Coordination et Consensus Multiagents: Modèles, Algorithmes, Protocoles

Dans cette UE, nous étudions les systèmes multi-agents (SMA) cognitifs comme paradigme de conception et de mise en œuvre de systèmes intelligents, autonomes et complexes. Plus spécifiquement, nous y approfondissons deux aspects : la Coordination et le Consensus Multi-agents. L’U.E. CoCoMa est organisée comme suit :

• Cours 1 : Introduction aux agents autonomes et aux systèmes multi-agents cognitifs.

- Définition d’agents autonomes
- Modèles d’agents : un continuum allant des agents réactifs aux agents cognitifs.
- Fondements des SMA cognitifs
- les principes d’autonomie, de coopération, et d’interaction ;
- les architectures d’agents (ex ; architecture BDI) ;
- les protocoles d’interaction multi-agents ;
- les modèles d’environnements des SMA.
- Illustration : étude d’un système multi-agent pour la modélisation d’une flottille de drones en mission de protection d’un convoi humanitaire.

• Cours 2 : Coordination multi-agents : problématique et approches

- Présentation de la problématique de la coordination multi-agent
- Classification des modèles de planification
- Principales approches de coordination multi-agents: résolution distribuée de problèmes, planification multi-agent, formation de coalition, négociation, protocoles de coopérations, etc.

• Cours 3 : Coordination par planification hiérarchique / récursive multi-agent (1)

- De la planification mono-agent à la planification multi-agent.
- Un modèle hiérarchique pour la planification multi-agents (HTN)
- Un modèle récursif pour la planification multi-agents (RdPR)

• Cours 4 : Coordination par planification temporelle multi-agents (2)
  - Coordination multi-robots par insertion incrémentale de plans  (IxTet);
  - Modèle temporel à base d’automates hybrides pour la coordination (ex. SCALA pour la coordination de missions aériennes) ;
  - Modèle temporel basé sur le planificateur SAPA (Coordinated SAPA)
• Cours 5  : Implémentabilité des modèles de coordination 

- Problématiques de l’implémentabilité des SMA vus comme des applications distribuées où des agents s’exécutent simultanément (ex. problèmes de synchronisation, concurrence d’accès, fiabilité, etc.) ; il propose également des solutions pour appréhender ces problématiques.

• Cours 6 et 7: Planification et coordination multi-agent sous incertitude

- Modèles markoviens pour le cas coopératif
- Problèmes de complexité, algorithmes exacts et approchés

• Cours 8 : Résolution en-ligne et apprentissage

- Cadre non-coopératif et jeux bayésiens

• Cours 9 : Optimisation de Contraintes Distribuées

- Modèles DCOP
- Approche ADOPT et autres

• Cours 10 : Allocation de ressources

- algorithmes centralisés versus approches multiagents.
- Propriétés: optimalité, résistance au comportement stratégique des agents, complexité de communication.
- Allocation par enchères (appariement, enchères combinatoires).
- Partage équitable: définition, algorithmes, protocoles (picking séquences).

• Cours 11 : Négociation bilatérale

- axiomatique de la négociation,
- protocole de négociation monotone (MCP) et stratégie de Zeuthen,
- protocole des offres alternées

• Cours 12 : Négociation multilatérale

- protocoles avec médiateurs,
- extensions de MCP,
- négociation basées sur le Contract-Net,
- négociation sur les réseaux

• Cours 13 : Consensus

- définitions, propriétés.
- modèle de l'équilibre structurel.
- modèles de réputation.

• Cours 14: Argumentation

- définitions, notions de consensus argumentatif.
- protocoles de persuasion,
- stratégies argumentatives. 

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Quelques liens
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