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AMCA : Approche Multicritère pour la Coopération entre Agents

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Date
1996
Publisher city
Paris
Collection title
Cahier du LAMSADE
Dewey
Intelligence artificielle
Sujet
modèles multicritères; systèmes multi-agents; coopération; Intelligence artificielle distribuée
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/4477
Collections
  • LAMSADE : Publications
Metadata
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Author
Balbo, Flavien
Moraitis, Pavlos
Pinson, Suzanne
Type
Document de travail / Working paper
Abstract (FR)
Dans les systèmes multi-agents, la coopération entre agents est un processus fondamental permettant la résolution globale d’un problème alors que chaque agent n’a qu’une vision locale du problème. Cet article présente une approche coopération (méthode AMCA) ainsi que le modèle d’agent générique associé. Alors que les approches précédentes se sont attachées à développer des méthodes permettant de choisir dans un ensemble d’agents le meilleur possible suivant un seul point de vue, l’approche multicritère que nous proposons exploite les préférences des agents suivant différents critères et agrège les préférences pour trouver une combinaison satisfaisante entre un ensemble de tâches affectées à un ensemble d’agents. De plus la méthode repose sur une présélection des agents évitant ainsi l’utilisation de recherche par diffusion.

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