Thèse soutenue

Approche adaptative de systèmes multi-agents dans un contexte vie artificielle
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Auteur / Autrice : Claude Lattaud
Direction : Norbert Cot
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 1998
Etablissement(s) : Paris 5
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Norbert Cot, Paul Bourgine, Alexis Drogoul, Jean-Arcady Meyer, Joël Quinqueton, Gilles Venturini
Rapporteurs / Rapporteuses : Joël Quinqueton, Gilles Venturini

Résumé

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La vie artificielle est un des domaines émergents lies à l'intelligence artificielle. Son objectif principal est la synthèse d'artefacts afin de reproduire certaines fonctions et certains comportements appartenant à des êtres vivants. Ces créatures artificielles, nommées agents dans les systèmes multi-agents, sont construites à partir de modèles de la génétique moderne. Ainsi, ces agents sont munis de lois d'évolution, calquées sur la théorie néo-darwinienne de l'évolution, permettant d'adapter leurs comportements en fonction des modifications de leur environnement. L'objectif principal de cette thèse concerne l'étude de l'adaptation, comportementale et morphologique, de ces agents dans des environnements dynamiques. Plus précisément, l'évolution de ces populations d'entités artificielles est abordée au travers des questions fondamentales suivantes : par quels moyens ces entités agissent-elles sur leur environnement et interagissent-elles entre elles ? Sont-elles dotées de capacités de mémoire et de raisonnement ? La première étape pour construire les entités artificielles étudiées dans cette thèse consiste en l'élaboration d'un modèle de classes. Chacune de ces classes représente un outil, une fonction, accessible à ces entités. La seconde étape définit les méthodes utilisées pour leur évolution. Le concept de macro-évolution est alors introduit afin de permettre aux entités de subir une évolution en profondeur de leurs classes. Ce processus leur offre la possibilité d'évoluer progressivement du simple vers le complexe. Cette notion de macro-évolution, découpée en une classification et un opérateur de macro-mutation, est évaluée par le biais de deux applications : optimisation de l'acquisition de ressources d'une part et survie en environnement dynamique d'autre part. Un ensemble de simulations apporte de nombreux résultats significatifs quant à l'intérêt de la macro-évolution dans les processus d'adaptation. L'émergence de comportements singuliers est mise en évidence tant du point de vue individuel que du point de vue collectif. Ainsi, la plupart des agents, initialement très simples, acquièrent finalement des facultés de communication lors de cette macro-évolution.