Dynamic organization of teams of autonomous agents through overhearing
Organisation dynamique d'équipes d'engins autonomes par écoute flottante
Résumé
Within the field of multi-agent systems (MASs), communication is often viewed as an abstract and dyadic process. In this thesis, we argue that MASs can profit from overhearing, a form of communication found in human activity that can be used to give robustness and flexibility to their structure.
To this end, we propose the star model, which allows a MAS to use overhearing to dynamically adopt a structure based on leader-centered groups, following the evolution of limited and dynamic communication possibilities. This model provides a framework for the agents' activities that imposes constraints on the agents' decision processes (most notably coherence), but allows them to use every message that they receive (even if they are not the intended recipients) to update their representations of the MAS organization, and thereby facilitating the overall activity of the MAS.
On the one hand, we develop several elements in order to exploit this model (a language with associated semantics, an update mechanism and an algorithm). On the other hand, two series of experiments (OTTO and LOTTO) allow us to study the effects of the variation of several parameters on the behavior of the model.
To this end, we propose the star model, which allows a MAS to use overhearing to dynamically adopt a structure based on leader-centered groups, following the evolution of limited and dynamic communication possibilities. This model provides a framework for the agents' activities that imposes constraints on the agents' decision processes (most notably coherence), but allows them to use every message that they receive (even if they are not the intended recipients) to update their representations of the MAS organization, and thereby facilitating the overall activity of the MAS.
On the one hand, we develop several elements in order to exploit this model (a language with associated semantics, an update mechanism and an algorithm). On the other hand, two series of experiments (OTTO and LOTTO) allow us to study the effects of the variation of several parameters on the behavior of the model.
Dans le domaine des systèmes multiagents (SMA), la communication est très souvent considérée selon une approche dyadique et abstraite assez rigide. Cette thèse fait l'hypothèse qu'en s'inspirant de la communication humaine, il est profitable d'utiliser le phénomène de l'écoute flottante dans des systèmes multiagents afin de donner souplesse et robustesse à leur structure.
Pour aller dans ce sens, nous proposons le modèle en étoile. Il permet aux membres d'un SMA d'utiliser l'écoute flottante pour se structurer en groupes centrés sur des leaders afin de s'adapter aux conditions de communication limitées et dynamiques dont ils disposent. Ce modèle fournit un cadre dans lequel les agents peuvent évoluer et assure que si leurs décisions respectent certaines contraintes (notamment de cohérence) ils pourront tirer parti de tous les messages qu'ils pourront recevoir (même s'ils ne leur sont pas destinés) afin de se forger les croyances les plus cohérentes possibles sur l'organisation de l'équipe et ainsi faciliter son activité.
D'une part, nous développons plusieurs éléments utiles pour exploiter ce modèle en étoile (langage à la sémantique définie formellement, mécanisme de mise à jour et algorithme associé). D'autre part, deux séries d'expérimentations (OTTO et LOTTO) nous permettent d'étudier le comportement du modèle face aux variations de divers paramètres.
Pour aller dans ce sens, nous proposons le modèle en étoile. Il permet aux membres d'un SMA d'utiliser l'écoute flottante pour se structurer en groupes centrés sur des leaders afin de s'adapter aux conditions de communication limitées et dynamiques dont ils disposent. Ce modèle fournit un cadre dans lequel les agents peuvent évoluer et assure que si leurs décisions respectent certaines contraintes (notamment de cohérence) ils pourront tirer parti de tous les messages qu'ils pourront recevoir (même s'ils ne leur sont pas destinés) afin de se forger les croyances les plus cohérentes possibles sur l'organisation de l'équipe et ainsi faciliter son activité.
D'une part, nous développons plusieurs éléments utiles pour exploiter ce modèle en étoile (langage à la sémantique définie formellement, mécanisme de mise à jour et algorithme associé). D'autre part, deux séries d'expérimentations (OTTO et LOTTO) nous permettent d'étudier le comportement du modèle face aux variations de divers paramètres.
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