Construction de systèmes multi-agents par apprentissage collectif à base d'interactions

Vincent Thomas 1 Christine Bourjot 1 Vincent Chevrier 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Cet article se focalise sur des approches formelles pour la construction de systèmes multi-agents. Ce travail a cherché à proposer des apprentissages décentralisés pour construire les comportements d'agents sociaux. Cet article propose un formalisme original, l'interac-DEC-POMDP inspiré des modèles markoviens au sein duquel les agents peuvent interagir directement et localement entre eux. A partir de ce formalisme, cet article propose aussi un algorithme d'apprentissage décentralisé fondé sur une répartition heuristique des gains des agents au cours des interactions. Une démarche expérimentale a validé sa capacité à produire automatiquement des comportements collectifs. Les techniques présentées pourraient alors constituer des moyens permettant aux agents de décider automatiquement et de manière décentralisée comment s'organiser avec les autres pour résoudre un problème donné.
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Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2007, 21 (5-6), pp.643-672
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Contributeur : Vincent Thomas <>
Soumis le : jeudi 19 juin 2008 - 07:00:02
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:51
Document(s) archivé(s) le : vendredi 21 septembre 2012 - 16:40:35

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Vincent Thomas, Christine Bourjot, Vincent Chevrier. Construction de systèmes multi-agents par apprentissage collectif à base d'interactions. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2007, 21 (5-6), pp.643-672. 〈inria-00155996〉

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