Algorithmes de comportement collectif dans les systèmes multi-agents intelligents

Algorithms of collective behaviour in intelligent multi-agent systems

• Auteur / Autrice : Anton Kabysh
• Direction : Kuroch Madani
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Signal, Image, Automatique
• Date : Inscription en doctorat le 30/11/2011
• Etablissement(s) : Paris Est en cotutelle avec REPUBLIC OF BELARUS BREST STATE TECHNICAL UNIVERSITY
• Ecole(s) doctorale(s) : MSTIC : Mathématiques et Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LISSI - Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents

Mots clés

Mots clés libres

Extraction de la connaissance

Systèmes intelligents

Systèmes complexes

Multi-agents

Comportement collectif

Data extraction

Intelligent systems

Complex systems

Multi-agents

Collective behaviour

Résumé

Résumé: La modélisation des comportements des systèmes complexes (systèmes dépendant d’un nombre important d’éléments, paramètres, etc.) est un problème difficile pour lequel les approches conventionnelles restent souvent inefficaces et difficilement exploitables. Les principales raisons des difficultés précitées sont liées à la complexité des mécanismes régissant le comportement de ce type de systèmes, les dynamiques, souvent non linéaires, intervenant dans leurs comportements et à l’insolubilité des équations issues de la modélisation par techniques conventionnelles de ces dynamiques complexes. Contrairement, le vivant (système vivant) utilise ces capacités d’apprentissage (et à plus haut niveau, son « intelligence » et ses facultés d’extraction de la connaissance) et son habilité de perception pour modéliser son propre comportement (mécanismes, etc.) ou ceux de l’environnement complexe dans lequel il évolue. L’objectif de la présente thèse doctorale est d’entreprendre le problème de la modélisation des mécanismes du comportement d’agents artificiels et leurs interactions (l’auto-organisation et l’interaction coopérative ou concurrente de plusieurs agents). Le modèle du système complexe est ainsi construit à partir d’une extraction adaptative de la connaissance à partir de la perception artificielle (vision artificielle, ou l’information issue d’autres types de capteurs). Les applications visées (dans le cadre du travail doctoral) sont celles de : - comportements de robots sur la base de concepts multi-agents.

Abstract: Modeling of complex systems (systems depending of a big number of elements or parameters, etc ) is a difficult problem for which conventional approaches remain often ineffectual and hardly exploitable. The main reasons of aforementioned difficulties are linked to the complexity of mechanisms that govern the behavior of such type of systems. The aim of this present thesis is to work on mechanisms’ modeling of artificial agents behavior and their correlations (auto-organization and cooperative or rival correlation of several agents). The model of the complex system is so constructed from an adaptive extraction of knowledge from artificial perception (artificial vision or information outcoming from other types of sensors). Concerned applications (in the case of this thesis) are those of: - Multi-agent based behavior of robots.