Systèmes Collectifs Adaptatifs et Systèmes Multi-Agents (SMA)

Ateliers

Atelier SMA avec NetLogo

Cet atelier a pour objectif de :

  • Comprendre le fonctionnement d'une plateforme multi-agents.
  • Prendre en main la création d'applications SMA à l'aide de NetLogo.
  • Concevoir une première application de simulation multi-agents utilisant les mécanismes fondamentaux des agents

Découverte de NetLogo

  1. Installation de NetLogo - 15 min étudiant
  2. Exploration des fonctionnalités de NetLogo - 1 h
  3. Observation et manipulation de modèles multi-agents - 30 min
  4. Création d’un modèle complet étape par étape - 1 h

Atelier "Flocking" : Création et simulation d’interactions entre populations d’agents à l’aide de l’algorithme de flocking+

Objectifs :

L’idée est de travailler sur les interactions entre différentes populations d’agents en utilisant des modèles inspirés de l’algorithme de flocking. NetLogo inclut un modèle de base qui illustre les comportements typiques des algorithmes de flocking, tels que l’alignement, la cohésion et la séparation. Nous proposons dans ce projet d'enrichir ce modèle par des comportements collectifs plus avancés afin de mettre en oeuvre des mécanismes tels que la compétition, la coopération et de travailler sur l'émergence.

Travail à Réaliser :

  1. Phase 1 - Création de populations distinctes d’agents :
    • Ouvrir le modèle de flocking par défaut qui se trouve dans la bibliothèque de modèles de NetLogo sous la catégorie Biology.
    • Implémenter une nouvelle population d’agents distinctes de celle existante dans le modèle initial et identifiable par une icône ou un critère visuel différent.
    • Assurer que les agents de chaque population ne se regroupent pas avec ceux de l’autre population.
  2. Phase 2 - Collaboration et compétition :
    • Collaboration : Les agents d’une même population doivent coopérer en fonction de l’algorithme de flocking (alignement, cohésion, séparation), mais aussi pour accomplir des tâches collectives dans l’environnement. Les possibilités sont nombreuses et la créativité des étudiants est encouragée : il est possible d'imaginer des actions collectives comme la collecte de ressources, la construction d’abris ou d’objets, la création de zones de sécurité, ou même la gestion d’un système de rôle au sein du groupe (par exemple, certains agents s’occupent de la surveillance, d’autres de la recherche, etc.).
    • Compétition : Mettre en place une forme de compétition entre les agents des deux populations. Par exemple, une compétition pour des ressources limitées ou un espace spécifique.
  3. Phase 3 - L'émergence : L’émergence fait référence à des phénomènes complexes qui apparaissent spontanément à partir de simples règles locales, sans qu’un plan ou une structure globale préexiste.
    • Observez comment les groupes changent de direction ou se déplacent dans un espace commun. Par exemple, un groupe peut “suivre” l’autre population si la compétition pour des ressources limitées est mise en place. Observez la formation de “flocks” ou de groupes bien organisés lorsque les agents interagissent. L’émergence peut se traduire par des formations géométriques spontanées telles que des cercles ou des lignes. Exemple : Si une population est plus dense que l’autre, elle peut influencer le comportement de l’autre population, ce qui peut conduire à une migration collective ou à un changement de direction pour éviter la confrontation.
    • Identifier un phénomène émergent dans votre projet et l'analyser. Proposer un ou plusieurs critères (variables, ressources) qui impactent l'apparition de ce phénomène émergent.

Evaluation :

  1. Conception et implémentation :
    • Qualité du code (codage, clarté, organisation, documentation).
    • Fonctionnement des interactions entre les agents (collaboration et compétition).
  2. Respect des objectifs du projet :
    • Création de deux populations distinctes avec des comportements spécifiques.
    • Implémentation réussie des concepts de collaboration et de compétition.
    • Présentation d’une forme d’émergence.
  3. Innovation et créativité :
    • Originalité des mécanismes de compétition et de collaboration entre les populations.
    • Créativité dans l’observation et l’analyse des comportements émergents.
  4. Documentation et présentation :
    • Clarté des interfaces NetLogo pour exécuter le modèle.
    • Qualité des instructions données sur la façon d’utiliser l’interface (comment observer les résultats) et la partinence des conseils sur la manière de modifier les paramètres du modèle pour explorer différentes situations. (Onglet "Info" de NetLogo)

Atelier "GIS" : Création et simulation d'un territoire avec données GIS +

Atelier disponible sur le Moodle de l'université de la Réunion

Atelier "SMA et Machine Learning" : Création et simulation d'agents apprenants +

En construction...

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