Modélisation de la complexité et de la dynamique des simulations multi-agents : application pour l’analyse des phénomènes émergents

Modeling of the complexity and the dynamic of multi-agents systems : application for the analysis of emergent phenomena

• Auteur / Autrice : Thomas Moncion
• Direction : Alain Denise
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 11/12/2008
• Etablissement(s) : Evry-Val d'Essonne
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale des Génomes aux organismes (Versailles ; 2000-2015)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes auto-organisés

Systèmes biologiques

Intelligence artificielle répartie

Mots clés libres

Systèmes complexes

Complex systems

Résumé

Les systèmes multi-agents sont caractérisés par le travail coopératif d'un ensemble d'agents autonomes, fonctionnant de manière décentralisée en vue de la réalisation d'un objectif global. Au sein de ces systèmes se produisent des phénomènes dits d'émergence, ou d'auto-organisation, par lesquels des structures ou des organisations particulières peuvent apparaître au niveau collectif qui n'étaient pas décrites de manière explicite au niveau individuel. Ainsi des fourmis qui s'organisent en files d'individus sans qu'aucune n'ait de représentation correspondant à la notion de "file". De par leurs interactions au niveau local, les agents produisent et maintiennent dynamiquement des structures au niveau global qui contraignent en retour l'activité de chacun des individus. Ces phénomènes sont fondamentaux dans l'étude des systèmes biologiques complexes mais sont pourtant très difficiles à formaliser car liés généralement à une interprétation en partie subjective d'un observateur extérieur au système. Le sujet proposé vise à aborder le problème du passage d'un niveau d'abstraction à un autre, ainsi que l'interaction, au sein d'un système, entre agents de différents niveaux, en combinant plusieurs approches complémentaires: une première approche concerne l'étude de formalismes adaptés à la représentation de phénomènes émergents. Cela passe notamment par la prise en compte de relations entre entités de différents niveaux d'abstraction, et par la prise en compte de comportements qui s'expriment différemment en fonction du niveau d'abstraction auquel l'entité est considérée. une deuxième approche qui s'appuiera sur la précédente concerne la détection automatique de phénomènes émergents. Pour ce faire, il sera nécessaire de développer des mécanismes permettant aux entités qui participent au système de détecter l'apparition de structures particulières (spatiales et/ou temporelles, statiques ou dynamiques) et de caractériser le passage d'un niveau d'abstraction donné au niveau supérieur. du fait de la très grande difficulté d'aborder le problème précédent dans toute sa généralité, nous prévoyons de développer une approche semi-interactive dans laquelle un observateur humain pourra avoir un rôle pour orienter le système vers la détection de structures particulières et leur caractérisation d'une manière particulière. Outre l'aide apportée au système, il s'agit d'orienter ce dernier vers la prise en compte d'abstractions a priori utiles et intéressantes. Cela passe notamment par la conception de modalités de visualisation et d'interaction adaptées à ce problème. ces différentes problématiques seront étudiées dans le cadre de plusieurs problèmes de simulation multi-agent pour la biologie.

Multi-agent systems are characterized by the cooperative work of a set of autonomous agents, operating in a decentralized manner with a view to achieving a goal. Within these systems produce phenomena known as emergence, or self-organization, in which structures or organizations may appear on a collective level that were not explicitly described at the individual level. Thus ants that are organized into files of individuals without having representation corresponding to the "file". Through their interactions at the local level, the agents produce and maintain structural dynamics at the global level which in turn constrain the activities of each individual. These phenomena are fundamental in the study of complex biological systems but are very difficult to formalize because usually related to a subjective interpretation of an observer outside the system. The subject is intended to address the problem of transition from one level of abstraction to another, and the interaction, within a system between officers of different levels, combining several complementary approaches: a first approach concerns study formalisms adapted to the representation of emergent phenomena. This includes taking account of relationships between entities of different levels of abstraction, and by taking behaviors that are expressed differently depending on the level of abstraction to which the entity is considered. a second approach which builds on the previous concerns the automatic detection of emergent phenomena. To do this, it will be necessary to develop mechanisms that allow entities that participate in the system to detect the emergence of structures (spatial and / or temporal, static or dynamic) and characterize the passage of a given level of abstraction to the next level. because of the great difficulty of dealing with the previous problem in all its generality, we plan to develop a semi-interactive approach in which a human observer may have a role to guide the system to detect structures and their characterization of a particular way. In addition to assisting the system, it is the guide to take into account a priori abstractions useful and interesting. This includes the design of procedures for display and interaction adapted to this problem. these issues will be explored in several issues of multi-agent simulation in biology.