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Stratégie de rendez-vous dans les systèmes multi-agents

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par Imane Méziane Tani
Université Abou bekr Belkaid - Ingénieur en informatique 2007
  

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Chapitre 1

Le problème de la stratégie de

Rendez-vous

1.1 Introduction

Dans ce chapitre, le problème de rendez-vous est présenté où un ensemble d'agents mobiles réalise une convergence à un point commun. Pour cela, nous commencerons par présenter un aperçu sur les systèmes multi-agents, leur application aux robots mobiles et plus précisément à la stratégie de rendez-vous. Les différentes approches présentées dans la thèse de Stephen L. Smith [1] seront étudiées dans le chapitre 2.

1.2 Agents et Systèmes multi-agents

1.2.1 Définitions
· Agent

Un agent est une entité (physique ou abstraite) caractérisée par le fait qu'elle est autonome dans la prise de décision, par ses connaissances sur elle même et sur les autres, et par sa capacité d'agir.

Ce peut-être un processus (en gestion des processus dans les systèmes d'exploitation), un robot (dans un environnement industriel), un être humain (en sociologie), etc.

Pour Weiss (1999), un agent est une "entité computationnelle", comme un programme informatique ou un robot, qui peut être vue comme percevant et agissant de façon autonome sur son environnement. voir figure 1-1

FIG. 1-1 - Interaction d'un agent avec son environnement

Caractéristiques d'un agent:

- un agent est une entité autonome mais fortement dépendante des autres.

- un agent communique à l'aide de messages, ou par partage d'informations. - un agent est autonome, il peut refuser de faire ce qu'on lui dit de faire.

- les agents peuvent être spécialisés: un agent ne sait pas faire beaucoup de choses mais

ce qu'il sait faire, il le fait vite et bien et le met en commun avec les autres agents.


· Système multi-agents

Un système multi-agents (SMA) est constitué d'un ensemble de processus informatiques se déroulant en parallèle, donc de plusieurs agents vivant au même moment, partageant des ressources communes et communicant entre eux.

Le point clé des SMA réside dans la formalisation de la coordination entre les agents.

Partant de la définition que donne Ferber(1995) [2] d'un agent logiciel, on peut définir cette entité comme un système informatique situé dans un environnement, capable de mener de manière autonome des actions sur cet environnement en vue d'accomplir ses objectifs, possédant en plus les propriétés de :

Réactivité : il perçoit des stimuli provenant de son environnement et réagit en fonction de ceux-ci. Proactivité : il est mû par un certain nombre d'objectifs qui guident ses actions.

Sociabilité : il communique avec d'autres agents ou des humains et, peut se trouver engagé dans des transactions sociales (négocier ou coopérer pour résoudre un problème) afin de remplir ses objectifs.

On parle ainsi d'intelligence artificielle distribuée.

L'une des grandes sources d'inspiration pour les systèmes multi-agents a été l'étude des comportements sociaux de certaines familles d'insectes. Dans ce domaine, on se référera utilement aux articles Intelligence collective et Intelligence distribuée.

Les SMA peuvent être vus comme la rencontre de divers domaines :

· l'intelligence artificielle pour les aspects prise de décision de l'agent.

· l'intelligence artificielle distribuée pour la distribution de l'exécution.

· les systèmes distribués pour les interactions entre agents.

· le génie logiciel pour l'approche agents et l'évolution vers des composants logiciels de plus en plus autonomes.

Les SMA peuvent être partagés en deux types d'architectures [3], en fonction du type de contrôle adopté :

SMA à contrôle centralisé ou a base de tableau noir

Composé de trois éléments :

- Les connaissances représentées par les agents.

- Le tableau noir: qui est une zone de travail commune, dévolue à la transition d'informations entre les différents agents. Chacun peut venir le consulter à sa guise, y prélever et y déposer des objets qu'il peut également modifier. Le tableau structure la modélisation du domaine d'application comme l'espace des hypothèses et des solutions.

- Le mécanisme de contrôle : concerne les contraintes sur les relations entre les conversations des protocoles qui régissent le système, et au quels l'agent peut participer simultanément ou successivement.

Le SMA à contrôle centralisé possède en outre les propriétés suivantes :

- Pas de communication directe entre les agents.

- Interaction via le partage d'un même espace de travail qui est le blackboard. - Mal adapté aux SMA large échelle.

SMA a contrôle distribué

- Une distribution totale des connaissances et du contrôle.

- Caractéristiques :

· Traitement local.

· Communication entre agents par envoi de messages.

- Le langage d'Acteur est la technique la plus utilisée pour la mise en oeuvre de ce type

FIG. 1-2 - Architecture d'un SMA à contrôle centralisé

FIG. 1-4 - Structure d'un agent réactif dans un environnement multi-agents

d'architecture. Un Acteur regroupe au sein d'une même entité un ensemble de connaissances : les accointances, un script.

1.2.3 Classification des agents

Les experts des systèmes multi-agents ont classifié ces derniers (agents) en deux grandes catégories selon un critère essentiel qui est la représentation de son environnement, et sont donc les agents réactifs et les agents cognitifs, et les systèmes dits hybrides.

Agents réactifs

On parle ici de système intelligent d'agents. Les agents sont simples et ne possèdent pas une représentation de leur environnement, ni de mémoire, ce qui les prive d'apprentissage et de toutes anticipations aux évènements. Ils sont caractérisés par l'absence de structures organisationnelles initiales prédéfinies, d'où les agents agissent naturellement au moment où l'action est nécessaire. Leur comportement est de type «stimuli - réponses».Voir figure 1-4

Les SMA dotés d'agents réactifs possèdent généralement un grand nombre d'agents. Le comportement de groupe est impressionnant lorsqu'il s'agit de coordonner certaines actions, telles que leur déplacement.

FIG. 1-5 - Structure d'un agent cognitif dans un environnement multi-agents

Agents cognitifs

On parle ici de système d'agents intelligents. Les agents cognitifs sont plus évolués, résultats des recherches menées dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ils possèdent une représentation globale de leur environnement et des agents avec lesquels ils communiquent, ils tiennent aussi compte de leurs actions antécédentes. Chaque agent possède une base de connaissances comprenant l'ensemble des informations nécessaires à l'accomplissement de sa tâche, ainsi qu'à l'interaction avec l'environnement et les autres agents. Voir figure 1-5

Les SMA constitués d'agents cognitifs compte un petit nombre d'agents «intelligents», exigent des ressources plus importantes que les agents réactifs, et permettent de résoudre des problèmes plus complexes.

Agents hybrides

Ce type d'architecture combine les agents réactifs et cognitifs, qui sont généralement distribués sur plusieurs niveaux ou couches. La couche de haut niveau, délibérative, rassemble des agents purement cognitifs, s'occupe du raisonnement et de la prise de décision du système. La couche de bas niveau ne rassemble que des agents réactifs qui exécutent généralement des tâches élémentaires sous les ordres de la couche supérieure ou par leurs propre initiative. La (les) couches intermédiaires, peuvent regrouper les deux types d'agent (réactifs et cognitifs), le nombre de couches intermédiaires dépend du modèle du système à concevoir.

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