Production networks modeling using adaptive multiagent systems

• Auteur / Autrice : Samir Hamichi
• Direction : Zahia Guessoum
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Paris 6

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation par ordinateur

Systèmes adaptatifs (technologie)

Modèles mathématiques

Fonctions de production

Intelligence artificielle répartie

Résumé

Dans cette thèse, nous présentons un modèle multi-agents qui a pour objectif d'étudier les structures organisationnelles émergentes dans les réseaux de production et leur réification par le biais d'algorithmes à base de phéromones. Le modèle considère les agents (firmes) incorporé dans un réseau de production, qui interagissent entre eux à travers de relation B2B (business-to-business). L'évolution de la structure du réseau est endogène, car il prend en compte le comportement individuel des firmes et de leurs interactions. Les firmes sont des agents adaptatifs qui prennent des décisions d'investissement en fonction de leur efficience économique. Elles adaptent leurs prix pour être compétitives et obtenir une plus grande part du marché. En outre, elles adaptent leurs relations d'affaires avec leurs fournisseurs afin de réduire les coûts et d'obtenir un niveau élevé de satisfaction de leurs commandes. La proactivité de la firme avec des mécanismes de décision très simples au niveau micro, conduit à l'émergence de chaînes de production métastables au niveau macro. Les algorithmes basés sur les phéromones permettent de réifier dynamiquement ces structures émergentes en graphes explicites. Les résultats de nos simulations montrent l'impact du coût du transport et de la portée géographique sur la régionalisation de la production et sur la distribution de la richesse. Les firmes individuelles, avec des interactions et décisions locales, forment des structures de production stable, basées sur l'offre / demande et les mécanismes de la croissance du marché conduisant à la maturation du marché.