2 Modèles multi-agents disponibles

L'évaluation d'un système multi-agents vise à mettre en évidence les caractéristiques intrinsèques telles que :

• des modèles et architectures d'agent disponibles (Pour chaque type d'agent disponible sur la plate-forme, remplir cette rubrique),
• des modèles et outils d'expression et de gestion des organisations,
• des modèles et outils d'interaction,
• des modèles d'environnement sur lesquels agissent les agents.

Elle vise également à mettre en évidence les caractéristiques extrinsèques du système.

2.1 Agent

2.1.1. Caractéristiques individuelles

• niveau cognitif :

• adaptabilité :

• connaissances d'un agent

• compétences d'un agent

• modèles de raisonnement disponibles :

Pour cette partie du questionnaire, en ce qui concerne les agents cognitifs, on peut s'inspirer avec profit de [8].

2.1.2. Caractéristiques sociales

• degré d'autonomie sociale :

• sociabilité :

• degré de coopération :

• Connaissances de l'agent

• compétences sociales d'un agent

2.2 Organisation

• Structure organisationnelle :

• Relations de dépendance
• Raisonnement sur l'organisation
• Capacités de réorganisation
• Gestion des groupes

2.3 Interaction/Communication

• Types de communication possibles :

Pour chaque type de communication (cf. ci-dessus) remplir le questionnaire suivant si ceci est nécessaire :

• Modèle de communication : direct -- indirect
• Langage de communication : signaux -- actes de langage -- autres
• protocoles d'interaction :

• Structure de communication :

2.4. Environnement

A compléter …

• Modèle

• Type de l'environnement

• connexion de l'agent à l'environnement

2.5 Caractéristiques extrinsèques du système multi-agents

• Nombre d'agents (ordre de grandeur)

agent -- <10 --- aucune limite

• Nature des agents

• Système ouvert

• Modèle de coopération

• Type de contrôle

3. Caractéristiques physiques du système multi-agents

3.1. Agent

• implémentation : déclaratif – procédural
• mobilité : stationnaire – mobile

3.2. Organisation

• distribué - centralisé
• passif (ex : base de données) - dynamique

3.3. Interaction

• moteur d'interaction distribué (interne à l'agent) – centralisé (serveur ou médiateur)
• passif (ex : message) – dynamique (ex: message actif)

3.4. Environnement

• distribué - centralisé
• passif (ex : base de données) - dynamique

3.5. SMA

• Type de distribution physique
• Tolérance aux pannes
• Implantation dédiées au temps réel (Ex: Exécutif Temps Réel – Langages Synchrones / Asynchrones Temps réel)

4. Environnement de développement

• Méthodologie d'analyse
• Disponibilité d'un langage de description d'agents:

• Existence de bibliothèques:

• Documentation disponible
• Tutoriel

5. Environnement d'exécution

5.1. Outils disponibles

• outils d'administration, configuration, lancement
• outils de monitoring
• outils de mise au point

5.2. Documentations disponibles

• Aide en ligne
• Manuels d'installation
• Manuels d'utilisation
• Manuels de maintenance

5.3. Divers

• Exécution répartie/distribuée: oui -- non
• Plusieurs utilisateurs au même moment
• Gestion des accès concurrents
• Un simulateur multi-agents:
• Synchrone – asynchrone
• Centralisé – distribué
• Outils pour observer le SMA

5.4. Place du concepteur (utilisateur de la plate-forme pour développer une application)

• Quelle est la latitude du concepteur d'une application pour adapter la plate-forme à ses besoins en terme d'exécution.

5.5. Place de l'utilisateur (utilisateur de l'application développée avec la plate-forme)

• Quelle est la latitude de l'utilisateur d'une application pour adapter le système multi-agents (application) à ses besoins en terme d'exécution.

5.6. Support logistique

• fréquence des nouvelles versions
• support technique disponible

6. Conclusion

Dans ce rapport, nous avons établi quelques critères pour l'étude comparative des plates-formes multi-agents. L'utilisation de ces critères nécessitent une quantification. Elle permet de donner un aperçu. Même si, nous restons convaincus que l'étude de deux plates-formes est difficile à réaliser sans la manipulation de ces plates-formes et donc une étude détaillée, il nous semble nécessaire d'avoir ces critères pour mieux orienter les personnes qui ne savent pas quoi choisir. Par ailleurs, l'utilisateur d'une plate-forme peut associer à ces critères des coefficient en fonction de son application.

7. Références (à compléter)

1. F. Hayes-Roth, "Towards Benchmarks for Knowledge Systems and their Implications for Data Engineering", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol 1 no 1, march 1989.

2. Rapport Final du Projet Europeen ESPRIT IMAGINE, 1991.

3. B.W. Wah , "A survey on the design of multiprocessing systems for artificial intelligence applications", IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol 19, no 4, july 1989.

4. Groupe PLEIAD, "Vers une taxonomie du vocabulaire pour les systèmes multi-agents, PLEIAD", Journée du PRC-IA sur les SMAs, Nancy, décembre 1992.

5. Introduction de "Readings in Agents", Huhns, Singh, 1998.

6. Classifying agent systems. http://www.cs.bham.ac.uk/~bsl/aaai-98/agent-classification.html

7. K. S. Decker, E. H. Durfee and V. R. Lesser, "Evaluating research in cooperative distributed problem solving", Distributed Artificial Intelligence I, Huhns and Gasser Eds, pp. 485- 517, 1989.

8. J.P. Laurent, B. Faller, J.L. Lauriere, M. Vivet, D. Ziebelin, "Schéma pour la description et l'évaluation de systèmes experts et d'outils de développement de systèmes experts'", Mars 1988.

9. W.G. Wood, Roberts Gold L., Pethia R., Mosley V., Firth R., "A guide to the Classification and Assessment of Software Engineering Tools". Technical Report, Software Engineering Institute, Carnegie Mellon, 1987. SEI-87-TR-10

10 J. Müller, "The right agent (architecture) to do the right thing", ATAL'98, AgentWorld98, pp.1-16, Paris, Juil. 1998.