Master d'Informatique Spécialité ANDROIDE
- Année 2023-2024
Modélisation et Simulation Multi-Agents
Enseignants : Cédric Herpson, Jean-Daniel Kant, Maël Franceschetti
Objectifs
Nous montrerons comment les systèmes multiagents peuvent être utilisés pour modéliser et simuler des systèmes complexes à l'aide de nombreux agents intelligents en interaction dans des environnements riches et dynamiques.
On présentera notamment une méthodologie complète, ainsi que les principaux modèles et outils (architecture d'agents, apprentissage) pertinents pour la modélisation et la simulation multiagents. De nombreux cas d'application, ainsi qu'une grande place faite à la mise en pratique sur machine, illustreront le cours dans des domaines variés: simulation pour les sciences économiques et sociales, réseaux sociaux, e-commerce, jeux, etc.
Chaque cours est suivi d’un TME de mise en application.
Projet Ecotopia
Synthèse Méthodologique : ici
Cours
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Cours 1: Introduction aux SMA et à la MOSIMA (pdf)
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Cours 2: Simulations sociales (pdf)
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Cours 3: Simulations en économie et en écologie (pdf)
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Cours 4: Éléments Méthodologiques (pdf)
TMEs
MOSIMA : recherche et industrie
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Listes de diffusion (cliquer sur le lien pour vous inscrire):
Bibliographie
Générale
- Ferber, J. (1995), Les Systèmes Multi-Agents, Inter Editions. (épuisé, en ligne)
- S. Russell & P. Norvig (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.)
- Gerhard Weiss (1999), editor, Multiagent Systems, A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, 1999
- Michael Wooldridge (2002), An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons Ltd
Langages et plateformes de simulation
Génie Logiciel
Simulation multi-agents (avec des applications en économie pour certains)
- Un site comprenant plusieurs simulations en Netlogo
- Amblard F. et Phan D. dir. (2006), Modélisation et simulation multi-agents, applications pour les Sciences de l'Homme et de la Société, Hermes-Sciences & Lavoisier.
- Coquillard, P. et Hill, D. (1997), Modélisation et simulation d'écosystèmes : des modèles déterministes aux simulations à événements discrets, Masson.
- Treuil, J-P., Drogoul, A. et Zucker, J.-D., (2008), Modélisation et simulation à base d'agents, Dunod.
- Epstein, J. (2007), Generative Social Science:
Studies in Agent-Based Computational Modeling, Princeton University Press.
- Gilbert N. and Troitzsch K. (1999), Simulation for the Social Scientist ,
Open University Press.
- Simulation sociale : Revue JASSS
Systèmes complexes
ACE (Agent-based Computational Economics)
- Site de Leigh Tesfatsion : http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/ace.htm
- Tesfatsion, L. (2006), ACE: A Constructive Approach to Economic Theory in Tesfatsion, L. and Judd, K. (2006).
- Tesfatsion, L. and Judd, K. eds (2006), Handbook of Computational Economics, Vol. 2: Agent-Based Computational Economics, Elsevier/North Holland
- Epstein, J. and Axtell, R. (1996), Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up, Brookings Institution Press.
- Miller, J. and Page, S. (2007), Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life, Princeton University Press.
- Duffy, J. (2006). Agent-Based Models and Human Subject Experiments, in: Leigh Tesfatsion & Kenneth L. Judd (ed.), Handbook of Computational Economics, edition 1, volume 2, chapter 19, pages 949-1011 Elsevier
- Brandouy, O. et al. (2006), Les marchés financiers artificiels, Revue Française de Gestion, Juillet.
- Gode, D.K. and S. Sunder (1993), Allocative efficiency of markets with zero-intelligence traders: Market as a partial substitute for individual rationality, Journal of Political Economy 101:119-137.
- Cliff, D. and J. Bruten (1997a), Minimal—intelligence agents for bargaining behaviors in market-based environments, Technical report HP-97-91, Hewlett—Packard Research Labs