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Perozo, Niriaska. Modélisation multi-agents pour systèmes émergents et auto-organisés

Perozo, Niriaska (2011) Modélisation multi-agents pour systèmes émergents et auto-organisés.

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Résumé en francais

Dans ce travail, une architecture multi-agents pour systèmes émergents et auto-organisés (MASOES) est définie. Cette architecture permet la possibilité de modéliser une système émergent et auto-organisés à travers une société d'agents (homogène ou hétérogène), qui travaillent de manière décentralisée, avec différents types de comportement: réactive, imitative et cognitive. En outre, ils sont capables de modifier dynamiquement leur comportement en fonction de leur état émotionnel, de sorte que les agents peuvent s'adapter dynamiquement à leur environnement, en favorisant l'émergence de structures. Pour cela, un modèle à deux dimensions affectives avec des émotions positives et négatives est proposé. L'importance de ce modèle affectif, c'est qu'il y a pas des modèles émotionnels pour étudier et comprendre comment modéliser et simuler émergentes et auto-organisés des processus dans un environnement multi-agent et aussi, son utilité pour étudier certains aspects de l'interaction sociale multi-agent (influence des émotions dans les comportements individuels et collectifs des agents).Leer fonéticamente D'autre part, une méthodologie pour faire la modélisation avec MASOES est spécifiée, elle explique comment décrire les éléments, relations et mécanismes au niveau individuel et collectif de la société d'agents, qui favorisent l'analyse de phénomène auto-organisatif et émergent sans modéliser le système mathématiquement. Il est également proposé une méthode de vérification pour MASOES basée sur le paradigme de la sagesse des foules et de cartes cognitives floues (CCFs), pour testé les spécifications de design et les critères de vérification établis, tels que: la densité, la diversité, l'indépendance, l'émotivité, l'auto-organisation et émergence, entre autres. Il montre également l'applicabilité de MASOES par des études de cas diverses dans différents contextes comme : Wikipedia, développement de logiciel gratuit et comportement collectif des piétons par le modèle de forces sociales. Finalement, les deux modèles proposés dans MASOES: le modèle multi-agent initiale et le modèle avec CCFs basé sur ce modèle multi-agent initiale se complètent mutuellement. Cela signifie qu'il est possible de tester le modèle multi-agent à travers le méta-modèle basé sur las CCFs. En outre, il représente une nouvelle alternative pour étudier, tester, vérifier ou valider l'auto-organisation et émergence dans les systèmes complexes et de tester le modèle multi-agent, car il est difficile de faire des tests dans ces systèmes pour le niveau d'incertitude et de complexité qu'ils traitent.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Theraulaz, Guy
Aguilar, Jose
Oswaldo, Teran
Ecole doctorale:Comportement, langages, éducation, socialisation, cognition (CLESCO)
laboratoire/Unité de recherche :Centre de Recherches sur la Cognition Animale (CRCA), UMR 5169
Mots-clés libres :Systèmes Multi-agents - Auto-Organisation - Emergence - Informatique Affective - Systèmes Auto-Organisés - Cartes Cognitives Floues - Intelligence Collective
Sujets :Informatique
Déposé le :11 Jun 2012 10:06