Environnement multidimensionnel pour contextualiser les interactions des agents. Application à la simulation du trafic routier urbain

Abstract : L’environnement, en tant qu’espace partagé entre agents, est un élément essentiel des systèmes multiagents (SMA). Selon les systèmes, il existe di érentes classes de modèles d’envi- ronnement. Il est qualifié de physique ou communicationnel selon que les agents interagissent par des actions situées ou des échanges de messages, mais également de social si un modèle so- cial régit les interactions. Chacune de ces classes est déclinable en dimensions dotées chacune de son propre modèle. Pour un système complexe dans lequel di érentes dimensions doivent être combinées, il n’existe que des solutions ad hoc pour obtenir un modèle d’environnement global. La conséquence est la réutilisabilité et la modularité limitée des modèles d’environnement. Une alternative usuelle est de considérer l’environnement comme la juxtaposition de ses dimensions et faire de l’agent le lieu de jonction et de combinaison des informations véhiculées dans ces dimensions. Ce choix de conception accentue la complexité des agents et rend dépendante de ces derniers la gestion des interactions entre dimensions. Enfin, la mise en œuvre d’interactions contextuelles, c-à-d. contraintes par des règles du SMA, impose une gestion des interactions indépendante des agents. Dans cet article, nous proposons un modèle unifié assurant la combinaison de dimensions pour la mise en œuvre d’interactions contextualisées entre agents. Ce modèle est développé avec le langage multiagent SARL. Nous illustrons cette proposition par une application de simulation de trafic routier dans la ville de Belfort.
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Contributor : Flavien Balbo <>
Submitted on : Tuesday, October 11, 2016 - 7:42:20 AM
Last modification on : Thursday, October 17, 2019 - 12:36:11 PM

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Stéphane Galland, Flavien Balbo, Gauthier Picard, Olivier Boissier, Nicolas Gaud, et al.. Environnement multidimensionnel pour contextualiser les interactions des agents. Application à la simulation du trafic routier urbain. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2016, 30 (1-2), pp.81-108. ⟨10.3166/RIA.30.81-108⟩. ⟨emse-01378918⟩

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