Architecture des Systèmes Multi-Agents
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Architecture des
Systèmes Multi Agents
Université Tahri Mohammed Béchar Département Des Sciences
Promotion 2ème année Master SIA
Présenté Par : Krim Rached
Émail@: [email protected]
À Béchar Le 11/01/2015 1
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Plan
• Introduction
• Agent Et Système Multi Agents
• Concepts fondamentaux des agents
• Les trois dimensions d’un agent
• Architecture BDI
• Architectures de subsomption
• Architectures à Règles de Production
• Architectures à Black boards
• Conclusion
• Bibliographie
2Présenté Par : Krim Rached Mail@:[email protected] À Béchar Le 11/01/2015
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Introduction
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Les systèmes multi-agents sont actuellement considérés comme l’un des paradigmes les plus importants amenés à améliorer voire révolutionner les techniques actuelles de conception, d’études, création et implémentation voir même faciliter les problèmes d’intégration [128-135 ]
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Agent Et Système Multi Agents (1/2)
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Un Agent est une entité
◦ Qui agit d’une façon autonome◦ pour atteindre les objectifs pour lesquels il a été conçu.◦ Peut communiquer avec d’autres agents◦ Doté de capacités semblables aux être vivants
Un agent peut être un processus, un robot, un êtrehumain, etc…
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Agent Et Système Multi Agents (2/2)
Un système multi- agent(SMA) est un système distribué :◦ Composé d'un ensemble d'agents distribués,◦ Situés dans un certain environnement◦ et Interagissant selon certaines organisations.
Un SMA permet de résoudre des problèmes complexes en exploitant l’intelligence collective des agents qui le compose
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Concepts fondamentaux des agents
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AGENT =BODY+MIND
BODY :Dimension physicaliste«Un agent est une entité autonome située dans un environnement ouvert» Situation Persistance Mobilité
MIND :Dimension épistémique«Un agent est une entité en interaction avec d’autres agents dans un champ social» Population Interaction
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Les trois dimensions d’un agent
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Un agent vit dans un environnement en interagit,dans un champ social, avec d’autres
agents selon une organisation
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L'idée de base de l'approche BDI [Müller 1996] est dedécrire l'état interne d'un agent en termes d'attitudes mentales et dedéfinir une architecture de contrôle grâce à
laquelle l'agent peut sélectionner le cours d'action de ses attitudes mentales. Trois attitudes mentales de base sont définis :les croyances (beliefs) les désirs (desires) et les intentions (intentions),
Architecture BDI (1/3)
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Architecture BDI (2/3)
Les croyances décrivent l'état de l'environnement du point de vue d'un agent [Ferber 1995].Les désirs sont une notion abstraite qui spécifie les préférences sur l'état futur de l'environnement d'un agent.Les intentions représentent les actions que l'agent s'engage à exécuter.
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Architectures de subsomption (1/2)
L’architecture de Subsomption de Rodney Brooks(1986) a été proposée pour construire une nouvelle génération de Robots non cognitifs comme c’était le cas dans les années précédentes mais fondés sur des couches organisées de bas en haut,à partir des organes sensori-moteurs, en une hiérarchie de modulesà comportement limité . Chaque niveau a un rapport
de dominance sur le module de niveau inférieur:
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Architectures de subsomption (2/2)
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Architectures à Règles de Production
Agent=Système‐ Expert
Dans les architectures à base de Règles ,on assigne un système expert(ou système de règles)à un seul agent.Un système expert est composé de trois partiesessentielles:― Une base de faits (BF)qui contient la description des états physiques et mentaux du monde,― Une base de règles(BR) qui permet de déduire des faits à partir d’autres faits,― Un moteur d’inférence: ensemble d’heuristiques
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Architectures à Blackboards (1/2)
Le système expert Hearsay II
� L’origine des architectures de systèmes multi agents à base de tableaux noirs (black board) vient du projet HEARSAYII(Erman etal 1980) qui était un système multi‐experts pour la reconnaissance de la parole . Chaque expert de HEARSAYII était un module d’IA classique spécialisé dans un des domaines de la reconnaissance de la parole.
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Architectures à Black boards (2/2)
Une architecture à tableau noir comprend troissous‐ systèmes(HayesRoth1985)
1.Un ensemble de Knowledge Sources(KSi),2.Une base de connaissances partagée ou Blackboard,3.Un dispositif de contrôle d’accèsde KSi au Blackboard.
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Conclusion
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L’approche multi-agents se prête bien à la modélisation des problèmes complexes en les distribuant sur un ensemble d’entités intelligentes et autonomes appelées agents dotés d’une grande liberté de manœuvre et une dynamique de résolution .
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Présenté Par : Krim Rached Mail@:[email protected] À Béchar Le 22/04/2014 17
Bibliographie
Deux livres de référence :1- Les Systèmes Multi‐agents, J.Ferber,19952- Multi‐agentSystems,M.Wooldridge,2002
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Tank You very Much
For your Attention
Presented by Krim Rached