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dc.contributor.authorBalbo, Flavien
dc.contributor.authorBadeig, Fabien
dc.date.accessioned2012-05-23T13:40:00Z
dc.date.available2012-05-23T13:40:00Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/9271
dc.description.abstractfrTraditionnellement, la simulation multi-agents est utilisée pour comprendre des processus complexes de la vie réelle et pour expérimenter des scénarios divers dans un objectif de reproduction, de compréhension et d’évaluation de ces processus. Une étape importante lors la conception d’une simulation multi-agents est le choix d’une politique d’ordonnancement que contrôlera l’exécution des agents. Dans les plates-formes de simulation actuelles, une faiblesse est la mise en oeuvre du cycle local d’exécution de l’agent (perception - décision - action) où l’analyse du contexte de l’agent est répétée dans chaque agent à chaque cycle de temps de l’exécution de la simulation. Contrairement aux approches classiques, notre proposition fournit un nouveau cadre conceptuel et opérationnel pour la simulation multi-agents. En effet, l’originalité de notre approche EASS est d’externaliser l’évaluation du contexte des agents à l’environnement où le principe est de conditionner l’activation d’un agent en fonction de son contexte. Les principaux avantages de l’activation contextuelle est un gain d’efficacité en terme d’exécution, et une meilleure flexibilité, généricité et réutilisation des comportements de l’agent.en
dc.language.isofren
dc.subjectsimulation mutli-agentsen
dc.subjectframeworken
dc.subjectEnvironnementen
dc.subject.ddc006.3en
dc.titleUn cadre conceptuel et opérationnel pour la simulation multi-agentsen
dc.typeCommunication / Conférence
dc.contributor.editoruniversityotherINRETS Institute, Gretia Laboratory;France
dc.identifier.citationpages933-949en
dc.relation.ispartoftitle7e Plateforme AFIA, Association Française pour l'Intelligence Artificielleen
dc.relation.ispartofeditorPlate-forme AFIA
dc.relation.ispartofpublnamePublibooken
dc.relation.ispartofdate2011
dc.relation.ispartofpages964en
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.subject.ddclabelIntelligence artificielleen
dc.relation.ispartofisbn978-2-7483-6423-1en
dc.relation.conftitleRJCIA 2011en
dc.relation.confdate2011-05
dc.relation.confcityChambéryen
dc.relation.confcountryFranceen


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