Systèmes Multi-Agents

Construction d’une base de connaissances pour l’architecture biomimétique durable

L’objectif du stage est de construire une ontologie pour représenter et structurer une base de connaissances
à partir des données, connaissances et outils disponibles qui peuvent êtr

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Jeux sérieux
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Systèmes Multi-Agents

Études et implémentations de modèles d'apprentissage par renforcement pour les jeux stochastiques de grande taille

Les jeux stochastiques sont une généralisation des modèles de jeux statiques qui permettent de représenter un grand nombre de situations : en économie, en sécurité des réseaux, en partage de ressources ou encore en modélisation de systèmes multi agents. En effet, ils permettent de modéliser finement les interactions entre les agents (les joueurs) au cours du temps dans un environnement qui évolue aléatoirement. Ce type de jeu se déroule en plusieurs étapes durant lesquelles l'état du système varie suivant les actions des agents et de l'environnement probabiliste.

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Ordonnancement et équité

Les problèmes d'ordonnancement constituent un domaine important en recherche opérationnelle. Ils traitent de l'affectation de tâches à des machines, et de l'exécution de ces tâches au cours du temps : il s'agit de savoir où - sur quelle machine - et quand commencera chaque tâche. Récemment, des problèmes d'ordonnancement en présence de différents acteurs ont été étudiés. Cependant, très peu de critères d'équité ont été appliqués aux problèmes d'ordonnancement (hormis le critère classique qui consiste à minimiser le coût maximal d'une machine).

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Systèmes Multi-Agents

Développement des véhicules autonomes intelligents : application à la tondeuse

Et si on rendait les tondeuses aussi intelligentes que les voitures ? Aujourd’hui, les véhicules autonomes commencent à nous simplifier la route et à rendre celle-ci plus sûre. Ils sont à même de réaliser des tâches complexes comme le dépassement ou le créneau. Notre projet consiste à créer un module autonome adaptable aux tondeuses automotrices s’appuyant sur les récentes recherches en matière de navigation des véhicules autonomes, de robotique, de reconnaissance d’image ou d’intelligence artificielle.

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Algorithmes d'optimisation pour apprendre une structure graphique de préférences

Un ensemble d'apprentissage de préférences consiste en la donnée d'un ensemble de vecteurs caractéristiques, décrivant typiquement des individus, et des préférences de ces individus sur un même ensemble d'objets (ouvrages, films, produits technologiques, candidats à une élection, etc.), préférences exprimées sous la forme d'un rangement. Les préférences sont dites structurées si elles s'articulent autour d'une structure commune sur les objets.

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