Chapitre5:IntroductionauxarchitecturesdesSystèmes

Multi-AgentsPr.ImadeBenelallamwww.benelallam.org

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Objectifs

• Comprendre:• Lesconceptsdéfinissantleparadigmeagent;• L’utilitédecetteapprochepourledéveloppementdecertainesapplicationsinformatiques;• LapositiondecettetechnologieparrapportàlaProgrammationObjet;• Laformalisationdesagentsetdeleursinteractionsl’aidedelatechnologiedeprogrammationparcontraintes.

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Plusd’information ?

• JacquesFerber,lessystmesmulti-agents,InterEditions,1995.• J.P.Briot etY.Demazeau (Editeurs)Principesetarchitecture des Systmesmulti-agents,Hermes,2001.• MichaelWooldridge,AnIntroduction toMultiagent Systems,JohnWiley&SonsEditor,2002.ISBN047149691X

• fipa.org :http://www.fipa.org• agentlink.org :http://www.agentlink.org• multiagent.com :http://www.multiagent.com• Outils:www.agentbuilder.com/AgentTools/

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Introductionintuitive

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Unagent

• « Onappelleagentunsystèmemécanique,biologique oulogiciel quiinteragitavecsonenvironnement» .AnneNicole.• Parexemple:

• Uneimprimantepeutêtrevuecommeunagentmécaniquequiréagitàdescommandesetproduitdesactionsenretour;• Lesplantes,lesanimaux,leshumainssontdesagentsbiologiquesayantplusd’autonomie,quisetransformentetquitransformentleurenvironnement;• LesCrawlers sontdesagentslogicielsetdesprogrammesautonomes,misenroutesurdesréseauxetdesmachinespourréaliserdestachesd’unemanièreautonome.

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Unsystèmemulti-agents

• « UnSystèmeMulti-Agents(SMA)comporteplusieursagentsquiinteragissententreeuxdansunenvironnementcommun.Certainsdecesagentspeuventêtredespersonnesouleursreprésentants(avatars),oumêmedesmachinesmécaniques.S’ilyamoinsdetroisagents,onparleplutôtd’interactionhomme/machine,oumachine/machinequedesystèmesmulti-agents.»AnneNicole.

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PourconcevoirunSMA,ilfautdéfinir

• unmodèledeSMA• lemodèledechacundesagentsquivontentrerenaction(niveaumicroscopique);• définirleurenvironnementetleursinteractions(niveaumacroscopique);• définirlesorganisationssociales(niveaumacro)quilesstructurent.

• unmodèleconcretdeSMA• quicrée,initialiselesagents,• installeleurorganisationet• lancelesagentsquidoiventintervenirpouruneexécutionparticulière.

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RôlesdesSMA

• Résoudreunproblèmedemanièredistribuée:systèmesmulti-experts.• Lesactionsdesagentssontdestransformationsd’objetsliéesàladescriptiond’unproblème.

• agentsplutôtrationnels• Simulationdephénomènescomplexes.

• Lesagentssimulentdesactionsphysiques,biologiquesousocialesquiproduisentdesmodificationsdumondereprésenté.Ex:simulationdelapêchedansledeltaduNiger,desépidémies,écosystèmes(proies/prédateurs).

• Agentsplutôtréactifs.• Géreretmaintenirunenvironnementdetravail.

• Lesactionsphysiquesousocialesréaliséesparlesagentssontdesactionsréelles,ellesévoluentdansletempsetmodifientlemonde:robotsfootballeurs,agentsnégociantunrendez-vousauprofildel’utilisateur.

• Agentsplutôtcognitifsetsociaux.

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CaractéristiquesdesSMA

• Chaqueagentadesinformationsoudescapacitésderésolutiondeproblèmeslimitées,ainsichaqueagentaunpointdevuepartiel;• Lesdonnéessontdécentralisées;• Lecalculestasynchrone.

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PropriétésclésdesAgents

• Autonomie• Réactivité• Communication• Aptitudesociale• AgentIntelligent• Pro-activité• Apprentissage• Mobilité

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DisciplinesdeRechercheContribuantauxSMA

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IAetArchitecturedesSystèmesExperts

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Rappelssurl’IntelligenceArtificielle?

• BUTDEL’IA:doterlesmachinesdecapacitéshabituellementattribuéesàl’intelligencehumaine:• jouerauxéchecs,• parler,• traduireuntexte,• conduireunvélo,• amenerlepetit-déjeuneraulit,• reconnaîtreunamisurunephoto.

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Qu’est-cequ’unemachineintelligente?

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Caractéristiquesdel’IA

• Manipulationd’informationssymboliques(concepts,règles,objets)identiquesà ceuxhabituellementprisencompteparunêtrehumainlorsqu’ilraisonne.• Baséesurdesméthodesheuristiquesqui:

• guidentlarésolutionverslessolutionslesplusvraisemblables,économisentletempsdecalculcarélaguentl’ensembledescheminsderésolutionpossibles,• peuventêtreremisesencause.• permettentd’envisagerdesproblèmescomplexes.

• Baséesurunegrandequantitédeconnaissances

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Domainesd’applicationdel’IA

• Démonstrationautomatiquedethéorèmes• Traitementdulangagenaturelécrit• Traitementautomatiquedelaparole:compréhension,synthèse• Interprétationd’imagesetvisionparordinateur• Robotique• Jeux• SystèmesExperts• Apprentissage

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Qu’est-cequ’unsystèmeexpert?

• « Lessystèmesexpertssontdeslogiciels,bientôtaussidesmatériels,destinésàremplacerouassisterl’hommedansdesdomainesreconnuesparuneexpertisehumaine»

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Architectured’unsystèmeexpert

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ExempledeSEenProlog

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ExempledeSEenProlog

• /*Traductiond'enonces*/• aime(marie,vin).• aime(pierre,X):- aime(X,vin).• vole(X,Y):- voleur(X),aime(X,Y).• voleur(pierre).• /*vole(X,Y)donneX=pierreetY=marie*/

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ArchitecturedesSMAenProgrammationparContraintes

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DéfinitiondelaPPC(ProgrammationParContraintes)

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Définitiond’unecontraintes

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DéfinitiondeCSP

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ExempledeCSP

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Définitiond’unDisCSP

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ApprocheSynchrone:SBT

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ApprocheAsynchrone :ABT[Yokoo etal.1992]

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ApprocheAsynchrone :ABT[Yokoo etal.1992]

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