Le calibrage de modèles à base d'agents pour la simulation de systèmes complexes PDF Download
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Book Description
L'approche à base d'agents s'intéresse à la modélisation et la simulation de systèmes complexes. Un des aspects importants dans le processus de conception est lié à la mise au point des paramètres du modèle. En effet, ces modèles sont généralement caractérisés par de nombreux paramètres qui déterminent la dynamique globale du système simulé. L'espace des paramètres peut être alors gigantesque. De plus, le comportement de ces systèmes complexes est souvent chaotique. L'approche que nous suggérons est de considérer le problème de calibrage des modèles à base d'agents comme un problème d'optimisation. La validation peut alors être reformulée comme l'identification d'un jeu de paramètres qui optimise une fonction, par exemple une mesure de distance entre le modèle artificiel que nous simulons et le système réel. Nous avons proposé trois approches complémentaires dans le cadre de la thèse. La première approche se fonde sur l'application directe d'un algorithme d'optimisation où le modèle est vu comme une boîte noire dont les entrées sont les valeurs de paramètres et la sortie la valeur d'une fonction objectif évaluée après la simulation du modèle. La deuxième approche consiste ensuite à explorer différentiellement l'espace des paramètres en le découpant de manière adaptative en sous-espaces d'autant plus finement découpés que les paramétrages correspondants sont a priori intéressants. Enfin, la troisième approche consiste à effectuer une seule simulation où les agents sont modifiés en ligne.
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L'approche à base d'agents s'intéresse à la modélisation et la simulation de systèmes complexes. Un des aspects importants dans le processus de conception est lié à la mise au point des paramètres du modèle. En effet, ces modèles sont généralement caractérisés par de nombreux paramètres qui déterminent la dynamique globale du système simulé. L'espace des paramètres peut être alors gigantesque. De plus, le comportement de ces systèmes complexes est souvent chaotique. L'approche que nous suggérons est de considérer le problème de calibrage des modèles à base d'agents comme un problème d'optimisation. La validation peut alors être reformulée comme l'identification d'un jeu de paramètres qui optimise une fonction, par exemple une mesure de distance entre le modèle artificiel que nous simulons et le système réel. Nous avons proposé trois approches complémentaires dans le cadre de la thèse. La première approche se fonde sur l'application directe d'un algorithme d'optimisation où le modèle est vu comme une boîte noire dont les entrées sont les valeurs de paramètres et la sortie la valeur d'une fonction objectif évaluée après la simulation du modèle. La deuxième approche consiste ensuite à explorer différentiellement l'espace des paramètres en le découpant de manière adaptative en sous-espaces d'autant plus finement découpés que les paramétrages correspondants sont a priori intéressants. Enfin, la troisième approche consiste à effectuer une seule simulation où les agents sont modifiés en ligne.
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La problématique est l’étude de la modélisation pour la simulation de systèmes complexes et des processus de modélisation et de simulation. Les processus de modélisation et de simulation étant complexes, il faut rationaliser la modélisation et gagner en maîtrise sur elle. Nous proposons de concevoir le modèle complexe comme une société de modèles en interaction. Nous appliquons l’approche orientée pattern pour rationaliser la modélisation en la centrant sur les données. Nous utilisons l’approche agent pour distribuer l’observation et le contrôle dans le modèle global. La société de modèles permet alors l’émergence des patterns par l’activité des agents. Les artefacts, appliqués à la modélisation, sont le support des données, des patterns et des interactions entre agents. Le couplage des agents se fait ainsi via les artefacts, à la différence d’une approche par événements. Nous identifions trois types d’agents 1° les agents-modèles, qui exécutent ic modèle d’un phénomène; 2° les agents-observateurs, qui construisent des observables; 3° les agents-contrôleurs, qui contrôlent localement le modèle global. Les agents peuvent également s’adapter à leur environnement avec des opérations pour modifier leurs perceptions et actions. Le modèle complexe peut alors être construit incrémentalement, les comportements des agents peuvent être modifiés facilement, et tin agent peut être ajouté ou enlevé du modèle global sans impact sur la structure des autres agents. Enfin, nous identifions quatre types de comportements pour un agent-modèle 1’ basé sur des équations différentielles (intensionnel) ; 2’ centré individu (émergent) 3’ pré-calculé (extensionnel); 4 joué par un expert (participatif). Pour’ aller plus loin dans la rationalisation de la modélisation, nous exhibons les biais computationnels induits par la traduction de modèles conceptuels en modèles computationnels dans le cas de modèles de peuplements d’agents. Nous montrons que nos modèles sont très sensibles aux différents biais étudiés. Il est nécessaire que les thématiciens connaissent les sources de biais et que l’outil de simulation soit spécialisé afin de permettre 1° d’expliciter le modèle, 2° de garantir les propriétés identifiées et 3° de permettre des analyses systématiques. C’est ce que nous faisons dans notre simulateur. Enfin, ce travail entre dans le cadre du projet ANR Chaloupe. L’enjeu est d’envisager la co-viabilité de peuplements écologiques et de leur exploitation par des groupes sociaux (e.g. pêcheries). Nous présentons les résultats de simulation obtenus validant la société de modèles qui permet une modélisation souple et rigoureuse.
Author: Arnaud Banos Publisher: ISTE Group ISBN: 1784050474 Category : Languages : fr Pages : 241
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La simulation spatiale à base d’agents a connu un essor considérable au sein de la communauté scientifique, mais également auprès de nombreuses disciplines de sciences sociales. Les modèles agents sont tout aussi bien des outils de compréhension, de prospection et de scénarisation, que des médias de l’échange interdisciplinaire. Proposant une approche méthodologique au travers d’un exemple fil rouge inspirée d’une problématique réelle en épidémiologie, cet ouvrage étudie la modélisation à base d'agents des phénomènes spatialisés ainsi que les possibilités d’exploration de modèles agent offertes par la plateforme NetLogo (modèles agrégés, systèmes dynamiques, systèmes multi-acteurs). Guide pédagogique, il s’appuie sur des techniques reconnues de modélisation et de prospection via des méthodes d’exploration et de scénarisation par simulation participative.
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On appelle « agents » des techniques de modélisation et de programmation qui permettent de dégager des propriétés globales à partir de comportements individuels. Cette branche de l'informatique et des mathématiques appliquées à la modélisation des systèmes complexes est actuellement en plein essor dans pratiquement tous les domaines depuis les sciences de l'Homme, l'économie, jusqu'à l'écologie. Le but de cet ouvrage est de présenter un état de l'art de ce domaine: il commence par exposer l'ensemble des techniques de modélisation et de simulation utilisées, puis décrit dix exemples d'application dans des domaines aussi variés que la modélisation du ruissellement des eaux, le comportement des Primates, la dynamique du trafic routier ou les réseaux urbains. Les auteurs montrent ensuite comment passer de ces études aux modèles, puis comment exploiter ces modèles dans d'autres contextes.
Author: Michel Étienne Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 9401785570 Category : Science Languages : en Pages : 403
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This book introduces the companion modelling approach by presenting the stance that underpins it, the methods and tools used with stakeholders and the specific role of models during the process. It addresses the means to deal with the different levels of decision-making and to take into account the various power relationships. It proposes a methodology to assess the impact of the approach on the stakeholders involved in the process. The book includes 27 case studies and 7 teaching tools that describe the successful use of the approach in a variety of settings or teaching contexts. It is intended for researchers working on rural development or renewable resources management, as well as students and teachers.
Author: Mohd Hafiz Mohd Publisher: Springer ISBN: 9789811626319 Category : Mathematics Languages : en Pages : 441
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This book discusses the latest progresses and developments on complex systems research and intends to give an exposure to prospective readers about the theoretical and practical aspects of mathematical modelling, numerical simulation and agent-based modelling frameworks. The main purpose of this book is to emphasize a unified approach to complex systems analysis, which goes beyond to examine complicated phenomena of numerous real-life systems; this is done by investigating a huge number of components that interact with each other at different (microscopic and macroscopic) scales; new insights and emergent collective behaviours can evolve from the interactions between individual components and also with their environments. These tools and concepts permit us to better understand the patterns of various real-life systems and help us to comprehend the mechanisms behind which distinct factors shaping some complex systems phenomena being influenced. This book is published in conjunction with the International Workshop on Complex Systems Modelling & Simulation 2019 (CoSMoS 2019): IoT & Big Data Integration. This international event was held at the Universiti Sains Malaysia Main Campus, Penang, Malaysia, from 8 to 11 April 2019. This book appeals to readers interested in complex systems research and other related areas such as mathematical modelling, numerical simulation and agent-based modelling frameworks.
Author: Scott Moss Publisher: Springer ISBN: 3540445617 Category : Computers Languages : en Pages : 275
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This volume is based on papers accepted for the Second International Workshop on Multi-agent-based Simulation (MABS-2000)federated with the Fourth Int- national Conference on Multi Agent Systems (ICMAS-2000)held in Boston in July 2000. The purpose of MABS-2000 was to investigate and develop the synergy - tween software engineering for multi-agent systems and agent-based social s- ulation. The papers included in the MABS-2000 workshop were selected either because they explore how agent interaction can be used to build multi-agent s- tems or they o?er examples of problem-oriented (rather than technique-oriented) systems. No paper was selected if it speci?ed a model or an issue to make it ?t a previously chosen technique. All of the papers in the volume have been reviewed and in many cases revised since the workshop. Two papers (by Edmonds and by Hales)as well as the editorial introduction have been added to those accepted for the workshop. As editors and workshop organisers, we are very grateful to the participants who engaged enthusiastically in the discussions about both individual papers and the issues facing the MABS community. Issues raised and positions taken in those discussions are reported in the editorial introduction. We are also grateful to the authors for their punctuality and the grace with which they received and responded to editorial comments and requests. Klaus Fischer, the ICMAS-2000 workshops chair, was exceptionally patient and diplomatic in reconciling our demands with the resources available.
Author: Nuria Palechano Publisher: Springer Nature ISBN: 3031792424 Category : Mathematics Languages : en Pages : 176
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There are many applications of computer animation and simulation where it is necessary to model virtual crowds of autonomous agents. Some of these applications include site planning, education, entertainment, training, and human factors analysis for building evacuation. Other applications include simulations of scenarios where masses of people gather, flow, and disperse, such as transportation centers, sporting events, and concerts. Most crowd simulations include only basic locomotive behaviors possibly coupled with a few stochastic actions. Our goal in this survey is to establish a baseline of techniques and requirements for simulating large-scale virtual human populations. Sometimes, these populations might be mutually engaged in a common activity such as evacuation from a building or area; other times they may be going about their individual and personal agenda of work, play, leisure, travel, or spectator. Computational methods to model one set of requirements may not mesh well with good approaches to another. By including both crowd and individual goals and constraints into a comprehensive computational model, we expect to simulate the visual texture and contextual behaviors of groups of seemingly sentient beings. Table of Contents: Introduction / Crowd Simulation Methodology Survey / Individual Differences in Crowds / Framework (HiDAC + MACES + CAROSA) / HiDAC: Local Motion / MACES: Wayfinding with Communication and Roles / CAROSA: Functional Crowds / Initializing a Scenario / Evaluating Crowds
Author: Benoît Calvez
Author: Benoît Calvez
Author: Stéphane Bonneaud
Author: Arnaud Banos
Author: Jean-Pierre Treuil
Author: Hicham Assoudi
Author: Michel Étienne
Author: Mohd Hafiz Mohd
Author: Scott Moss
Author: 
Author: Nuria Palechano