Thèse soutenue

Contribution à la distribution et à la synchronisation des Systèmes Multi-Agents sur les super-calculateurs
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Auteur / Autrice : Alban Rousset
Direction : Laurent PhilippeChristophe LangBénédicte Herrmann
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 14/10/2016
Etablissement(s) : Besançon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies
Jury : Président / Présidente : Raphaël Couturier
Examinateurs / Examinatrices : Laurent Philippe, Christophe Lang, Bénédicte Herrmann, Raphaël Couturier, Fabien Michel, Raymond Namyst, René Mandiau, Sébastien Varrette, Nicolas Marilleau
Rapporteurs / Rapporteuses : Fabien Michel, Raymond Namyst

Mots clés

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Résumé

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Les travaux de cette thèse s’inscrivent dans le domaine des systèmes complexes et s’intéressent plus particulièrement à l’exécution efficace et reproductible de simulations multi-agents de grande taille dans un contexte parallèle et distribué de haute performance de type cluster (HPC). Dans ce contexte, nous nous intéressons plus particulièrement à la conception des modèles pour faciliter leur distribution, à la synchronisation des composants distribués et à la communication entre agents. La première contribution de cette thèse est la comparaison qualitative et quantitative des principales plateformes multi-agents parallèles et distribués qui ciblent les simulations à large échelle dans un environnement haute performance.Ce travail a permis d’identifier les limites ou manques des plateformes existantes, majoritairement la communication entre les agents, la synchronisation ainsi que la distribution de la charge peu flexible. Pour offrir plus de flexibilité à la distribution des simulations, nous proposons un formalisme de modélisation à base de graphes imbriqués qui nous permet de tirer parti de librairies performantes pour décomposer et distribuer les simulations. Nous avons ensuite effectué une étude sur l’impact de la synchronisation dans les PDMAS, en proposant trois politiques de synchronisation différentes afin de fournir aux modélisateurs un niveau de résolution adapté aux différents problèmes de synchronisation. Pour finir, nous définissons un schéma de communication entre toutes les entités qui composent une simulation indépendamment du processus sur lequel les entités s’exécutent. Ces propositions sont réunies au sein d’une plateforme multi-agents parallèle appelée FractalPMAS. Cette plateforme est une preuve de concept qui nous a permis de mettre en œuvre nos différentes contributions afin d’observer et de comparer les comportements de nos algorithmes. Pour valider ce travail trois modèles agents reconnus, le modèle proie-prédateur, le modèle Flocking et un modèle de contamination, ont été utilisés. Nous avons réalisé des simulations utilisant jusqu’à 512 cœurs et les résultats obtenus, en termes de performances et d’extensibilité, s’avèrent prometteurs.