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SYSTEME MULTI-AGENT ET AIDE A LA DECISION
Les SMA sont un domaine issu de la rencontre de l’Intelligence Artificielle (IA) et de Systèmes Distribués. Cette discipline a vu le jour pour remédier aux insuffisances et enrichir l’approche classique de l’IA pour résoudre certaines problèmes qui sont distribués de manière inhérente. L’idée est que plutôt de tenter de résoudre un problème par une seule entité intelligente, il serait mieux de faire coopérer autres plus simple, afin de résoudre le problème par une équipe. Chaque entité a une perception et des compétences limitées qui ne leur permettent pas individuellement de résoudre le problème, ils utilisent la coopération et la coordination afin de résoudre ensemble le problème. Cette approche a rendu les systèmes plus performants et a lui permettent de donné des résultats encourageantes.
Système Multi-Agent
Le Système Multi-Agent (SMA, ou MAS pour « Multi-Agent System ») peut être défini comme suit : « un SMA est un ensemble organisé d’agents ». Donc, cela explique que dans un SMA, il existe une ou plusieurs organisations qui constituent les règles de cohabitation et de travail collectif entre agents (définition des différents rôles, partages de ressources, dépendances entre tâches, protocoles de coordination, de résolution de conflits, etc.). Les agents sont en général situés dans un environnement ; ils sont composés d’entités passives telles que ressources, données, objets physiques manipulés par les agents, communément appelés objets. Chaque agent n’a qu’une connaissance partielle de son environnement et des autres agents. Donc, un SMA est intrinsèquement décentralisé. Bref, selon Ferber [1], les SMA peuvent se définir comme des systèmes composés des éléments suivants :
❖ Un environnement E, c’est-à-dire un espace disposant généralement d’une métrique.
❖ Un ensemble d’objets O. Ces objets sont situés dans un environnement, c’est-à-dire que, pour tout objet, il est possible à un moment donné, d’associer une position dans E. Ces objets sont passifs, c’est-à-dire qu’ils peuvent être perçus, crées, détruits, et modifiés par les agents.
❖ Un ensemble A d’agents, qui représentent les entités actives du système.
❖ Un ensemble de relations R qui unissent les objets et les agents entre eux.
❖ Un ensemble d’opérations Op permettant aux agents A de percevoir, produire, consommer, transformer et manipuler les objets de O.
❖ Des opérateurs chargés de représenter l’application de ces opérations et la réaction du monde à cette tentative de modification, que l’on appellera les lois de l’univers.
Interaction des SMA
Une interaction est une mise en relation dynamique de deux ou plusieurs agents par l’intermédiaire d’ensemble d’actions réciproques. C’est grâce à l’interaction que le SMA n’est pas considéré comme un ensemble d’entités indépendantes. Pour un agent, interagir avec un autre constitue à la fois la source de sa puissance et l’origine de ses problèmes [1]. Interagir permet à un agent de partager des informations et des services afin d’atteindre ses fins et d’éviter les conflits. Une interaction, doit se dérouler correctement dès le début jusqu’à la fin. C’est pour cela que les interactions sont structurées selon des schémas typiques appelés protocoles. Les protocoles d’interaction permettent aux agents d’échanger des messages structures et de contrôler l’échange de ces messages et ainsi faciliter leur coordination. Un protocole d’interaction détermine des règles qui doivent être respectées par les agents durant une conversation, et définit ainsi pour chaque étape les types de messages qui peuvent être envoyés. En suivant un protocole, un agent interprète les messages d’une conversation un par un, en changeant son propre état à chaque étape, et exploite le protocole pour produire le prochain message de la conservation. On peut donc en déduire que les SMA doivent doter des caractéristiques des humains qui suivent : coordination, communication, organisation, négociation .
Coordination
La coordination c’est l’acte de gérer les interdépendances des différentes activités exécutées pendant la réalisation d’un but. Les interdépendances regroupent les prérequis (résultat d’une activité nécessaire à une autre activité), le partage des ressources et la simultanéité (il existe une synchronisation entre l’exécution des activités). D’après cette définition, la coordination est à la base de la coopération, elle se rapporte à la coopération, elle se rapporte à la coordination des actions, au partage des ressources et à la parallélisation des actions. La coordination est indispensable dans l’amélioration et dans le maintien de cohérence du fonctionnement global du système. Dans le cas de la coopération par exemple, les agents travaillent collectivement pour résoudre un problème, ils peuvent utiliser les mêmes ressources et/ou contribuer dans la résolution d’une partie du problème. Pour cela, ils doivent accomplir les tâches liées au problème à résoudre et coordonner leurs actions. Par contre, les tâches de coordination ne sont pas directement liées à la résolution du problème mais permettent au SMA de fonctionner d’une manière efficace : en résolvant le problème collectivement, en gagnant du temps pendant l’exécution, en évitant les conflits entre agent et en diminuant autant que possible les interactions entre les agents, ce qui augmente les performances du système.
Communication
La communication est l’un des éléments importants du SMA ; parce que c’est l’élément de base de toute interaction. Ainsi, Elle permet l’échange des informations entre deux agents. En communicant, les agents peuvent échanger des informations et coordonner leurs activités. Aussi, c’est grâce à la communication que les différents protocoles d’interaction sont exécutés. Les agents peuvent interagir en communicant directement entre eux par envoi de message voir même par l’établissement de conversations structurées entre eux, ou bien en agissant sur leur environnement. Par conséquent, la communication entre agents peut être directe ou indirecte [6].
Organisation
Un SMA est un système constitué d’un ensemble d’agents qui fonctionnent dans un environnement à partir duquel ils perçoivent et dans lequel ils agissent. Les agents sont engagés dans une activité collective qui exige d’eux d’interagir et de collaborer. Cette situation pose un problème dans l’organisation sociale. Aussi, dans une société, le mot organisation consiste à la fois en l’action de structurer et au résultat de cette action qui est le modèle ou la structure statique. Une définition classique de l’organisation a été donnée par Morin [7] : « l’organisation peut être définie comme un agencement de relations entre composants ou individus qui produit une unité (ou système) dotée de qualités inconnues au niveau des composants ou individus. L’organisation lie de façon interrelationnelle des éléments, évènements ou individus divers qui dès lors deviennent les composants d’un tout. Elle assure solidarité et solidité relative, donc, assure au système une certaine possibilité de durée en dépit de perturbations aléatoires ». Du point de vue de la réflexion sur la distribution des tâches et de l’interaction cohérente entre les agents dans la résolution de problèmes distribuées ou dans un SMA, Gasser [8] le voit comme un problème d’organisation qui se traduit par décider quel agent fera quoi et quand. Ferber [1] aborde l’organisation dans le sens d’établir un certain ordre entre les agents en citant : «Dans les SMA, l’organisation décrit le cadre dans lequel les agents, les ressources, les tâches et les buts coexistent. Lorsqu’on parle d’organisation, on suppose qu’il existe un ensemble d’entités et dont les différents éléments sont subordonnés entre eux dans un ensemble solidaire et dans une activité convergente. L’organisation nécessite donc un certain ordre entre entités éventuellement hétérogènes, lequel concourt à la cohérence du tout ». L’organisation est un concept important dans les SMA. Il en ressort deux axes principaux, le premier considère que l’agent est la source de la structure sociale, il peut jouer des rôles, assurer des comportements relatifs à ses rôles et parfois même jouer plusieurs appartenir à plusieurs groupes différents [1]. Le deuxième axe considère l’agent comme faisant partie d’une communauté supportant une certaine structure organisationnelle. De plus, l’organisation n’est pas toujours statique, elle peut être dynamique [1].
Négociation
La négociation désigne la stratégie de résolution qui utilise le dialogue pour parvenir à un accord visant à résoudre des conflits, des croyances ou de buts. Les conflits de croyances sont produits par l’existence de contradictions entre les croyances des différents agents. La négociation est un processus de communication d’un groupe d’agents permettant d’atteindre un accord mutuellement accepté et de résoudre leur conflit en défendant leurs points de vue respectifs pour arriver à un compromis, en partageant des ressources limités ou encore en coordonnant leurs actions. Chaque agent impliqué dans la négociation exécute le protocole avec le rôle qui lui est assigné. Pourquoi donner une telle importance à cette caractéristique ? Comme Ferber a dit : « un agent sans interaction avec des autres n’est plus qu’un corps isolé, qu’un système de traitement d’information, dépourvu de caractéristiques adaptatives » .
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Table des matières
INTRODUCTION GENERALE
Première partie : Synthèse de l’Etat de l’art
Chapitre 1 : SYSTEME MULTI-AGENT ET AIDE A LA DECISION
1.1. Introduction
1.2. Système Multi-Agent
1.2.1. Interaction des SMA
1.2.2. Exemples de domaines d’application des SMA
1.2.3. Plates-formes de développement des SMA
1.3. Aide à la décision
1.3.1. Généralités
1.3.2. Le processus de décision
1.4. Conclusion
Chapitre 2 : METHODOLOGIE D’AIDE A LA DECISION MULTICRITERE ET LOGIQUE FLOUE
2.1. Analyse Multicritère
2.1.1. Terminologie
2.1.2. Démarche générale d’une méthode multicritère
2.1.3. Les différentes méthodes d’analyse Multicritère
2.2. Logique floue
2.2.1. Théorie des ensembles flous
2.2.2. Application de la logique floue
2.3. Approche d’aide à la décision dans les SMA
2.3.1. Aide à la décision multicritère
2.3.2. Les approches probabilistes
2.3.3. Les systèmes experts classiques
2.3.4. Les réseaux de neurones
2.4. Conclusion
Partie 2 : Modélisation d’un SMA flou
Chapitre 3 : MODELE DE SMA FLOU
3.1. Généralisation du modèle des SMA flous
3.2. Fonctionnement général
3.3. Module de traitement du problème par les agents flous du modèle
3.3.1. Agents experts
3.3.2. Agents de choix
3.3.3. Agents de requête
3.4. Interaction et communication entre agents
3.4.1. Modélisation des interactions entre agents
3.4.2. Communication entre agents
3.5. Conclusion
Chapitre 4 : STRATEGIES DES AGENTS FLOUS
4.1. Stratégies des Agents de choix
4.1.1. Processus de décision multicritère
4.1.2. L’agrégation des critères et l’analyse multicritères
4.2. Stratégies des Agents experts
4.2.1. Fuzzification
4.2.2. Inférence floue
4.2.3. Défuzzification ou concrétisation
4.3. Quelque exemple d’application et résultat des simulations
4.4. Conclusion
CONCLUSION GENERALE
BIBLIOGRAPHIE
ANNEXES
