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Cette thèse aborde les problématiques liées à la reproductibilité des expériences numériques dans le cadre des systèmes complexes environnementaux, et plus particulièrement dans le cadre de la modélisation de systèmes multi-agents. L'activité de M&S peut s'apparenter à une expérience numérique, au même titre qu'une expérience scientifique menée dans une discipline expérimentale, c'est pourquoi la description des modèles SMA doit être partagée de façon non ambigüe. Dans cet objectif, nous nous sommes dirigés vers une approche formelle, qui permet de décrire les modèles d'un point de vue structurel et sémantique. Nous présentons dans ce manuscrit deux contributions majeures : une proposition de formalisation du paradigme agent associant des méthodes de conception pour l'élaboration des modèles et une mise en oeuvre des abstractions permettant de faciliter le développement de SMA, d'après les concepts définis par l'approche formelle à travers l'outil Quartz. Nous proposons également une mise en application de l'approche à travers deux exemples, dans lesquels la définition d'un modèle est établie, de la description informelle à son implémentation.
Dans le cadre de la recherche scientifique, nous assistons depuis quelques années à un essor de la multi-modélisation, c’est-à-dire, l’utilisation de la combinaison de différents formalismes pour l’étude des systèmes complexes où l’informatique se présente comme l’un des supports théoriques ou opérationnels pour son développement. La problématique étudiée dans cette thèse découle de ces travaux. Nous étudions, en particulier, le couplage de modèles hétérogènes en utilisant la spécification à événements discrets de B. P. Zeigler, DEVS, Discret EVent System specification. Nos travaux portent principalement sur les ajouts, à ce formalisme, d’outils aussi bien formels qu’opérationnels pour simplifier le couplage ou le développement de modèles. Nous étudions également la construction de plans d’expériences, le paramétrage de modèles et la distribution de simulation. De ces travaux, sont nées des collaborations avec des laboratoires de biologie où la nécessité de la création d’une spécification formelle des Systèmes Multi-Agents, principalement centré individu, est apparue. Nous proposons cette spécification en nous basant sur les travaux de J.C. Soulié et les environnements multiples et R. Duboz pour le comportement des agents. L’ensemble des objets manipulés par les SMA sont définis suivant une approche modulaire où chaque entité est spécialisée dans un domaine. Afin de mettre en œuvre tous les concepts étudiés dans cette thèse, une plate-forme logicielle VLE, Virtual Laboratory Environment, recouvrant tous les aspects de la multi-modélisation a été développée.
Robert Siegfried presents a framework for efficient agent-based modeling and simulation of complex systems. He compares different approaches for describing structure and dynamics of agent-based models in detail. Based on this evaluation the author introduces the “General Reference Model for Agent-based Modeling and Simulation” (GRAMS). Furthermore he presents parallel and distributed simulation approaches for execution of agent-based models –from small scale to very large scale. The author shows how agent-based models may be executed by different simulation engines that utilize underlying hardware resources in an optimized fashion.
La conception de protocoles de communication repose généralement sur des modèles fonctionnels élaborés à partir des besoins du système.Dans les systèmes de transport intelligents (ITS), les fonctionnalités étudiées incluent l'auto-organisation, le routage, la fiabilité, la qualité de service et la sécurité. Les évaluations par simulation sur les protocoles dédiés aux ITS se focalisent sur les performances dans des scénarios spécifiques. Or, l'évolution des transports vers les véhicules autonomes nécessite des protocoles robustes offrant des garanties sur certaines de leurs propriétés. Les approches formelles permettent de fournir la preuve automatique de certaines propriétés, mais pour d'autres il est nécessaire de recourir à une preuve interactive impliquant le savoir d'un Expert. Les travaux menés dans cette thèse poursuivent l'objectif d'élaborer, dans le formalisme DEVS (Discrete Event System Specification), des modèles d'un ITS dont la simulation permettrait d'observer les propriétés, éventuellement vérifiées par une approche formelle, dans un scénario plus large et de générer sur les modèles des données susceptibles d'alimenter une boucle de preuve interactive au lieu d'un Expert. Prenant pour cible le protocole CBL-OLSR (Chain-Branch- Leaf inOptimized Link State Routing), cette thèse montre comment un modèle DEVS et un modèle formel Event-B équivalents peuvent être construits à partir de la même spécification fonctionnelle d'un réseau ad hoc où les nœuds utilisent ce protocole. Des propriétés relatives à la sûreté et à la sécurité sont introduites dans le modèle formel Event-B afin d'être vérifiées, puis une méthodologie est proposée afin de les transférer dans un modèle DEVS équivalent sous forme de contraintes, de choix ou d'observables selon des critères proposés. Enfin, cette thèse ouvre également les perspectives de l'automatisation de ce processus de conception, de l'intégration à la simulation DEVS de données réelles à la fois sur le trafic routier et sur les flux d'applications dédiées aux véhicules, et de l'interaction avec des simulateurs spécialisés pour les différents composants (par exemple MATLAB pour les modèles de propagation, OPNET ou NS3 pour les communications, SUMO pour les modèles de mobilité) ; le but étant une évaluation du protocole dans un contexte très réaliste du système.
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.
Ce travail de thèse, mené sur deux thématiques : les réseaux ambiants et la simulation multi-agent, a pour contexte l'étude des interactions entre le fonctionnement des réseaux ambiants (réseaux pair-à-pair et réseaux mobiles ad hoc networks) et les comportements de leurs usagers (mobilité, partage d'un service, etc.). Pour étudier ces phénomènes, nous avons mis en lumière le besoin de réutiliser, de coupler et de faire interagir des outils de modélisation et de simulation provenant de domaines scientifiques différents (réseaux informatiques, simulations sociales) afin d'intégrer simultanément plusieurs niveaux d'abstraction dans l'étude menée. Cette problématique de réutilisation et de couplage de modèles (la multi-modélisation) et de simulation (interopérabilité de simulateurs) n'est pas propre aux seuls réseaux ambiants et celle-ci s'inscrit dans le domaine plus vaste de l'étude des systèmes complexes.Cette thèse se propose d'aborder les questions de réutilisation et de couplage des outils de modélisation et de simulation sous l'angle des systèmes multi-agents et d'inscrire les solutions à la fois d'ingénierie logicielle, de simulation distribuée, de multi-modélisation dans un cadre multi-agent générique et homogène : le méta-modèle AA4MM. L'idée fondatrice est de créer une société de modèles, de simulateurs et de logiciels de simulation (que l'on nommera blocs MSL) afin d'intégrer plusieurs niveaux d'abstraction dans une même modélisation et simulation. AA4MM propose une approche multi-agent homogène qui permet de facilement réutiliser des blocs MSL, de les rendre interopérable et de les coupler de manière modulaire. AA4MM permet également au modélisateur de clairement spécifier les changements d'échelles. AA4MM propose une méthode de simulation totalement décentralisée. Au niveau des aspects théoriques du méta-modèle AA4MM, nous avons proposé une preuve formelle de l'algorithme de simulation décentralisée. Nous avons également appliqué AA4MM à un cas d'étude pédagogique en couplant ensemble plusieurs instances de NetLogo (un outil de simulation répandu). Nous avons également appliqué AA4MM aux réseaux ambiants et à notre question initiale sur les influences mutuelles entre performances du réseau et comportements des usagers. Dans ce contexte, nous avons pu réutiliser des simulateurs existants qui n'étaient pas prévus pour interagir afin d'aborder les phénomènes d'influences mutuelles entre performances des réseaux et comportements de leurs usagers.
Faisant suite au premier volume qui introduit la plate-forme NetLogo comme un moyen de prototypage de modèles simples, ce deuxième volume se concentre sur l’utilisation avancée de NetLogo pour connecter les données et les théories, ce qui en fait un outil essentiel pour la communauté scientifique. Simulation spatiale à base d’agents avec NetLogo 2 se concentre sur la modélisation par agents des phénomènes spatialisés à travers une approche méthodologique et pratique. Il démontre comment les méthodes et les techniques avancées de simulation spatiale basées sur les agents peuvent être mises en oeuvre. Cet ouvrage permet d’approfondir les bases théoriques et conceptuelles dans le domaine de la modélisation ainsi que les connaissances algorithmiques et techniques de l'informatique en vue de mettre en oeuvre les modèles produits.
Dans ce rapport de thèse, nous présentons une approche de modélisation approximative pour les systèmes à évènements discrets. Le but de ces recherches est de définir des outils afin d’associer un formalisme de modélisation et de simulation à évènement discrets avec la logique floue. Cette nouvelle méthode appelée iDEVS permet de modéliser et simuler des systèmes à données imprécises. Tout au long de ce manuscrit, nous abordons diverses notions comme : la prise en compte d’imprécisions avec la théorie des sous ensembles flous ; la simulation imprécise avec des méthodes de défuzzification ; etc. Dans le premier chapitre, nous présentons les théories associées à la logique floue. Dans le second chapitre, nous décrivons les notions de modélisation et de simulation, et notamment le formalisme DEVS. Dans le troisième chapitre, nous détaillons la méthode iDEVS, et les outils développés afin de l’utiliser. Avant de conclure, nous proposons une application de l’approche iDEVS pour l’étude de la propagation de feux de forêt.
De nouveaux concepts et techniques de modélisation et de simulation ont été introduits ces dernières années. Une des caractéristiques essentielles de ces concepts, est l'utilisation de formalismes fondés sur des notions mathématiques. En effet, un grand pas a été accompli dans ce sens concernant notamment la modélisation des systèmes à évènements discrets. Cependant, de nombreux systèmes combinent des fonctionnements de types continus, discrets et évènementiels. L'entreprise de modélisation et de simulation de ces systèmes reste difficile du fait de la complexité d'interaction entre les trois modes de fonctionnement. Notre contribution, en l'absence d'un outils de simulation adapte à ce type de systèmes est : 1- de proposer une approche de modélisation dont l'objectif est d'utiliser une structure formelle unique pour la spécification des systèmes dont les états évoluent de façon continue, discrète et sur l'occurrence d'évènements 2- d'implémenter une stratégie de simulation basée sur la théorie des systèmes en utilisant les concepts de l'oriente objet. La stratégie de simulation est conçue de façon à permettre une description modulaire et hiérarchique du modèle. 3- de synchroniser les interactions entre la partie continue et la partie discrète du simulateur en introduisant le concept de temps logique dans les mécanismes de synchronisation par messages.
Dans les sciences de l'homme et de la société, la modélisation multi-agents permet de formaliser des situations complexes comportant des échelles (spatiales, temporelles, organisationnelles) multiples et des agents hétérogènes engagés dans des activités sociales (agents réactifs constitutifs de l'intelligence collective, agents cognitifs).