Les propositions de projets de M1. Vous devrez faire votre choix (en contactant directement les encadrants) pour le 26 Janvier.
Attention les projets s'affichent sur plusieurs pages!
Nous souhaitons développer des équipes de robots mobiles capables de se coordonner afin d’effectuer des tâches de manière coopérative (exploration d’environnement, patrouille, assistance à la personne, etc.). Ces robots doivent être en mesure d’agir de manière autonome dans un environnement dynamique.
Dans la littérature un grand nombre d'algorithmes ont été proposés pour gérer efficacement les ressources dans le cadre de réseaux optiques. Dans ce projet, nous allons comparer différents algorithmes et nous allons étudier le lien avec les problèmes d'ordonnancement des tâches dédiées.
Nombre de situations réelles nécessitent qu'un agent humain ou artificiel prenne des décisions dans un contexte où les conséquences de nos actes sont incertaines et connues en probabilités. On parle alors de décision dans le risque. Un des modèles les plus connus pour modéliser l'attitude d'un agents face au risque ou simuler les comportements diversement risqués de plusieurs agents est le modèle de l'utilité espérée (EU).
La plupart des méthodes de planification de mouvements sont basées sur une exploration aléatoire de l'espace atteignable.
Elles ne prennent en compte ni la géométrie de l'espace de travail, ni celle des obstacles, et pour cette raison il leur est difficile de trouver des solutions dans des passages étroits.
Différents modèles de représentation des opinions des agents existent.
Un de ces modèles consiste à représenter par des graphes d'arguments le point de vue des agents. Un graphe d'argument met en relation des raisons, par des relations de contradiction. Chaque argument peut être attaché à une 'valeur' (le thème de l'argument).
On parle d’intelligence en essaim lorsque plusieurs individus sont capables de montrer des comportements de groupe alors même que chaque individu ne voit que ses voisins immédiats. On peut observer de nombreux exemples dans la nature, des comportements des fourmis construisant un nid à une foule d’humains se déplaçant dans une station de metro. Dans chacun de ces cas, des individus avec des comportements simples sont capables de s’auto-organiser pour réaliser des tâches complexes au niveau de la population, sans pour autant que chaque individu soit conscient de la tâche à réaliser.
Encadrant: Pierre Fouilhoux, LIP6, Equipe Recherche Opérationnelle
Sujet destiné à un binôme
<strong>Pré-requis:</strong>
Connaissances en algorithmique et programmation linéaire
Goût pour la programmation (langage C, C++, java)
Goût pour l'étude théorique de problème combinatoire
Multi-Agent Programming Contest (https://multiagentcontest.org/) est une compétition annuelle de programmation de systèmes multi-agents. L'objectif est de proposer une meilleure implémentation permettant de réaliser un scénario donné. Le scénario proposé pour cette année concerne deux équipes d'agents qui bougent dans les rues d'une ville réalistique. L'objectif de chaque équipe est de gagner le maximum d'argent. L'argent est collectée en réalisant un certains nombre de travaux.
