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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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Conclusion générale

L'objectif principal du travail décrit dans ce mémoire était d'appliquer les théories de la poursuite cyclique et du rapetissement de courbe au problème de la stratégie de rendez-vous dans les systèmes multi-agents.

Une première partie fut l'initiation et la compréhension de ce domaine des SMA, et plus particulièrement à son application aux groupes de robots mobiles et à la stratégie de rendez-vous.

A titre préparatoire, nous avons mis en oeuvre les algorithmes des solutions proposées sous Matlab; une étape qui fut à la fois simple et importante à la compréhension du comportement d'agents et l'optimisation des algorithmes. Nous avons également réalisé une interface graphique sous Java pour la simulation du comportement des agents utilisant les différentes approches pour effectuer la stratégie précitée et qui nous a permis d'évaluer certaines valeurs de convergence, afin de comparer entre ces méthodes.

Au cours des tests de simulation, nous avons éliminé la méthode de la courbure de MengerMelnikov qui a révélé un comportement inadapté à la stratégie du rapetissement de courbe et au problème de rendez-vous.

Ce travail accompli pourrait servir à implémenter l'autre stratégie de Smith qui est la stabilisation à une formation où un groupe d'agents mobiles doit être stabilisé pour former les sommets d'un polygone équilatéral et où le centre de gravité du polygone reste statique pendant l'évolution. On pourrait aussi déplacer le centre des agents et créer ainsi une stratégie de navigation du groupe mené par un agent leader positionné au centre qui sera dynamique.

Bibliographie

[1] Stephen L. Smith. «Strategies for RendezVous and Formation stabilization of Multi-Agents Systems », University of Toronto, 2005

[2] J. ferber « Les systèmes multiagents vers une intelligence collective » Lien : http : // jbenech.free.fr/old_site/agents/html/P-definition.html

[3] Lemlouma Tayeb, Boudina Abdelmadjid. «L'intelligence Artificielle Distribuée et les systèmes multi-agents »

[4] Drogoul, A.; Corbara, B.; Lalande, S. 1995. "MANTA : New Experi-
mental Results on the Emergence of (Artificial) Ant Societies", Lien : http : // www.limsi.fr/'jps/enseignement/examsma/2003/ISRAEL _GAUCHOU/SMA.html

[5] C.W.Raynolds, «Flock, heard and scools : A distributed behavioral mode.», http :// www.red3d.com/cwr/boids/

[6] Marc Côté et Nader Troudi, NetSA : "Une architecture multiagent pour la recherche sur Inter- net" Département d'Informatique, Université Laval

[7] La norme ISO 8373(1994)

[8] M.Mataric, « Designing emergent behavior : From local interaction to collective intelligence », Lien : http :// www.complexity.org.au/ci/draft/draft/schaef0 1/schaef01s.ps

[9] Projet mars explorer de l'équipe SMAC, l'IUT d'Informatique de Lille I, Lien : http :// www2.lifl.fr/~secq/projects/mars/site/

[10] P.R Lascaux. Théodor, «Analyse numérique matricielle appliquée à l'art de l'ingénieur.», Dunod, 1994

[11] A.M. Bruckstein, N. Cohen, and J.J. Gray. Geometry. Cambridge University Press, 1999.

[12] Jean Frédéric Frenet, Lien : http :// fr.wikipedia.org/wiki/Rep%C3%A8re_de_Frenet

[13] M.Mokhtari, Matlab 5.2 & 5.3 et Simulink 2 & 3 pour étudiants et ingénieurs, Edition Springer_Verlag Berlin Heidelberg, 2000.

[14] Grady Booch , James Runbough, Ivar Jacobson, «UML, Le guide de l'utilisateur», Paris Eyrolles, 2001

[15] Bruce Eckel, «Thinking in Java », Prentice Hall PTR ISBN 0-13-659723-8, 1998

[16] Robert Michel Di Scala, «L'essenteil de l'informatique et de la programmation», Algerie Edition BERTI, 2004

[17] David J. Eck, Introduction to Programming Using Java, Edition 5.0, 2006. Lien : http : // math.hws.edu/javanotes/

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