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dc.contributor.advisorCazenave, Tristan
dc.contributor.authorArib, Souhila*
dc.date.accessioned2016-03-31T14:40:57Z
dc.date.available2016-03-31T14:40:57Z
dc.date.issued2015-09
dc.date.issued
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/15472
dc.description.abstractfrLe travail que nous présentons dans cette thèse s'articule autour du problème de la formation de coalitions entre des agents égoïstes qui planifient leurs activités, dans les systèmes multi-agents (SMA). Nous avons proposé, dans un premier temps, un mécanisme qui se fonde sur l’analyse des actions des agents dans leurs plans et le raisonnement sur les plans des autres, grâce notamment au calcul d’un degré de croyance sur les actions. Nous nous sommes, par ailleurs, intéressés au problème de la formation de coalitions avec des contraintes dynamiques et des préférences que les agents révèlent et communiquent aux autres lors de leurs négociations. Enfin, nous avons affiné notre mécanisme de formation des coalitions en permettant une recherche des coalitions guidée par la construction d'un arbre de contraintes et d'un arbre de coalitions, qui sont ensuite exploré par le biais de l'algorithme Monte-Carloen
dc.language.isofren
dc.subjectProtocoles d'interactionsen
dc.subjectAlgorithme Monté-Carloen
dc.subjectPlanificationen
dc.subjectAgents égoïstesen
dc.subjectFormation de coalitionsen
dc.subjectSystèmes multi-Agentsen
dc.subject.ddc006.3en
dc.titleMécanismes de formation de coalitions d'agents dans les processus de planificationen
dc.title.alternativeOn coalition formation methods in multi-agents systemsen
dc.typeThèseen
dc.description.abstractenThe work we present, in this thesis, focuses on the coalition formation problem for self-interested agents which plan their activities in multi-agents systems. As a first step, we have proposed, a mechanism that is based on the analysis of the agents' actions in their plans and reasoning about the plans of others. Additionally, we have addressed the problem of coalition formation with dynamic constraints and preferences that agents reveal and communicate to others during their negotiations. Finally, we have refined our coalition formation mechanism allowing a guided search of the coalitions by building a tree of constraints and a tree of coalitions. Each tree is explored by means of the Monte-Carlo algorithmen
dc.identifier.theseid2015PA090027en
dc.subject.ddclabelIntelligence artificielleen
dc.rights.intranetouien
hal.person.labIds*


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