Edson Emilio Scalabrin
Published: 1996
Total Pages: 190
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Les systèmes à base de connaissances sont devenus très complexes à cause de leur volume et de leur diversité, et leur maintenance est difficile. L'approche multi-agent offre actuellement un certain nombre de possibilités pour améliorer la structuration, la modularité et l'évolution de ces systèmes. Toutefois, le développement effectif d'un sma présente un grand nombre de difficultés. En effet, on souffre de l'absence de modèle d'agent générique, d'un certain flottement concernant les niveaux des protocoles (confusion des niveaux et absence de normes). De plus, la distribution effective sur des machines distinctes est difficile, les problèmes lies à l'asynchronisme (programmation événementielle), et les problèmes de reconfiguration dynamique ajoutent à la complexité de réalisation de tels systèmes. Dans ce travail nous montrons qu'il est possible de réaliser un environnement de développement de systèmes d'agents permettant de réduire ces difficultés. De plus, un tel environnement peut être organise de façon à être utilise a la fois par des non spécialistes, mais aussi par des experts. Pour l'utilisateur non spécialiste, nous proposons un langage simple de création d'agents (conservant la puissance des langages sous-jacents), une gestion automatique des protocoles, une gestion automatique de l'asynchronisme, et un modèle d'agent générique a partir duquel les agents réels peuvent être clonés. Le spécialiste, lui, pourra exercer un meilleur contrôle, par exemple pour changer le comportement d'un agent en redéfinissant certains mécanismes de base. Notre proposition s'appuie sur le concept d'objets et nous nous plaçons dans le cadre de la programmation orientée-objets (langage moss) avec comme langage sous-jacent common lisp. Dans cet environnement nous réutilisons plusieurs approches comme : le modèle omg corba, permettant d'utiliser des langages hétérogènes, notamment autres que lisp ; le modèle de contract-net, que nous avons modifie pour en tirer un protocole de distribution des taches qui, par son principe de fonctionnement, amélioré la prise de décision du cote du manager en réalisant une allocation de taches progressive et utilisant plusieurs niveaux de priorité. Enfin, pour faciliter le développement des agents d'un système, nous proposons aussi des outils de mise au point, qui permettent, d'une part de tracer les échanges a l'aide d'un agent particulier qui examine tous les messages qui passent sur le réseau et construit une représentation virtuelle du système a l'aide d'icones et de texte, d'autre part de tester le comportement d'un agent en cours de définition en mode simule, sous le contrôle strict du concepteur avant de l'installer après validation, après quoi il devient réellement autonome. La plate-forme développé, osaca, a été testée et est actuellement utilisée dans plusieurs autres projets : memolab, dide.