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Notre travail consiste dans un premier temps à la mise en oeuvre d'un système monoagent constitué d'un seul résolveur BDI (Beliefs, Desires et Intentions).Puis, on fait appel aux caractéristiques d'interaction entre les BDIs pour mettre en oeuvre un système multi-agent, où chaque agent s'occupe du placement d'un objet et la satisfaction de ses contraintes. Pour trouver un compromis, les agents peuvent négocier, coopérer ou coordonner. Nous avons donc imaginé des types différents de résolution que nous avons mis en oeuvre. Chaque communauté d'agent se spécialise dans un mode de résolution, on…mehr

Produktbeschreibung
Notre travail consiste dans un premier temps à la mise en oeuvre d'un système monoagent constitué d'un seul résolveur BDI (Beliefs, Desires et Intentions).Puis, on fait appel aux caractéristiques d'interaction entre les BDIs pour mettre en oeuvre un système multi-agent, où chaque agent s'occupe du placement d'un objet et la satisfaction de ses contraintes. Pour trouver un compromis, les agents peuvent négocier, coopérer ou coordonner. Nous avons donc imaginé des types différents de résolution que nous avons mis en oeuvre. Chaque communauté d'agent se spécialise dans un mode de résolution, on parle alors d'un système multicommunautaire qui compte trois niveaux de traitement. La modélisation SMA adoptée dans notre travail a permis de mettre en oeuvre un système basée sur une architecture ouverte, capable de recueillir plusieurs modes de résolutions selon la nature et la catégorie du problème posé.
Autorenporträt
Professeur en informatique, consultante séniore et Responsable de Formation d¿un groupe multinational. Passionnée par les objets connectés, systèmes d¿intelligence collective, et la digitalisation des environnements. Docteur en informatique, et titulaire d¿un Master Professionnel en Ingénierie des SI.