Thèse soutenue

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Auteur / Autrice : Hikmat Farhat
Direction : Philippe BalbianiGuillaume Feuillade
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Intelligence artificielle
Date : Soutenance en 2014
Etablissement(s) : Toulouse 3

Mots clés

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Résumé

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La composition de comportement est un aspect important dans beaucoup de domaines, surtout dans la programmation orientée service (Service Oriented Computing) et dans les systèmes Multi-agents. L'objectif est d'orchestrer le comportement des différents modules, modelisés par des système de transitions étiquetés (abelled transition systems - LTS), pour satisfaire une specification but, de même modelisé comme LTS. Un problème majeur qu'on trouve dans la plupart des approches, est le nombre élevé d'états. L'objectif de cette thèse est de développer des méthodes efficaces pour résoudre le problème de composition de comportement. D'abord on analyse le cas où toutes les actions sont observables. Nous developpons ensuite une caractérisation de l'existence d'une solution en terme d'une relation entre les différentes composantes d'une part et la specification but d'autre part. En utilisant cette caractérisation , nous développons un algorithme qui trouve à la volée une solution au problème si cette dernière existe. Nous démontrons que l'algorithme est correct et sa complexité est polynomiale par rapport à la taille des composants. Nous prouvons également que l'algorithme est robuste par rapport à l'échec d'un des composants. Ensuite, nous proposons une méthode d'abstraction qui réduit considérablement le nombre d'états. Cette abstraction est utilisée comme outil heuristique qui accélère la recherche. Finalement, nous développons une caractérisation de l'existence d'une solution dans le cas d'observation partielle. Cette caractérisation est elaborée en introduisant le concept de contrabilité. Nous démontrons qu'une solution existe si et seulement si les composantes sont controlables par rapport au but. Nous developpons un algorithme pour trouver la relation de controlabilité à la volée. La complexité de l'algorithme est EXPTIME en terme de la taille des composants.