6
Faculté Des Sciences et Techniques de Tanger Département Génie Informatique. Cycle d’ingénieur Logiciel et Système Informatique Module : Intelligence Artificielle Et Système Expert. Réalisé par : Bilal ZIANE. Kamal BEN BRAHIM. Proposé par : M. AZMANI Abdellah. 30/01/2012 Les agents intelligents et les systèmes multi-agents.

Les agents intelligents et les SMA

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Article sur Les agents intelligents et les systèmes multi-agents.

Citation preview

Page 1: Les agents intelligents et les SMA

Faculté Des Sciences et Techniques de Tanger

Département Génie Informatique.

Cycle d’ingénieur Logiciel et Système Informatique

Module :

Intelligence Artificielle

Et Système Expert.

Réalisé par :

Bilal ZIANE.

Kamal BEN BRAHIM.

Proposé par :

M. AZMANI Abdellah.

30/01/2012

Les agents intelligents et les systèmes multi-agents.

Page 2: Les agents intelligents et les SMA

LES AGENTS INTELLIGENTS ET LES SYSTÈMES MULTI-EXPERTS.

INTRODUCTION :

Le mot agent, de nos jours, est utilisé dans plusieurs domaines, et il porte plusieurs sens.

Dans un premier temps, il est important de mentionner que les agents peuvent être conçus de

différentes architectures en se basant sur les caractéristiques de l’environnement.

Si l’environnement constant, l’agent doit réagir très vite et aux bons moments suite aux changements

dans l’environnement, l’architecture réactive c’est la meilleure solution appropriée. Ce type d’agent

réagit très vite, car il ne fait qu’appliquer ses actions selon des règles prédéfinies. Par contre, si

l’environnement exige que l’agent raisonne pour atteindre son but, l’architecture délibérative est plus

appropriée. Un agent délibérative peut raisonner sur leur but et choisit les actions les plus convenables.

Dans certains cas, les deux architectures peuvent coexister pour bénéficier des avantages de chacune

d’elles, c’est l’architecture hybride.

Souvent, un agent n’est pas seul dans son environnement, il entre en interaction avec autres agents

dans son environnement, par conséquence, les agents doivent être capables d’interagir ou de se

communiquer entre eux, ils peuvent soit coexister, coopérer ou être en compétition. Dans le cas d’une

coexistence, chaque agent considère les autres agents comme des composants de son environnement,

si les agents coopèrent, une communication et une coordination entre les agents est primordiale. S’ils

sont en compétition, ils doivent être en mesure de négocier si le besoin se fait sentir.

Un système où évoluent plusieurs agents est appelé système multi-agent.

Cet article se veut une introduction aux concepts d’agent et de systèmes multi-agents. Il débute par une

définition du concept d’agent, cité par la suite, quelques architectures d’agents. Et finalement une

introduction aux systèmes multi-agents.

Page 3: Les agents intelligents et les SMA

Agents intelligents :

Toute entité qui perçoit son environnement à

l’aide de ses capteurs et agit sur son

environnement à l’aide de ses effecteurs.

Environnement de la tâche :

La première étape lors de la conception d’un

agent est de spécifier l’environnement en

précisant les éléments suivants : PEAS

Performance : la performance.

Environment : Environnement.

Actuators : Effecteurs.

Sensors : Capteurs.

Propriétés d’un agent :

Autonomie :

Le comportement de l’agent est en fonction de

ses perceptions qui agisse sur son état, et de sa

représentation de l’environnement dans lequel

il évolue, il travaille sans intervention directe

jusqu’à un point défini.

Interactivité :

L’agent doit pouvoir exercer ses actions sur son

environnement et réciproquement.

Réactivité :

L’agent doit pouvoir percevoir son

environnement en répondant aux changements

qui parviennent sur cet environnement

Page 4: Les agents intelligents et les SMA

LES AGENTS INTELLIGENTS ET LES SYSTÈMES MULTI-EXPERTS.

Architectures d’agents :

Il existe plusieurs manières de concevoir des

agents, mais peu importe l’architecture

adoptée, un agent peut toujours être vu comme

une fonction liant ses perceptions à ses actions.

Plus précisément, un agent perçoit

l’environnement à l’aide de ses capteurs et il

agit sur son environnement à l’aide de ses

effecteurs. Ce qui fait la différence entre les

architectures d’agents, c’est la manière dont les

perceptions sont liées aux actions.

Les architectures d’agents peuvent être

regroupées en agents réactifs et agents

délibératifs comme suit:

a) Les agents réactifs :

Comme son nom l’indique, un agent réactif ne

fait que réagir aux changements qui

surviennent dans l’environnement. Autrement

dit, un tel agent ne fait ni délibération ni

planification, il se contente simplement

d’acquérir des perceptions et de réagir à celles-

ci en appliquant certaines règles prédéfinies.

Étant donné qu’il n’y a pratiquement pas de

raisonnement, ces agents peuvent agir et réagir

très rapidement.

Il convient de remarquer que les humains aussi

utilisent cette manière d’agir. Dans plusieurs

situations, il est souvent préférable de ne pas

penser et de réagir immédiatement.

b) Les agents délibératifs :

Les agents délibératifs sont des agents qui

effectuent une certaine délibération pour

choisir leurs actions. Une telle délibération peut

se faire en se basant sur les buts de l’agent ou

sur une certaine fonction d’utilité.

c) Agents hybrides :

Chacune de ces architectures précédentes est

appropriée pour un certain type de problème.

Néanmoins, pour la majorité des problèmes, ni

une architecture complètement réactive, ni une

architecture complètement délibérative n’est

appropriée .Les agents doivent pouvoir réagir

très rapidement dans certaines situations

(comportement réflexe), tandis que dans

d’autres, ils doivent avoir un comportement

avec plus de raisonnement.

Page 5: Les agents intelligents et les SMA

LES AGENTS INTELLIGENTS ET LES SYSTÈMES MULTI-EXPERTS.

Systèmes multi agents :

Dans la plupart des situations, l’agent n’est pas

seul dans son environnement et il y a bien

d’autres agents autour de lui. Il faut donc

aborder des systèmes où plusieurs agents

doivent interagir entre eux.

Ces systèmes sont appelés : « Systèmes multi-

agents » (SMA).

- Utilité des systèmes multi-agents :

Les systèmes multi-agents sont mis en place

comme solutions pour les domaines qui sont

distribués fonctionnellement ou

géographiquement, comme le cas des

applications distribuées, par exemple, les bases

de données distribuées, les applications de

gestion du trafic aérien, comme les réseaux

internet, etc.

Dans la plupart des cas, les SMA sont requis

dans des situations ou’ les organisations veulent

garder des informations privées et les

sécurisées loin de leurs concurrents.

Ils possèdent également les avantages de la

résolution distribuée et concurrente de

problèmes.

Les systèmes multi-agents sont facilement

extensibles, parce qu’il est plus facile d’ajouter

de nouveaux agents à un système multi-agent

que d’ajouter de nouvelles capacités à un

système monolithique.

Ainsi, que le parallélisme, en prenant en

mesures la croissance de la vitesse dans un

système où plusieurs agents peuvent travailler

en même temps pour la résolution d’un

problème.

Finalement, une grande fiabilité est atteinte, en

distribuant le contrôle avec un partage des

responsabilités entre les différents agents. Et le

système peut tolérer la défaillance d’un ou de

plusieurs agents sans que le système tombe en

panne.

- Communication entre agents :

L’efficacité du système est beaucoup plus

importante dans le cas de plusieurs agents, et

on peut arriver à des résultats qu’un agent ne

pourrait jamais aboutir seul.

Pour collaborer, négocier et se coordonner, les

agents ont besoin d’interagir. Et la

communication entre les agents c’est une forme

d’interaction.

Quelques langages de communication :

Pour communiquer entre les différents agents,

il faut utiliser un langage de haut niveau

compréhensible par tous les agents d’un

système ACL (Agent Communication Langages).

KQML : Knowledge Query and Manipulation

language.

Est un langage et un protocole pour faciliter

l’échange de messages et de connaissances

entre agents.

Il peut être utilisé quand l’application doit

communiquer avec un agent, ou quand deux

(ou plusieurs) agents doivent communiquer

entre eux.

FIPA-ACL: Foundation for Intelligent Physical

Agents.

KIF : Knowledge Interchange Format.La fonction

de KIF est de faciliter les échanges

d’informations à base de connaissances entres

des programmes hétérogènes.

Page 6: Les agents intelligents et les SMA

LES AGENTS INTELLIGENTS ET LES SYSTÈMES MULTI-EXPERTS.

CONCLUSION : Nous avons mis de l’avant les caractéristiques d’un agent, de son environnement.

Nous nous sommes ensuite attachés à décrire les différents types d’architectures d’agents.

Nous avons aussi vu que les agents pouvaient raisonner de façon délibérative. De tels agents se doivent

planifier les actions en vue d’atteindre le but souhaité et trouver la meilleure façon d’atteindre ses

objectifs. Ce type d’agent prend beaucoup plus de temps pour choisir ses actions. En revanche, il offre

l’avantage de flexibilité et de bonne qualité.

Nous avons mis en action que pour la majorité des problèmes, l’architecture hybride est la plus

convenable, donc ni complètement réactive, ni complètement délibérative. Dans certaines situations

l’agent doit réagir très rapidement, tandis que dans d’autres situations, ils doivent avoir un

raisonnement pour décider la meilleure façon d’aboutir les objectifs visés. Donc les agents hybrides

peuvent changer leur comportement selon les situations, c’est une flexibilité qui permet de pouvoir

s’adapter à un plus grand nombre d’environnements.

Finalement, Nous avons introduit, très brièvement, les systèmes multi-agents. Nous avons vu plusieurs

avantages, comme la fiabilité et la vitesse, ainsi que certaines situations où ils pouvaient être très utiles.

Références

- INTELLIGENT AGENTS - berkeley university of California :

http://www.cs.berkeley.edu/~russell/aima1e/chapter02.pdf

- LES AGENTS INTELLIGENTS SUR INTERNET - Ecole polytechniques de l’université de Nantes :

http://gbonnet.chez-alice.fr/laii.html

- Autres :

http://fr.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A8me_multi-agents

http://www.csee.umbc.edu/~ypeng/Publications/1999/ieee-is.pdf

http://www.gillesbalmisse.com/IMG/pdf/GB_Agent.pdf