Browsing by Author "Ali Boukehila"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Adaptation automatique des systèmes complexes observables dans des environnements dynamiques et incertains
    (2022-06-21) Ali Boukehila
    Ce mémoire présente une approche multi-agents pour la simulation d'un système complexe adaptatifs, auto-organisationnel et incertain. L'objectif de cette approche est de détecter l'appariation de comportements imprévus dans le système. L'étude de plusieurs modèles de simulation de vie artificielle ont été utilisé afin de nous aider à comprendre le phénomène de l'émergence. Le modèle que nous avons impliqué dans l'élaboration de notre algorithme de détection est le modèle de simulation multi-agents Boids. Boids est un programme de vie artificielle défini par Reynolds simulant le vol d'un groupe de oiseaux. Détecter et essentiellement comprendre la naissance d'un comportement émergent en utilisant les interactions comme principale ressource est l'objet de cette étude. Nous proposons un algorithme basé sur les interactions entre agents pour identifier les comportements inattendus émergents dans le modèle Boids. Les trois principales contributions de ce travail sont: 1) Utilisation des interactions comme métriques, 2) Détection de l'émergence au moment où elle se produit, 3) Eviter le besoin de stocker les données de simulation pour une analyse post-mortem. Une analyse préalable des interactions est effectuée pour classer les interactions du système. Les résultats montrent que l'algorithme a pu détecter l'apparition de groupes, c'est-à-dire l'émergence dans le modèle Boids. Les résultats de la simulation sont fournis pour illustrer l'efficacité de l'approche proposée. Le modèle proposé est utilisé au sein d’un système multi-agents. Ce dernier, modélisé sous forme d’agent, la flexibilité, le coté autonome des agents est adaptée pour étudier les systèmes complexes adaptatifs et incertains. Un système de simulation a été implémenté pour prouver la faisabilité de l'approche proposée, il vise à détecter des comportements qui sont difficile à prédire, ainsi qu'à les identifier. Le système a été testé avec plusieurs scénarios de vol de oiseaux. L’approche a permis de détecter ces comportements dans le système.