Diagnostic Logique Des Systemes Complexes Dynamiques Dans Un Contexte Multi Agent
Download Diagnostic Logique Des Systemes Complexes Dynamiques Dans Un Contexte Multi Agent PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Diagnostic Logique Des Systemes Complexes Dynamiques Dans Un Contexte Multi Agent book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages.
Diagnostic logique des systèmes complexes dynamiques dans un contexte multi-agent
Cette thèse propose une méthodologie pour la conception de systèmes de diagnostic fiables permettant d'appréhender les systèmes dynamiques complexes et spatialement distribués. Les résultats proposés s'appuient d'une part sur des techniques d'analyse diagnostic formelle ou à base de consistance, qui permettent de garantir la justesse de l'analyse diagnostic, et d'autre part, sur le paradigme multiagents. Les algorithmes proposés permettent de déduire tous les défauts possibles pour un comportement observé en les classant suivant différents critères de vraisemblance. Notre contribution a consisté à proposer une méthode de diagnostic qui tire partie des deux approches DX (communauté d'Intelligence Artificielle) et FOI (communauté Automatique) en distinguant la phase de détection, qui peut se faire à base de techniques variées et parfois très sophistiquées (observateur d'état, relation de parité, traitement de signal,...), de la phase de localisation ou d'analyse diagnostic, qui doit permettre de garantir ce qui peut l'être et d'analyser toutes les informations disponibles pour en déduire le diagnostic le plus juste et complet possible. De plus, nous avons montré qu'il était possible d'appréhender des incertitudes de décision en transposant la logique de l'analyse diagnostic en logique floue. Le travail présenté dans ce mémoire a été développé dans le cadre du projet européen MAGIC (Multi-Agents-Based Diagnostic Data Acquisition and Management in Complex systems). Les résultats sont en cours de transfert vers différentes industries grâce aux partenaires industriels du projet : les entreprises SATE (System Advanced Technologies Engineering) et SMS-DEMAG.
Diagnostic logique des systèmes complexes dynamiques dans un contexte multi-agent
Cette thèse propose une méthodologie pour la conception de systèmes de diagnostic fiables permettant d'appréhender les systèmes dynamiques complexes et spatialement distribués. Les résultats proposés s'appuient d'une part sur des techniques d'analyse diagnostic formelle ou à base de consistance, qui permettent de garantir la justesse de l'analyse diagnostic, et d'autre part, sur le paradigme multiagents. Les algorithmes proposés permettent de déduire tous les défauts possibles pour un comportement observé en les classant suivant différents critères de vraisemblance. Notre contribution a consisté à proposer une méthode de diagnostic qui tire partie des deux approches DX (communauté d'Intelligence Artificielle) et FOI (communauté Automatique) en distinguant la phase de détection, qui peut se faire à base de techniques variées et parfois très sophistiquées (observateur d'état, relation de parité, traitement de signal,...), de la phase de localisation ou d'analyse diagnostic, qui doit permettre de garantir ce qui peut l'être et d'analyser toutes les informations disponibles pour en déduire le diagnostic le plus juste et complet possible. De plus, nous avons montré qu'il était possible d'appréhender des incertitudes de décision en transposant la logique de l'analyse diagnostic en logique floue. Le travail présenté dans ce mémoire a été développé dans le cadre du projet européen MAGIC (Multi-Agents-Based Diagnostic Data Acquisition and Management in Complex systems). Les résultats sont en cours de transfert vers différentes industries grâce aux partenaires industriels du projet : les entreprises SATE (System Advanced Technologies Engineering) et SMS-DEMAG.
Modélisation de la complexité et de la dynamique des simulations multi-agents
Les systèmes multi-agents sont caractérisés par le travail coopératif d'un ensemble d'agents autonomes, fonctionnant de manière décentralisée en vue de la réalisation d'un objectif global. Au sein de ces systèmes se produisent des phénomènes dits d'émergence, ou d'auto-organisation, par lesquels des structures ou des organisations particulières peuvent apparaître au niveau collectif qui n'étaient pas décrites de manière explicite au niveau individuel. Ainsi des fourmis qui s'organisent en files d'individus sans qu'aucune n'ait de représentation correspondant à la notion de "file". De par leurs interactions au niveau local, les agents produisent et maintiennent dynamiquement des structures au niveau global qui contraignent en retour l'activité de chacun des individus. Ces phénomènes sont fondamentaux dans l'étude des systèmes biologiques complexes mais sont pourtant très difficiles à formaliser car liés généralement à une interprétation en partie subjective d'un observateur extérieur au système. Le sujet proposé vise à aborder le problème du passage d'un niveau d'abstraction à un autre, ainsi que l'interaction, au sein d'un système, entre agents de différents niveaux, en combinant plusieurs approches complémentaires: une première approche concerne l'étude de formalismes adaptés à la représentation de phénomènes émergents. Cela passe notamment par la prise en compte de relations entre entités de différents niveaux d'abstraction, et par la prise en compte de comportements qui s'expriment différemment en fonction du niveau d'abstraction auquel l'entité est considérée. une deuxième approche qui s'appuiera sur la précédente concerne la détection automatique de phénomènes émergents. Pour ce faire, il sera nécessaire de développer des mécanismes permettant aux entités qui participent au système de détecter l'apparition de structures particulières (spatiales et/ou temporelles, statiques ou dynamiques) et de caractériser le passage d'un niveau d'abstraction donné au niveau supérieur. du fait de la très grande difficulté d'aborder le problème précédent dans toute sa généralité, nous prévoyons de développer une approche semi-interactive dans laquelle un observateur humain pourra avoir un rôle pour orienter le système vers la détection de structures particulières et leur caractérisation d'une manière particulière. Outre l'aide apportée au système, il s'agit d'orienter ce dernier vers la prise en compte d'abstractions a priori utiles et intéressantes. Cela passe notamment par la conception de modalités de visualisation et d'interaction adaptées à ce problème. ces différentes problématiques seront étudiées dans le cadre de plusieurs problèmes de simulation multi-agent pour la biologie.