Démarche de développement des systèmes logiciels biomorphiques
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Date
2019
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Abstract
De nos jours, les approches bio-inspirées sont largement utilisées. Certaines d'entre elles sont
devenues des paradigmes dans plusieurs domaines, tels que les colonies de fourmis (Ant
Colony Optimization : ACO) et les Algorithmes Génétiques (Genetic Algorithm : GA).
Malgré les défis inhérents à la survie, dans le monde naturel, les organismes biologiques
évoluent, s'auto-organisent et s'auto-réparent avec seulement des connaissances locales et sans
aucun contrôle centralisé. L'analogie entre les systèmes biologiques et les systèmes multi agents "SMA" (Multi-Agent System) est plus qu'évidente. En fait, chaque entité dans les
systèmes réels et naturels est facilement identifiée en tant qu'agent. Par conséquent, il sera
plus efficace de les modéliser avec des agents. Dans un contexte de simulation, les SMAs ont
été utilisés pour imiter les caractéristiques comportementales, fonctionnelles ou structurelles
des systèmes biologiques. Dans un contexte général, les systèmes bio-inspirés sont réalisés
avec des modèles de conception ad hoc ou avec un modèle multi-agents à objectif unique. Par
conséquent, ces travaux souffrent de deux faiblesses : Le premier est l'utilisation de modèles
dédiés à des fins restrictives (comme les projets académiques) ; Le second est l'absence d'un
modèle de conception.
Dans cette thèse, nous proposons un modèle générique multi-paradigme pour les systèmes
biomorphiques. Ce modèle est basé agent et intégrera différents paradigmes bio-inspirés avec
le respect de leur concepts. Nous étudions dans quelle mesure il est possible de préserver les
principales caractéristiques des systèmes naturels et artificiels. Par conséquent, nous
introduisons le principe influence / réaction pour gérer les interactions au sein de ces systèmes
multi-agents biomorphiques. Notre modèle a été validé par une étude expérimentale.