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 approfondissons deux aspects : la Coordination et le Consensus Multi-agents. La première partie de l’UE est consacrée à la planification de comportements multiagents coordonnés sous incertitude et à l’optimisation de contraintes distribuée. La seconde partie de l’UE est dédiée à l’apprentissage multi-agents de comportements dans des environnements inconnus ou partiellement connus. Enfin, la dernière partie de l’UE traite des protocoles de négociations entre agents. Les problèmes d’allocation de ressources entre agents sont plus particulièrement détaillés. La théorie de l’argumentation

• Cours 1 : Introduction aux agents autonomes et aux systèmes multi-agents cognitifs. (Vincent Corruble)

- 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 à 4 : Planification multi-agents sous incertitude

- Présentation de la problématique de la coordination multi-agent
- Planification sous incertitude mono-agent
- Modèles markoviens multi-agents pour la planification multi-agents sous-incertitude
- Algorithmes de résolution

• Cours 5 : Optimisation de contraintes distribuée

- Distributed Constraint Optimisation Problem (DCOP)
- Modèle et algorithmes de résolution

• Cours 6 à 9 : Apprentissage multi-agents

- best-response au strategic teaching

• 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.