.3.1.4. Le module d’extension
5.3.2 Le bloc de fonctionnement
5.4 Génération de configurations
5.4.1 Représentation de la base de composants
5.4.2 Ajout de nouveaux composants à la base
5.4.3 Représentation de l’évènement
5.4.4 Configuration initiale
5.4.5 Règles de franchissement
5.4.6 Séquence de franchissement
5.4.7 Problème de composition de l‘agent
5.4.8 Sélection de composants
5.5 Conclusion
Chapitre 6 : Etude de cas et implémentation
6.1 Introduction
6.2 Présentation d’application développée
6.3 Exemple d’exécution
6.4 Un scénario d’exécution
6.5 Conclusion
Conclusion générale
Bibliographie
Extrait du mémoire une approche à base d’agents adaptatifs pour la résolution des systèmes complexes
Chapitre 1: Introduction générale
Les premiers systèmes informatiques sont des entités isolés, dont la communication est limitée à leurs opérateurs humais, bien que les systèmes d’aujourd’hui sont souvent interconnectés et intégrés dans des grands systèmes, qu’on appel systèmes distribués.
L’internet est un exemple très dominant de la distribution des systèmes actuels, de telle sorte qu’on a arrivé à un temps où la quasi-totalité des ordinateurs dans les différentes institutions académiques et industrielles font partie de ce gigantesque système distribué de connexion et de partage. Bien que Les systèmes distribués et concurrents sont vues dans ses premiers temps, comme des applications complexes, ambigus, et source de problèmes, ces idées sont changées radicalement avec le développement très reconnu et très rapide de l’Internet.
Aujourd’hui, et dans le future, les systèmes distribués et concurrents deviennent la norme dans les systèmes informatiques commercial et industriel, menant chercheurs et praticiens de mettre en cause leurs fondements de raisonnement en informatique, en cherchant des modèles théoriques qui reflètent le mieux la réalité de calcule principalement comme un processus d’interaction.
La tierce tendance est alors de plus vers des systèmes intelligents. C’est que, la complexité des tâches à automatiser et résoudre avec des solutions informatique augmente d’une manière régulière. Et on va progressivement tendre vers une conception des systèmes informatiques résolvant des problèmes que avant, une solution par ordinateur n’est pas du tout envisageable.
La prochaine tendance est vers une augmentation de confiance. Par exemple, on délègue systématiquement aux systèmes informatiques des tâches de plus en plus critiques allant jusqu’au pilotage d’avions. Dans la réalité, on arrive à un point où on peut adopter le jugement d’un ordinateur dans un système avionique, pour un problème donné, sur lequel on fait confiance et le préféré du jugement des pilotes très expérimentés dans le domaine.
La communication homme machine a aussi connu de très importants avancements.
La résolution des systèmes complexes
Dans les premiers jours de l’informatique, l’utilisateur communique avec l’ordinateur par une manipulation directe des circuits dans le bord de la machine, l’exécution interne de la machine est visible pour l’utilisateur, et pour pouvoir l’utiliser d’une manière efficace, il doit parfaitement comprendre sa structure interne et son fonctionnement.
Cette interface primitive et non productive laisse peu à peu la place à une interface de ligne de commande, où l’interaction avec la machine est significativement avancée, et l’utilisateur sera capable de faire entrer des instructions qui seront ensuite exécutés. A sont tours ces interfaces ont données leurs places aux interfaces graphiques, et à un paradigme de manipulation direct dans lequel l’utilisateur contrôle la machine par la manipulation des icones correspondants aux objets tel que des programmes et des fichiers. Tous ces développements ont permet au programmeur de concevoir et d’implémenter des logiciels de haut niveau et avec un haut degré d’abstraction et d’interopérabilité.
La résolution des systèmes complexes
La tendance d’augmenter le domaine d’application de l’informatique et l’automatisation des tâches implique le besoin de développer des systèmes efficaces qui peuvent agir convenablement pour notre bénéfice. Cela implique deux aptitudes, la première est l’aptitude des systèmes à agir indépendamment de notre intervention directe. La seconde est le besoin des systèmes informatiques d’être capable de représenter parfaitement nos intérêts lors de l’interaction avec nous et/ou avec d’autres membres gens de systèmes.
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