Modélisation et Simulation Multiagents

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Nous montrerons comment les systèmes multi-agents peuvent être utilisés pour modéliser et simuler des systèmes complexes à l'aide de nombreux agents intelligents en interaction dans des environnements riches et dynamiques.

On présentera notamment une méthodologie complète, ainsi que les principaux modèles et outils (architecture d'agents, apprentissage) pertinents pour la modélisation et la simulation multi-agents. De nombreux cas d'application, ainsi qu'une grande place faite à la mise en pratique sur machine, illustreront le cours dans des domaines variés: simulation pour les sciences économiques et sociales, réseaux sociaux, e-commerce, jeux, etc.

Chaque cours est suivi d’un TME de mise en application.

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Plan du cours: 3 parties

  1. Méthodologie générale
    • Processus complet : de la Modélisation à la Validation
    • Applications en économie et sciences sociales
    • TMEs en Netlogo
    • Évaluation : Projet (amorcé en TME, rendu fin novembre avant début partie 2)
  2. Outils : Architectures d’agents et apprentissage
    • Agents cognitifs : raisonnement, décision, apprentissage
    • TMEs : Application au problème du transfert de connaissance
    • Evaluation : Mini-projet en weka / Prolog / Jade (1 rendu en TME début décembre + 1 rendu début janvier avant début partie 3)
  3. Ouverture : Réseaux sociaux et e-commerce
    • Détection de communautés dans les réseaux sociaux
    • Agents négociateurs pour le e-commerce
    • Evaluation : 2 TMEs en Java notés à la fin de la séance (en janvier)

Pour plus d'informations (planning détaillé, supports, etc.):

Quelques références

  • J. Ferber. Les systèmes multiagents. 1995
  • S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 2003
  • G. Weiss. Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. 1999
  • M. Wooldridge. An introduction to Multiagent Systems. 2002
  • F. Amblard, D. Phan, éd. Modélisation et simulation multiagents, applications pour les sciences de l'homme et de la société. Hermes. 2006
  • A. Drogoul, J. Treuil, et J.-D. Zucker. Modélisation et simulation à base d'agents. Dunod. 2008
  • J. Epstein. Generative Social Science: Studies in Agent-based Computational Modelling. Princeton University Press. 2007
  • N. Gilbert, K. Troitzsch. Simulation for the Social Scientist. Open University Press. 1999
Responsable: 
Jean-Daniel Kant
Equipe: 
Cédric Herpson, Zahia Guessoum, Jean-Daniel Kant
ECTS: 
6
Semestre: 
M2S3

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