Modélisation et Simulation Multiagents

Nous montrerons comment les systèmes multiagents 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 (par exemple, simulation de phénomènes économiques, simulation de villes ou de réseau).

On présentera notamment les bases méthodologiques, ainsi que les principales problématiques technologiques (architecture d'agents, apprentissage) pertinentes pour la modélisation et la simulation multiagents. 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, simulation de villes, réseaux, etc.

Documents

  • 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

Plan du cours

  1. Introduction aux systèmes complexes et à la simulation multiagents (cours)
  2. Modèles simples et leurs applications, étude de cas en SHS et économie (cours)
  3. Mise en pratique des modèles étudiés en cours (TME)
  4. Méthodologie pour la simulation multiagent (cours + TME)
  5. Projet (I): fin du travail sur la validation, étude et simulation d'un article (TME)
  6. Projet (II): suite de l'étude et simulation d'un article (TME)
  7. Architectures d'agents réactifs et cognitifs pour la simulation
  8. Architectures d'agents hybrides pour la simulation
  9. Architectures d'agents affectifs pour la simulation
  10. Agents adaptatifs et apprenants pour la simulation
  11. Simulation multi-niveaux, passage à l'échelle
  12. Etude de cas: Terra Dynamica
  13. Simulation multiagents de réseaux: réseaux sociaux (cours + TME)
  14. Simulation multiagents de réseaux: réseaux de production, réseaux informatiques (cours + TME)

Site web dédié du cours:
ici

[crédit photo: Photos Libres]

Responsable: 
Jean-Daniel Kant
Equipe: 
Vincent Corruble, Zahia Guessoum, Jean-Daniel Kant
ECTS: 
6
Semestre: 
M2S3

User login