Agents BDI et simulations sociales, Unis pour le meilleur et pour le pire

Résumé : La modélisation et simulation ont longtemps été dominées par les approches basées sur les équations, jusqu'à l'avènement récent des approches orientées agents. Pour freiner l'augmentation de complexité des modèles que peut entraîner l'utilisation de cette nouvelle approche, la tendance est à la sursimplification des modèles. Des modèles plus descriptifs ont cependant été développés pour une variété de phénomènes, mais la cognition des agents est encore trop souvent négligée alors qu'elle a une grande importance dans certains domaines, en particulier en sciences humaines et sociales. La solution que nous proposons dans cet article est d'utiliser des agents BDI. Nous montrons qu'il s'agit d'un paradigme expressif, réaliste et simple qui apporte de nombreux bénéfices à la simulation à base d'agents.
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Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2011, 25 (1), pp.11--42. 〈10.3166/ria.25.11-42〉
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Contributeur : Sylvie Pesty <>
Soumis le : lundi 24 février 2014 - 14:16:54
Dernière modification le : jeudi 11 octobre 2018 - 08:48:04

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Citation

Carole Adam, Benoit Gaudou, Sarah Hickmott, Dave Scerri. Agents BDI et simulations sociales, Unis pour le meilleur et pour le pire. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2011, 25 (1), pp.11--42. 〈10.3166/ria.25.11-42〉. 〈hal-00950877〉

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