Un environnement opérationnel de conception et de réalisation de systèmes multi-agents

An operational environment of conception and realisation of multi-agent systems

• Auteur / Autrice : Zahia Guessoum
• Direction : Jean-François Perrot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Paris 6

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation orientée objets (informatique)

Traitement réparti

Résumé

La représentation de systèmes complexes en vue de leur contrôle ou de leur simulation nécessite de définir des agents hybrides dotés de capacités substantielles de raisonnement et de représentation du monde dans lequel ils évoluent et de capacités réactives, pour respecter des contraintes temporelles temps réel. Nous proposons un modèle d'agents opérationnel qui possède ces caractéristiques. Ces agents combinent des propriétés cognitives et réactives logées dans des modules asynchrones différents, ce qui repose le problème de la coordination à l'intérieur même de l'agent sans pour autant faire disparaître celui de la coordination entre agents. Pour apporter une solution à ce problème, nous proposons un modèle d'agents dont les capacités cognitives sont fondées sur l'emploi de bases de règles et de métarègles. Leurs facultés réactives sont assurées par des modules asynchrones de communication et de perception. Ce modèle repose sur l'utilisation d'un ATN pour adapter le comportement des modules cognitifs à celui des modules réactifs et pour gérer les interactions entre ces différents modules. Chaque agent gère des graphes de dépendances et d'interférences pour assurer une cohérence et éviter les conflits avec les autres agents. Ce modèle repose sur le concept d'acteurs et nous nous plaçons délibérement dans le cadre de la programmation orientée-objet (smalltalk-80). Cet environnement nous fournit de puissants outils de base sous la forme de divers frameworks. Nos agents sont implémentés à l'aide de la dernière version d'actalk, une plate-forme générique pour implémenter différents modèles d'acteurs. Les bases de règles des modules de raisonnement utilisent neopus, un moteur d'inférence d'ordre 1. La principale caractéristique de neopus est le contrôle déclaratif du raisonnement. Nous utilisons le framework de simulation à événements discrets pour représenter et gérer l'évolution temporelle de nos systèmes multi-agents. Nous utilisons également rpctalk qui implémente la technique RPC, pour distribuer nos systèmes multi-agents sur plusieurs machines. Nous avons étendu ces différentes composantes pour les adapter au modèle d'agents proposé et réaliser la plateforme multi-agents DIMA. Pour valider DIMA, nous avons réalisé trois applications dont deux sont relativement importantes 1) un système de monitorage de la ventilation artificielle des patients en soins intensifs et 2) une modélisation de l'évolution économique et du changement technologique.