Simulation based design for adaptive multi-agent systems with the ADELFE methodology
Institution:
Toulouse 3Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Some complex systems are qualified by the heterogeneity and diversity of actors involved, the large mass of data, by the distribution of the manipulated information and also by the dynamic of the environments in which they are immersed. Modeling such complex systems requires the use of efficient techniques. In recent years, several research works are interested in the development of new techniques best suited to this kind of problems. The AMAS theory (Adaptive Multi-Agent System) was proposed to model complex systems. This theory has shown that for a system immersed in a dynamic environment, a system in cooperative interactions with its environment is functionally adequate. The ADELFE methodology was proposed to guide the AMAS designers through an approach based on the RUP (Rational Unified Process). However, the AMAS theory stipulates that the designer must find all Non Cooperative Situations that an agent may encounter or create. For each of these situations, it must give the actions to be performed to ensure the agent to come back and stay in a cooperative state with others and himself. Building such self-organizing systems is not an easy task. The objective of this thesis is to provide agents behaviours to self-design and validate these systems. The goal is to help the designer, to discharge him from the inherent difficulty in search of cooperative behaviour of agents and accelerate design time. For this, this thesis studied the contribution of simulation to design these systems. Simulation enables to improve and test the behaviour of an agent but also the behaviour of the collective. The objective is also to enrich the ADELFE methodology by engineering processes and tools to achieve the "living design" that integrates modelling, programming and simulation techniques.
Abstract FR:
"Certains systèmes sont qualifiés de complexes par l'hétérogénéité et la diversité des acteurs en jeu, par la masse importante des données, par la distribution des informations manipulées ainsi que par la dynamique des environnements dans lesquels ils sont plongés. La modélisation de tels systèmes complexes nécessite l'utilisation de techniques efficientes. Durant ces dernières années, plusieurs travaux de recherche se sont intéressés aux développements de nouvelles techniques plus adaptées à ce genre de problèmes. La théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agent System) a été proposée pour modéliser des systèmes complexes. Elle a montré que pour un système plongé dans un environnement dynamique, un système en interactions coopératives avec son environnement est fonctionnellement adéquat. La méthode ADELFE a été proposée afin de guider les concepteurs d'AMAS à travers une démarche basée sur le RUP (Rational Unified Process). Cependant, la théorie des AMAS stipule que le concepteur doit trouver toutes les Situations Non Coopératives qu'un agent peut rencontrer ou créer. Pour chacune de ces situations, il doit alors donner les actions à exécuter pour assurer à l'agent de revenir et de rester dans un état coopératif envers les autres et lui-même. Construire de tels systèmes auto-organisés n'est pas une tâche évidente. L'objectif de cette thèse est de doter les agents de comportements permettant de "s'auto-concevoir" et de valider ces systèmes. Le but est d'aider le concepteur, de le décharger de la difficulté inhérente à la recherche du comportement coopératif des agents et d'accélérer le temps de conception. Pour cela, cette thèse a étudié les apports de la simulation pour la conception de ces systèmes. La simulation permet d'améliorer et de tester le comportement d'un agent mais aussi le comportement du collectif. L'objectif est aussi d'enrichir la méthodologie ADELFE par un processus d'ingénierie et des outils pour réaliser de la "conception vivante" qui intègre les techniques de modélisation, de programmation et de simulation. "