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Analyse ...
Adaptation des paramètres dans les systèmes multi-agents réactifs : application en robotique mobile
Domaine
Intelligence artificielle
Contexte
Travaux de recherche en période scolaire
Période
Février 2004   -   Juin 2004
État
Terminé
Langage(s)
Java
Lien(s)
Rapport  -  Support  -  Projet open source

Description
J'ai effectué ces travaux durant un stage de DEA Informatique au sein de l'équipe MAIA, encadré par Vincent Chevrier.

Sujet : (Il est conseillé de consulter le Contexte scientifique préalablement.)

   L'objectif des travaux consistait dans un premier temps à étudier différentes méthodes proposées dans la littérature pour répondre au problème du "réglage de paramètres". Il était attendu dans un second temps une proposition spécifique au modèle développé dans l'équipe permettant une adaptation aisée des paramètres lorsque les conditions expérimentales changent, avec comme ambition une adaptation en continu au fur et à mesure de l'évolution du système.

   Mes recherches m'ont amené à analyser divers travaux de recherches connexes afin d'observer l'existence du même problème dans des cadres plus ou moins différents, et les solutions envisagées. Ainsi, l'utilisation d'une méthode d'optimisation a semblé pertinente pour atteindre les objectifs fixés; c'est pourquoi nous avons défini un protocole de résolution mettant en oeuvre - entre autre - une telle méthode. Dans l'instanciation que nous en avons fait, afin de l'appliquer aux travaux de Franck Gechter, nous avons utilisé la descente de gradient définie par Laurent Jeanpierre.
Les résultats obtenus offrent des éléments de réponses intéressants.

Je mets à disposition mon rapport de DEA Informatique qui offre une bonne vision globale de l'ensemble de mes travaux, ainsi que mon support de présentation qui comporte quelques résultats supplémentaires.

Remarque(s)
   Durant mes travaux, j'ai réalisé une unité logicielle d'adaptation (Parameters Tuning Unity soit PTU) qui initialement adaptait les paramètres du système multi-agents réactifs conçu et mis en oeuvre par Franck Gechter, via des échanges de messages entre les différents modules de l'architecture logicielle.
Afin de faire évoluer l'Unité d'adaptation des paramétres et élargir la gamme de systèmes pouvant en bénéficier, tout en permettant aux personnes intéressées de participer à son évolution, j'ai créé un projet 'Open source' dédié. Vous pouvez trouver, sur ce site, un certain nombre d'informations concernant l'Unité d'adaptation des paramétres, et accéder au site du projet sur Source Forge.

Si vous souhaitez tester l'Unité d'adaptation des paramétres avec le système créé par Franck Gechter, vous devez le contacter pour obtenir son code source.

Installation
   Pour utiliser l'unité d'adaptation, il vous suffit de disposer de la version 1.2 (ou ultérieur) de la JRE (les travaux ont été effectués avec la version 1.4).



Contexte scientifique
   Un système multi-agent réactif est un système caractérisé au niveau des agents par des formes de comportements et d'interactions simples qui permettent l'observation de propriétés collectives complexes. De tels systèmes ont plusieurs atouts : simplicité, robustesse, adaptativité, réactivité et souplesse. Ils offrent donc une perspective attrayante pour la résolution collective de problèmes.

   Néanmoins, ces systèmes souffrent encore à l'heure actuelle d'un inconvénient important : leur construction et leur mise en œuvre dans une application particulière nécessite de régler les paramètres du modèle sous-jacent par expérimentations afin qu'il exhibe, avec des performances honorables, les propriétés requises.

   Dans l'équipe MAIA, il a été proposé un modèle réactif de comportement et d'interaction fondé sur le principe de force physique d'attraction et de répulsion. L'équipe a appliqué ce modèle original avec succès à une tâche de localisation en robotique mobile.

   Ce modèle et son application à la localisation fournit des résultats attractifs et démontre que l'on peut résoudre collectivement ce problème relativement complexe à l'aide de comportements individuels très simples. Néanmoins, des questions demeurent lorsqu'il s'agit d'adapter les paramètres du modèle de manière (quasi-) automatique lorsque le contexte d'utilisation change. Par exemple, vitesse des cibles mobiles, type de trajectoire, etc.


Références
Van Parunak, H. et  Brueckner, S. : "Entropy and Self-Organization in Multi-Agent Systems", International Conference on Autonomous Agents, 2001.

Van Parunak, H. : "'Go to the Ant': Engineering Principles from Natural Agent Systems", Annals of Operations Research 75:69-101, 1997.

Bonabeau, E. et  Dorigo, M. et  Theraulaz, G. : "Swarm Intelligence", Oxford University Press, 1999.

Gechter, Franck : "Modèle multi-agents réactifs pour la fusion de percepts, application à la localisation et au suivi en robotique mobile", thèse de l' UHP NANCY I, 2003.

Jeanpierre, Laurent : "Apprentissage et adaptation pour la modélisation stochastique de systèmes dynamiques rééls", thèse de l' UHP NANCY I, 2002.
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