interactions - systèmes multi - agents

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Interactions - Systèmes Multi - Agents

pascal.estraillier @ univ-lr.frpascal.estraillier @ univ-lr.fr

Département Informatique - Laboratoire L3i Université de La Rochelle

Master IMA - 1

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Introduction

D’après Boissier, Demazeau, Drogoul, Ferber,

Quinqueton, Sayettat, …..

Interactions - Systèmes Multi - Agents

Master IMA

Master IMA

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Objectifs du cours (et plus …)Objectifs du cours (et plus …)

• Connaître les différentes organisations des SMAConnaître les différentes organisations des SMA Agents adaptatifs et évolutifs (animats), agents situés (robots et Agents adaptatifs et évolutifs (animats), agents situés (robots et

objets communicants).objets communicants).

• Expérimenter quelques mises en oeuvreExpérimenter quelques mises en oeuvre Simulation multi-agent de phénomènes complexes, et principes et Simulation multi-agent de phénomènes complexes, et principes et

outils logiciels outils logiciels

• Utiliser les architectures à base de composantsUtiliser les architectures à base de composants Pour la construction d'agents (méta-modélisation, composants et Pour la construction d'agents (méta-modélisation, composants et

protocoles d’interaction).protocoles d’interaction).

• Appliquer le savoir-faire dans des contextes applicatifsAppliquer le savoir-faire dans des contextes applicatifs Les jeux et Média interactifs, les systèmes logiciels, les systèmes de Les jeux et Média interactifs, les systèmes logiciels, les systèmes de

visualisation, la simulation, les systèmes coopératifs, les visualisation, la simulation, les systèmes coopératifs, les télécommunications, ou encore les transports.télécommunications, ou encore les transports.

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ProgrammeProgramme

• Principes des agents logiciels et des SMA ;Principes des agents logiciels et des SMA ;• Types d’organisation des SMA ;Types d’organisation des SMA ;• Génie logiciel et le développement des SMA ;Génie logiciel et le développement des SMA ;

Modélisation des actions et des comportements des agentsModélisation des actions et des comportements des agents Plate-formesPlate-formes

• Interactions et Communication entre les agents ;Interactions et Communication entre les agents ; Types d’interaction et les méthodes de coopération entre agents ;Types d’interaction et les méthodes de coopération entre agents ; Collaboration, les négociations et la répartition des tâches dans les Collaboration, les négociations et la répartition des tâches dans les

SMA ;SMA ; Coordination des actions dans les SMA ;Coordination des actions dans les SMA ;

• Domaines d’application des SMA.Domaines d’application des SMA.

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RéférencesRéférences

• Principes et architectures des systèmes multiagents Principes et architectures des systèmes multiagents Briot et Demazeau (eds). Briot et Demazeau (eds). Hermès, 2001.Hermès, 2001.

• An Introduction to Multi-agent Systems par Michael An Introduction to Multi-agent Systems par Michael Wooldridge, John Wiley & Sons, 2002. Wooldridge, John Wiley & Sons, 2002. ISBN: 0-471-ISBN: 0-471-49691-X.49691-X.

• Rapport OFTA - Systèmes Multi-Agents - ARAGO 29 Rapport OFTA - Systèmes Multi-Agents - ARAGO 29 Février 2004Février 2004

• www.multiagent.comwww.multiagent.com• www.fipa.orgwww.fipa.org• www.agentlink.orgwww.agentlink.org• aose.ift.ulaval.caaose.ift.ulaval.ca• www-poleia.lip6.fr/~drogoulwww-poleia.lip6.fr/~drogoul

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MotivationsMotivations

Actuellement les systèmes sont souvent:Actuellement les systèmes sont souvent: De plus en plus complexes, De plus en plus complexes, Ouverts, Ouverts, Avec des configurations et fonctionnalites evolutives, Avec des matériels et des logiciels hétérogènes, Avec des matériels et des logiciels hétérogènes, Situés dans des environnements à évolution dynamique Situés dans des environnements à évolution dynamique Répartis Répartis avec aucun contrôle global possible Constitués de logiciels inter-agissantsConstitués de logiciels inter-agissants En interaction avec des humainsEn interaction avec des humains

QuickTime™ et undécompresseur TIFF (LZW)

sont requis pour visionner cette image.

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Une évolution du logicielUne évolution du logiciel

ProblProblèmèmeses cl cl�és�és du logiciel : du logiciel : ééoolution, adaptationlution, adaptation profil utilisateur, programmeur, environnement, contraintes - ex : profil utilisateur, programmeur, environnement, contraintes - ex :

QoS, ...QoS, ... Pour un systPour un systèmèmee (logiciel) complexe, impossible de pr (logiciel) complexe, impossible de prédédiire au re au

moment de la conception toutes les interactions potentiellesmoment de la conception toutes les interactions potentielles Ceci est rendu encore plus difficile si l’on considèrCeci est rendu encore plus difficile si l’on considèree l’év l’évoolutivitlutivit�é�é du du

logiciel ainsi que celle de son environnement (autres logiciels)logiciel ainsi que celle de son environnement (autres logiciels)

• • Vers des composants logiciels « adaptables »Vers des composants logiciels « adaptables » Les interactions non prévLes interactions non prévuues deviennent la norme et non plus es deviennent la norme et non plus

l’exception [Jennings 1999]l’exception [Jennings 1999] Le couplage entre composants est d’abordLe couplage entre composants est d’abord�� au niveau des au niveau des

connaissances et non plus auniveau des types de donnéeconnaissances et non plus auniveau des types de donnéess (ce qui est (ce qui est ssûrûr mais rigide)mais rigide)

Vers un plus grand décVers un plus grand décoouplage : objets -> composants -> agents (et uplage : objets -> composants -> agents (et ensuite ?!)ensuite ?!)

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AgentAgent

Une entité réelle ou virtuelle, Une entité réelle ou virtuelle,

• • capable d’agir dans un capable d’agir dans un environnementenvironnement,, Mais avec une capacité de Mais avec une capacité de perception limitperception limitéeée de de son environnement, son environnement, qui ne dispose donc que d’une qui ne dispose donc que d’une reprrepréséseentation partiellentation partielle de cet environnement de cet environnement

(et (et évéveentuellement aucune),ntuellement aucune),

• • peut peut communiquercommuniquer directement avec d’autres agents, directement avec d’autres agents,

• • vise à atteindre un ensemble vise à atteindre un ensemble d’objectifsd’objectifs individuels ou une individuels ou une fonction de satisfaction, voire de survie, qu’elle cherche fonction de satisfaction, voire de survie, qu’elle cherche �� optimiser,optimiser,

• • qui possqui possèdeède des des ressourcesressources propres, propres,

• • qui possqui possédédee des des compcompététeencesnces et offre des et offre des servicesservices,,• qui exhibe un comportement qui exhibe un comportement autonomeautonome, ,

Autonomie : conséquence de ses connaissances, de ses interactions avec Autonomie : conséquence de ses connaissances, de ses interactions avec d'autres agents et des buts qu'il poursuit. d'autres agents et des buts qu'il poursuit.

• capable d’agir de manière capable d’agir de manière flexibleflexible dans un environnement dans un environnement Flexibilité : réactivité, pro-activité, capacités socialesFlexibilité : réactivité, pro-activité, capacités sociales

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Intelligence Artificielle DistribuéeIntelligence Artificielle Distribuée

Les agents opèrent de façon décentralisée et collective Les agents opèrent de façon décentralisée et collective pour accomplir des tpour accomplir des tâchesâches

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PositionnementPositionnement

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PositionnementPositionnement







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Agent : architectureAgent : architecture

Une entité devient un agent aussitUne entité devient un agent aussitôôt qu'elle est capable t qu'elle est capable d'exercer un contrd'exercer un contrôôle local sur le local sur

ses processus de perception, ses processus de perception, de communication, de communication, d'acquisition de connaissances, d'acquisition de connaissances, de raisonnement, de raisonnement, de prise de décision de prise de décision d'exécution. d'exécution.



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TypologieTypologie

• • agents rationnelsagents rationnels – – IA, comportement délIA, comportement déliibbéraératif, perceptions, croyances, buts (systèmtif, perceptions, croyances, buts (systèmees s

experts)experts)

• • agents logicielsagents logiciels – – ex : démex : démoons Unix, virus informatiques, robots Webns Unix, virus informatiques, robots Web

• • agents mobilesagents mobiles – – code mobile -> objet mobile -> agent mobile (processus)code mobile -> objet mobile -> agent mobile (processus)

• • agents robotiquesagents robotiques – – architectures de contrôlarchitectures de contrôlee de robots, robotique collective de robots, robotique collective

UtilisationUtilisation agents assistantsagents assistants

––secrsecrétaétaire virtuelle (trie le mail, gire virtuelle (trie le mail, gèreère les RdVs...), < logiciel utilisateur + les RdVs...), < logiciel utilisateur + assistant > …assistant > …

• • rrésoésolution distribuée de problèmlution distribuée de problèmees, coordination, organisations, coordination, organisation • • vie artificielle vie artificielle • • simulation multi-agentsimulation multi-agent

– – simulation centrsimulation centréé individu vs modindividu vs modèlèlee global global • • agents de loisirs et artistiquesagents de loisirs et artistiques

––jeux vidjeux vidéos, arts interactifs, …éos, arts interactifs, …

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Agents situés vs communicantsAgents situés vs communicants

• • Agent purement Agent purement situésitué: : ––l'environnement possède une métrique,l'environnement possède une métrique, ––les agents sont situés à une position dans l'environnement qui les agents sont situés à une position dans l'environnement qui

détermine ce qu'ils perçoivent;détermine ce qu'ils perçoivent; ––ils peuvent se déplacer; ils peuvent se déplacer; ––il n'y a pas communications directes entre agents, elle se font via il n'y a pas communications directes entre agents, elle se font via

l'environnementl'environnement Société de FourmisSociété de Fourmis

––La résolution du problème s'inscrit dans l'environnement La résolution du problème s'inscrit dans l'environnement physique et dans l'organisation physique trouvée par les agents physique et dans l'organisation physique trouvée par les agents

• Agent purement Agent purement communiquantcommuniquant: : ––il n'y a pas d'environnement au sens physique du terme,il n'y a pas d'environnement au sens physique du terme, ––les agents n'ont pas d'ancrage physique, les agents n'ont pas d'ancrage physique, ––ils communiquent via des informations qui circulent entre les agents ils communiquent via des informations qui circulent entre les agents Réseau de décideursRéseau de décideurs

––la résolution du problème s'inscrit dans une structure la résolution du problème s'inscrit dans une structure conceptuelle et dans les modes de coopération entre agentsconceptuelle et dans les modes de coopération entre agents

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Agents réactifsAgents réactifs

••Agent réactif:Agent réactif: ––pas de représentation explicite de l'environnementpas de représentation explicite de l'environnement ––pas de mémoire de son histoire, ni de but explicitepas de mémoire de son histoire, ni de but explicite ––comportement de type stimulus réponsecomportement de type stimulus réponse – – communication via l’environnementcommunication via l’environnement ––mode "biologique "d'organisation : auto-organisationmode "biologique "d'organisation : auto-organisation ––grand nombre d'agents (>100), homogènes à grain fingrand nombre d'agents (>100), homogènes à grain fin – – validation expérimentalevalidation expérimentale

La structure du système émerge des comportements et non La structure du système émerge des comportements et non d'une volonté d'organisationd'une volonté d'organisation

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Agents cognitifsAgents cognitifs

Agent cognitif:Agent cognitif: – – représentation explicite de l'environnement et des autres agentsreprésentation explicite de l'environnement et des autres agents

– – peut tenir compte de son passé et dispose d'un but explicitepeut tenir compte de son passé et dispose d'un but explicite• connaissances (beliefs)• buts (intentions)• tâches• plans• Engagements

– – autres agentsautres agents• compétences• intentions

– – mode "social" d'organisation (planification, engagement)-organisation mode "social" d'organisation (planification, engagement)-organisation expliciteexplicite

allocation et dépendances tâchesallocation et dépendances tâches partage des ressourcespartage des ressources protocoles de coordination/négociationprotocoles de coordination/négociation

– – petit nombre d'agents (10/20), hétérogènes à gros grainpetit nombre d'agents (10/20), hétérogènes à gros grain Les relations entre agents s'établissent en fonction des collaborations Les relations entre agents s'établissent en fonction des collaborations

nécessaires à la résolution du problèmenécessaires à la résolution du problème – – architectures complexes, souvent modèle logique (ex : BDI, Agent0)architectures complexes, souvent modèle logique (ex : BDI, Agent0) – – communication explicite, point à point, élaborée (ex : KQML)communication explicite, point à point, élaborée (ex : KQML) – – certaines validations formelles possiblescertaines validations formelles possibles

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ClassificationClassification





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OrganisationOrganisation

Définition:Définition: Façon dont le groupe est constitué pour pouvoir travailler (pas de Façon dont le groupe est constitué pour pouvoir travailler (pas de

définition unifiée)définition unifiée)

– – DécritDécrit l'ensemble des composants, leur nature, leurs responsabilités, leurs l'ensemble des composants, leur nature, leurs responsabilités, leurs

besoins en ressource (processeurs) et leurs liens de communication besoins en ressource (processeurs) et leurs liens de communication ou d'arrangementou d'arrangement

un ensemble de données à traiter (l'environnement)un ensemble de données à traiter (l'environnement) un ensemble de tâches à réaliserun ensemble de tâches à réaliser

– – PropriétésPropriétés définit un cadre pour l'interactiondéfinit un cadre pour l'interaction produite par l'interaction entre les agentsproduite par l'interaction entre les agents peut être statique ou dynamiquepeut être statique ou dynamique

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Systèmes Multi - AgentsSystèmes Multi - Agents

Dans une Dans une organisationorganisation, les agents devront , les agents devront interagir pour coopérer (contrinteragir pour coopérer (contrôôle)le) Collaborer (allocation de tCollaborer (allocation de tââches)ches) Négocier (résolution de conflits)Négocier (résolution de conflits) se coordonner (synchronisation)se coordonner (synchronisation)

Un SMA peut-Un SMA peut-êêtre :tre : Ouvert / Fermé : Ouvert / Fermé :

les agents y entrent et en sortent librement /l'ensemble d'agents les agents y entrent et en sortent librement /l'ensemble d'agents reste le mreste le mêêmeme

Homogène / Hétérogène : Homogène / Hétérogène : tous les agents sont issus du mtous les agents sont issus du mêême modèle / des agents de me modèle / des agents de

modèles différents, de granularités différentes (ex: un éco-modèles différents, de granularités différentes (ex: un éco-système)système)

Mixte (ou non) : Mixte (ou non) : les agents « humains » sont partie intégrante du systèmeles agents « humains » sont partie intégrante du système

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Vision locale et décentraliséeVision locale et décentralisée

La conception d'un système multi-agent impose une La conception d'un système multi-agent impose une vision locale et décentralisée. vision locale et décentralisée.

• locale : locale : chaque agent devient responsable de ses connaissances chaque agent devient responsable de ses connaissances

(encapsulation) et de ses actions(autonomie), mais également de (encapsulation) et de ses actions(autonomie), mais également de l'organisation qu'il met en place avec d'autres agents. l'organisation qu'il met en place avec d'autres agents.

Aucun agent n'a de vue globale du SMA tout entier. Aucun agent n'a de vue globale du SMA tout entier.

• décentralisée : décentralisée : on s'efforce d’éliminer tout contron s'efforce d’éliminer tout contrôôle central.le central. Les tLes tââches à réaliser et les compétences pour le faire sont ches à réaliser et les compétences pour le faire sont

distribuées sur les agents. distribuées sur les agents. Permet une grande modularité Permet une grande modularité

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MéthodologieMéthodologie





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