Show simple item record

dc.contributor.advisorScemama, Gérard
dc.contributor.advisorPinson, Suzanne
dc.contributor.authorBadeig, Fabien*
dc.date.accessioned2011-02-05T12:54:56Z
dc.date.available2011-02-05T12:54:56Z
dc.date.issued2010-09
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/5655
dc.description.abstractfrDans cette thèse, nous proposons un modèle de simulation multi-agents, le modèle Eass (Environment as Active Support for Simulation) dont l'originalité est d'intégrer le processus de simulation dans la modélisation du système. Actuellement lors de l'élaboration d'une simulation, la modélisation du système se confond avec sa mise en oeuvre dans une plate-forme de simulation car la phase d'activation des agents gérée par un ordonnanceur global et la phase d'action des agents qui intègre le mécanisme de sélection d'actions de l'agent dépendra en partie de la plate-forme de simulation. Notre proposition est d'externaliser l'évaluation du contexte local à chaque agent et la sélection du comportement en fonction de cette évaluation dans une entité centrale qui est l'environnement, tout en gardant les propriétés d'autonomie, de réactivité et de proactivité propres au paradigme multi-agent. Pour ce faire, il a fallu réifi er le lien entre le contexte d'un agent et son comportement associé à ce contexte en s'appuyant sur le principe Property-based Coordination pour permettre la représentation et la gestion des informations relatives aux composants du système. Ainsi, la modélisation ne consiste pas uniquement à modéliser le comportement de l'agent mais également à modéliser le comportement de la simulation en prenant en compte le processus d'ordonnancement. Après avoir proposé un modèle de simulation, nous avons explicité une architecture fonctionnelle précisant les spécifi cations que les plates-formes de simulation doivent respecter pour mettre en oeuvre notre modèle Eass. Pour illustrer cette architecture, deux plates-formes de simulation furent développées : la première à partir d'outils existants en couplant la plate-forme agent MadKit avec un générateur de systèmes experts Jess, et la deuxième qui est une plate- forme que nous avons entièrement développée pour s'abstraire des concessions liées à l'utilisation d'outils existants. L'application de notre modèle de simulation est un problème de gestion de crise dans les transports. Pour la modélisation du problème, il a fallu prendre en compte les contraintes organisationnelles et communicationnelles qui résultent de la nécessité de faire intervenir di fférents services avec leurs propres protocoles pour résorber la crise. Pour répondre à ce problème, nous nous sommes appuyés sur l'extension du modèle organisationnel Moise qui intègre la modélisation de la dimension communicationnelle de l'organisation, auquel nous avons intégré la modélisation de la simulation avec la défi nition des comportements des agents.en
dc.language.isofren
dc.subjectcontextual activationen
dc.subjectscheduling policyen
dc.subjectEnvironmenten
dc.subjectMulti-agent Simulationen
dc.subjectactivation contextuelleen
dc.subjectordonnancementen
dc.subjectEnvironnementen
dc.subjectSimulation multi-agentsen
dc.subject.ddc006.3en
dc.titleUn environnement actif pour la simulation multi-agents. Application à la gestion de crise dans les transportsen
dc.title.alternativeAn active environment for multiagent simulation : Application to crisis management in transporten
dc.typeThèseen
dc.contributor.editoruniversityUniversité Paris Dauphine
dc.description.abstractenIn this Ph.d thesis, we propose a model of multi-agent simulation, Eass (Environment as Active Support for Simulation). The originality of this model is to integrate the simulation process in the modeling of the system. When a simulation is designed, the system modeling merges with its implementation in a simulation platform because (1) the activation of agents is managed by a global scheduler and (2) the action phase of agents, which incorporates the action selection mechanism, depends in part on the simulation platform. Our proposal is to outsource the evaluation of the local context of each agent and the selection of agent behavior, managing this assessment in a central entity which is the environment. To achieve this objective, it was necessary to reify the link between the context of an agent and its behavior, thanks to the principle Property-based Coordination which allows the representation and management of information related to the system components. Thus, modeling the system necessitates not only to model the behavior of the agent but also to model the behavior of the simulation taking into account the scheduling process. We built a functional architecture based on our model Eass which details the speci cations that a simulation platform has to implement in order to support our model. To illustrate this architecture, two simulation platforms were developed : the rst is based on a coupling of existing tools that are the agent platform MadKit and the expert system generator Jess, the second is a new simulation plateform developed to tackle the limits to the use of existing tools. The application of our simulation model is a problem of crisis management in transport. To model the problem, it was necessary to take into account the organizational and communication constraints arising from the need to involve di erent services with their own protocols to manage crisis. To address this problem, an extension of the organizational model Moise integrating the modeling of the communication dimension of the organization, is used. We have added the simulation modeling, including the de nition of agent behaviors, to this organizational modeling.en
dc.identifier.citationpages232en
dc.identifier.theseid2010PA090027en
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.subject.ddclabelIntelligence artificielleen
hal.person.labIds*


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record