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Academic literature on the topic 'Modèle agent'

Author: Grafiati
Published: 20 April 2024

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Journal articles on the topic "Modèle agent"

1

Ambler, Steve. "Les modèles à agent représentatif et la politique de taxation optimale." Articles 75, no. 4 (February 9, 2009): 539–57. http://dx.doi.org/10.7202/602302ar.

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Abstract:
RÉSUMÉ Dans cet article, nous présentons un survol de la littérature macroéconomique sur la taxation optimale. En premier lieu, nous présentons un modèle très simple à agent représentatif afin de démontrer le résultat principal de cette littérature concernant le taux de taxation sur le revenu du capital; celui-ci devrait converger vers zéro à long terme. Deuxièmement, nous examinons la robustesse de ce résultat en étudiant des articles qui relâchent certaines des hypothèses simplificatrices du modèle de base. Troisièmement, nous critiquons les modèles à agent représentatif sur les bases de la plausibilité de leurs prédictions et de leur pertinence pour la conduite de la politique fiscale. Quatrièmement, nous examinons quelques pistes suivies récemment par des chercheurs qui ont renversé le résultat du taux de taxation nul sur le revenu du capital. En guise de conclusion, nous présentons quelques suggestions pour des pistes à suivre à l’avenir.
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2

Trommetter, Michel. "Irréversibilité et mesures agri-environnementales un modèle principal / agent." Économie rurale 222, no. 1 (1994): 11. http://dx.doi.org/10.3406/ecoru.1994.4918.

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3

Vidal, Jean-Pierre. "L’altruisme dans le modèle à générations imbriquées." Recherches économiques de Louvain 62, no. 1 (1996): 21–42. http://dx.doi.org/10.1017/s0770451800004784.

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Abstract:
RésuméCet article compare les différentes hypothèses d’altruisme qui ont été étudiées dans le cadre du modèle à générations imbriquées. Deux visions concurrentes de l’altruisme se côtoient. La première due à Barro [1974] est proche de l’intuition que l’on peut avoir des solidarités au sein de la famille, mais ne permet pas de garantir la neutralité de la politique budgétaire. La seconde qualifiée de ad hoc dans la mesure où elle ne vérifie plus la définition de Barro selon laquelle l’utilité d’un agent ne dépend que de son utilité de cycle de vie sensu stricto et des utilités de ses enfants (ou de ses parents) permet de retrouver le résultat escompté par Barro, mais au prix d’un retour à la logique du modèle avec agent à durée de vie infinie.
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4

Sanders, Lena. "Les villes comme agents : simulation des futurs possibles du système urbain européen." Articles hors thème 5, no. 2 (July 6, 2010): 153–80. http://dx.doi.org/10.7202/044081ar.

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Abstract:
Résumé L’approche systémique pour modéliser la dynamique des systèmes de villes est ancienne. Le concept d’auto-organisation et le formalisme des équations différentielles ont donné lieu à de nombreuses applications dans les années 1980. La simulation agent ouvre de nouvelles perspectives dans ce champ. L’objectif de cet article est d’abord de discuter des registres et du niveau d’explication qui sont mobilisés pour rendre compte des différentiels de croissance des villes. Il s’agit ensuite de montrer l’intérêt d’une approche agent pour formaliser des hypothèses au niveau méso-géographique des villes. Après un bref état de l’art sur le concept de systèmes de villes et les modèles spatio-temporels associés, le modèle EuroSim formalisé avec un système multi-agents est présenté. Celui-ci permet de simuler l’évolution des villes européennes entre 1950 et 2050 en testant différents scénarios relatifs à l’ouverture des frontières vers l’immigration non européenne et à l’existence ou non de barrières économiques internes.
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Bellosta, Marie-Jo, Imène Brigui-Chtioui, Sylvie Kornman, Suzanne Pinson, and Daniel Vanderpooten. "Système multi-agent pour des enchères multicritères Modèle et expérimentations." Revue d'intelligence artificielle 21, no. 5-6 (December 30, 2007): 703–27. http://dx.doi.org/10.3166/ria.21.703-727.

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Moulin, Hervé. "La présence d'envie : comment s'en accommoder?" Recherches économiques de Louvain 60, no. 1 (March 1994): 63–72. http://dx.doi.org/10.1017/s077045180000782x.

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Abstract:
RésuméJe passe d'abord en revue les résultats les plus saillants (à mon sens) du modèle proposé par Fleurbaey [1994] dans ce volume, en ce qui concerne d'une part l'impossibilité de satisfaire simultanément tous les tests de compensation et d'autre part la définition de solutions opérationnelles (en particulier, univoques) du modèle. Dans une troisième et dernière section j'adapte au modèle de Fleurbaey l'un des tests d'équité les plus anciens de la littérature sur la justice distributive, c'est à dire l'idée qu'il faut garantir à chaque agent sa juste part des ressources à partager.
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Perron, Jimmy, and Bernard Moulin. "Un modèle de mémoire dans un système multi-agent de géosimulation." Revue d'intelligence artificielle 18, no. 5-6 (December 1, 2004): 647–78. http://dx.doi.org/10.3166/ria.18.647-678.

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Maestro, Susana Moreno. "Le Mouridisme au sein de l’immigration sénégalaise : agent de développement." Les Cahiers du Gres 6, no. 1 (April 3, 2006): 93–110. http://dx.doi.org/10.7202/012685ar.

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Abstract:
Résumé Nous proposons ici un modèle ethnographique mettant en relation la culture et le développement avec les processus migratoires actuels. Nous nous éloignons ainsi de ce qui est supposé être « l’aide officielle au développement » pour nous pencher sur un cas d’implication directe des émigrés depuis leurs pays d’accueil. Nous analyserons l’apport de la diaspora mouride sénégalaise de la ville de Séville à l’élaboration d’un modèle d’organisation sociale au Sénégal centré sur la Ville sainte de Touba. Nous examinerons, par conséquent, le rôle que joue la confrérie mouride en tant qu’agent de développement au Sénégal. Nous observerons l’impossibilité de parler de société d’origine et de société de destination comme de deux espaces totalement différenciés dans la réalité quotidienne des émigrés sénégalais. C’est pourquoi nous parlerons d’une migration transnationale définie par le transit constant entre l’ici (Séville) et le là-bas (le Sénégal), concernant aussi bien les personnes que les biens matériels et symboliques.
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Jullien, Bruno. "L'impact des options extérieures sur les échanges en information asymétrique." Revue économique 47, no. 3 (May 1, 1996): 437–46. http://dx.doi.org/10.3917/reco.p1996.47n3.0437.

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Abstract:
Résumé Nous étudions le contrat optimal offert par un acheteur à un producteur qui dispose d'une information privée sur son coût marginal et son coût fixe. Ce modèle illustre les résultats qui apparaissent lorsqu'on généralise le modèle Prin­cipal-Agent de sélection adverse en relâchant les hypothèses sur les options exté­rieures. L'information asymétrique peut réduire ou augmenter le volume des échanges. La rente d'information n'est plus monotone. Les distorsions dépendent de la pente et de la courbure de la relation liant le coût fixe au coût marginal.
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Hoang, Thi Thanh Ha, Michel Occello, Jean-Paul Jamont, and Choukri Bey Ben Yelles. "Supervision de systèmes complexes artificiels décentralisés. Proposition d'un modèle multi-agent récursif générique." Revue d'intelligence artificielle 26, no. 5 (October 30, 2012): 569–600. http://dx.doi.org/10.3166/ria.26.569-600.

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More sources

Dissertations / Theses on the topic "Modèle agent"

1

Meurisse, Thomas. "Simulation multi-agent : du modèle à l'opérationnalisation." Paris 6, 2004. http://www.theses.fr/2004PA066564.

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2

Maudet, Adrien. "Interactions entre niveaux dans un modèle orienté agent de généralisation cartographique : Le modèle DIOGEN." Thesis, Paris Est, 2016. http://www.theses.fr/2016PESC1055/document.

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Abstract:
Les cartes représentent l'information géographique d'une zone donnée de manière d'autant plus simplifiée que l'échelle de la carte est petite. Le procédé de simplification, appelé généralisation cartographique, est soumis au respect de contraintes de lisibilité, d'adéquation de la représentation avec le niveau d'abstraction souhaité et de cohérence avec la réalité. La volonté d'automatiser le processus de création de cartes à partir de bases de données géographiques, a conduit à la création d'algorithmes permettant d'effectuer cette simplification objet par objet. Néanmoins, les choix des algorithmes, tout comme leur paramétrage, sont autant influencés par l'objet sur lequel ils s'appliquent que par les autres objets en relation (e.g. bâtiment à proximité d'un autre, route parallèle à un alignement de bâtiments). Ce constat a motivé l'utilisation de modèles multi-agents pour la généralisation automatisée de cartes. Le principe de ces modèles multi-agents repose sur la modélisation des objets (e.g. bâtiment, tronçon de route, îlot urbain) sous forme d'agents qui cherchent à se généraliser de façon à satisfaire leurs contraintes. Plusieurs modèles multi-agents ont été proposés, chacun ayant une approche différente des interactions entre niveaux. Ici, nous entendons par niveau, par exemple, la distinction entre les agents individuels comme un bâtiment, des agents représentant un groupe d’autres agents, comme un îlot urbain composé des routes l’entourant et des bâtiments inclus dans l’îlot.Nous étudions l'unification de ces modèles en nous appuyant sur le paradigme multi-niveaux PADAWAN, afin de faciliter les interactions entre agents de niveaux différents. Nous proposons ainsi le modèle DIOGEN, adaptant les principes d’interaction entre agents de niveaux différents à la généralisation cartographique guidée par des contraintes, ce qui a permis d’unifier les précédents modèles AGENT, CartACom et GAEL, tout en disposant de nouvelles capacités prometteuses.Nous avons évalué notre proposition sur un ensemble de cas d’étude. Parmi ces cas, nous nous sommes penchés sur la généralisation de carte de randonnée, où les itinéraires sont symbolisés individuellement avec des symboles différents, à la manière des plans de bus. La présence de plusieurs symboles d’itinéraires sur une même route support amène des problèmes de généralisation particuliers, comme le choix du positionnement des itinéraires de part et d’autre de la route, ou les implications pour les autres objets de la carte (e.g. points d’intérêts, bâtiments) se retrouvant sous le symbole de l’itinéraire, problèmes que nous essayons de résoudre en nous appuyant sur notre proposition de représentation formelle multi-niveaux.Ce travail nous a ensuite conduit à identifier des comportements multi-niveaux récurrents. Nous les avons exprimés de façon générique sous forme de patterns d’analyse, affranchies des spécificités de la généralisation cartographique, et de la résolution de problèmes contraints
Maps show geographic information of a given area in a simplified way, particularly when the scale is small. The simplification process, called cartographic generalisation, is submitted to several constraints : legibility, adequation to the abstraction level, and consistency with reality. The will to automate the maps creation process from geographical databases led to the creation of algorithms allowing the simplification object by object. However the choice of the algorithms, as their settings, are influenced by the object on which it is applied, and by the other objects in relation with this object (e.g. a building close to another one, a road parallel to a buildings alignment). This motivates the use of multi-agents models for automated map generalisation. Several multi-agent models were proposed, each of them having a different approach to manage multi-levels relations. Here, what we call a level is, for instance, the distinction between individual agents, like a building, and agents representing a group of other agents, like a urban block composed by the surrounding roads and buildings inside.We study the unification of existing models, using the multi-level paradigm PADAWAN, in order to simplify interactions between agents in different levels. We propose the DIOGEN model, in which the principle of interactions between agents of different levels is adapted to cartographic generalisation guided by constraints, those allowing to unify the existing models AGENT, CartACom and GAEL, and giving promising features.We evaluate our proposal on different case studies. Among them, we study the generalisation of trekking maps, where the routes are symbolized individually by a different couloured line symbols, like on bus maps. The presence of several route symbols on a same road leads to specific generalisation issues, like the choice of the side of each route symbol position, or the implications for the other objects on the map (e.g. points of interest, buildings) under the route symbol – issues tackled using our proposal of formal multi-levels representation.This work leads us to the identification of recurrent behaviours. We express them as analysis patterns, in a way that is independent from cartographic generalisation and constraint solving problems
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Bensaïd, Nourredine. "Contribution à la réalisation d'un modèle d'architecture multi-agent hiérarchique." Lille 1, 1999. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1999/50376-1999-155.pdf.

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Abstract:
Le paradigme de l'intelligence artificielle distribuée a pour objectif de concevoir et de développer des systèmes complexes et intelligents. Il a donne naissance à deux modèles de résolution de problèmes qui sont les architectures tableau noir et les systèmes d'agents autonomes. Chacun de ces modèles est bien adapte à certains types de problèmes. Notre contribution consiste à proposer une architecture intermédiaire appelée MAGIQUE dont le but est de tirer profit des avantages des deux modèles classiques en intégrant leurs fonctionnalités dans une nouvelle architecture plus robuste. MAGIQUE est caractérisé par plusieurs niveaux de contrôle hiérarchiques dont chacun est représenté par un ensemble d'agents superviseur. Ces derniers ont pour rôle de coordonner les interactions d'un groupe d'agents sociaux et d'offrir un cadre de coopération partagé. L'expertise du domaine est représentée au niveau le plus bas de la hiérarchie par des agents spécialistes dont les tâches sont spécifiques au problème à résoudre
L'architecture de contrôle de MAGIQUE vise à supporter des applications complexes mettant en oeuvre un grand nombre d'agents moyennant des méthodes de communication récursives et un contrôle efficace. Des instanciations de notre modèle sont présentées pour illustrer son fonctionnement. Nous proposons notamment un système de gestion des moteurs d'inférence repartis illustrant la coopération d'un ensemble d'agents ayant des capacités d'inférence différentes. A cet effet, l'application multi-expert développée est constituée d'agents spécialistes dont les moteurs d'inférence peuvent fonctionner en chaînage avant, en chaînage arrière, ou même dans différentes logiques
Nous avons aussi appliqué notre architecture à la simulation de l'exploration d'un territoire inconnu par un ensemble de robots autonomes. Ces derniers sont représentés par des agents spécialistes qui possèdent leur propre stratégie d'exploration et qui coopèrent entre-eux directement ou indirectement via leur superviseur afin d'explorer la totalité du territoire. Les superviseurs possèdent de plus un mécanisme de régulation de charge qui permet d'équilibrer le travail des spécialistes. En conclusion, le modèle d'architecture multi-agent hiérarchique présenté à travers MAGIQUE concilie à la fois l'efficacité d'un contrôle hiérarchique, la possibilité d'appréhender l'état global d'un groupe d'agents via la structure tableau noir du superviseur, et tous les avantages de l'approche de résolution basée sur des agents autonomes. Notre modèle hiérarchique se révèle adapté pour supporter des applications client/serveur physiquement distribuées, et apporte des avantages multiples en terme de fiabilité, d'efficacité et d'adaptativité. Dans le futur, nous pensons appliquer notre architecture au problème de navigation d'un usager distant géographiquement dans un magasin virtuel
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Truong, Minh Thai. "To Develop a Database Management Tool for Multi-Agent Simulation Platform." Thesis, Toulouse 1, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU10003/document.

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Abstract:
Depuis peu, la Modélisation et Simulation par Agents (ABMs) est passée d'une approche dirigée par les modèles à une approche dirigée par les données (Data Driven Approach, DDA). Cette tendance vers l’utilisation des données dans la simulation vise à appliquer les données collectées par les systèmes d’observation à la simulation (Edmonds and Moss, 2005; Hassan, 2009). Dans la DDA, les données empiriques collectées sur les systèmes cibles sont utilisées non seulement pour la simulation des modèles mais aussi pour l’initialisation, la calibration et l’évaluation des résultats issus des modèles de simulation, par exemple, le système d’estimation et de gestion des ressources hydrauliques du bassin Adour-Garonne Français (Gaudou et al., 2013) et l’invasion des rizières du delta du Mékong au Vietnam par les cicadelles brunes (Nguyen et al., 2012d). Cette évolution pose la question du « comment gérer les données empiriques et celles simulées dans de tels systèmes ». Le constat que l’on peut faire est que, si la conception et la simulation actuelles des modèles ont bénéficié des avancées informatiques à travers l’utilisation des plateformes populaires telles que Netlogo (Wilensky, 1999) ou GAMA (Taillandier et al., 2012), ce n'est pas encore le cas de la gestion des données, qui sont encore très souvent gérées de manière ad-hoc. Cette gestion des données dans des Modèles Basés Agents (ABM) est une des limitations actuelles des plateformes de simulation multiagents (SMA). Autrement dit, un tel outil de gestion des données est actuellement requis dans la construction des systèmes de simulation par agents et la gestion des bases de données correspondantes est aussi un problème important de ces systèmes. Dans cette thèse, je propose tout d’abord une structure logique pour la gestion des données dans des plateformes de SMA. La structure proposée qui intègre des solutions de l’Informatique Décisionnelle et des plateformes multi-agents s’appelle CFBM (Combination Framework of Business intelligence and Multi-agent based platform), elle a plusieurs objectifs : (1) modéliser et exécuter des SMAs, (2) gérer les données en entrée et en sortie des simulations, (3) intégrer les données de différentes sources, et (4) analyser les données à grande échelle. Ensuite, le besoin de la gestion des données dans les simulations agents est satisfait par une implémentation de CFBM dans la plateforme GAMA. Cette implémentation présente aussi une architecture logicielle pour combiner entrepôts deIv données et technologies du traitement analytique en ligne (OLAP) dans les systèmes SMAs. Enfin, CFBM est évaluée pour la gestion de données dans la plateforme GAMA à travers le développement de modèles de surveillance des cicadelles brunes (BSMs), où CFBM est utilisé non seulement pour gérer et intégrer les données empiriques collectées depuis le système cible et les résultats de simulation du modèle simulé, mais aussi calibrer et valider ce modèle. L'intérêt de CFBM réside non seulement dans l'amélioration des faiblesses des plateformes de simulation et de modélisation par agents concernant la gestion des données mais permet également de développer des systèmes de simulation complexes portant sur de nombreuses données en entrée et en sortie en utilisant l’approche dirigée par les données
Recently, there has been a shift from modeling driven approach to data driven approach inAgent Based Modeling and Simulation (ABMS). This trend towards the use of data-driven approaches in simulation aims at using more and more data available from the observation systems into simulation models (Edmonds and Moss, 2005; Hassan, 2009). In a data driven approach, the empirical data collected from the target system are used not only for the design of the simulation models but also in initialization, calibration and evaluation of the output of the simulation platform such as e.g., the water resource management and assessment system of the French Adour-Garonne Basin (Gaudou et al., 2013) and the invasion of Brown Plant Hopper on the rice fields of Mekong River Delta region in Vietnam (Nguyen et al., 2012d). That raises the question how to manage empirical data and simulation data in such agentbased simulation platform. The basic observation we can make is that currently, if the design and simulation of models have benefited from advances in computer science through the popularized use of simulation platforms like Netlogo (Wilensky, 1999) or GAMA (Taillandier et al., 2012), this is not yet the case for the management of data, which are still often managed in an ad hoc manner. Data management in ABM is one of limitations of agent-based simulation platforms. Put it other words, such a database management is also an important issue in agent-based simulation systems. In this thesis, I first propose a logical framework for data management in multi-agent based simulation platforms. The proposed framework is based on the combination of Business Intelligence solution and a multi-agent based platform called CFBM (Combination Framework of Business intelligence and Multi-agent based platform), and it serves several purposes: (1) model and execute multi-agent simulations, (2) manage input and output data of simulations, (3) integrate data from different sources; and (4) analyze high volume of data. Secondly, I fulfill the need for data management in ABM by the implementation of CFBM in the GAMA platform. This implementation of CFBM in GAMA also demonstrates a software architecture to combine Data Warehouse (DWH) and Online Analytical Processing (OLAP) technologies into a multi-agent based simulation system. Finally, I evaluate the CFBM for data management in the GAMA platform via the development of a Brown Plant Hopper Surveillance Models (BSMs), where CFBM is used ii not only to manage and integrate the whole empirical data collected from the target system and the data produced by the simulation model, but also to calibrate and validate the models.The successful development of the CFBM consists not only in remedying the limitation of agent-based modeling and simulation with regard to data management but also in dealing with the development of complex simulation systems with large amount of input and output data supporting a data driven approach
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Grondin, Guillaume. "MaDcAr-Agent : un modèle d'agents auto-adaptables à base de composants." Phd thesis, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00775866.

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Abstract:
Dans le cadre de l'informatique ubiquiste, l'environnement d'exécution d'une application est constitué de machines hétérogènes en ressources matérielles et appartenant à des utilisateurs différents (PC, PDA, téléphone mobile, etc.). Ces caractéristiques imposent de structurer l'application en une organisation d'unités logicielles relativement indépendantes qui coopèrent et interagissent. Dans cette thèse, nous proposons MaDcAr- Agent, un modèle d'agents auto-adaptables à base de composants et muni d'une infrastructure dédiée à l'adaptation. Ce modèle se caractérise par la présence d'un niveau méta qui comporte notamment un moteur d'assemblage en charge des adaptations dynamiques et automatiques en fonction du contexte de l'agent. Le fonctionnement du niveau méta est guidé par la spécification de deux politiques : la politique d'assemblage qui permet à l'agent de s'adapter aux changements de contexte en fonction des composants disponibles et la politique de gestion de contenu qui permet à l'agent d'avoir les composants dont il a le plus besoin grâce aux interactions avec les autres agents. A travers ces spécifications explicites et découplées du comportement applicatif de l'agent, le concepteur d'agents peut prendre en charge la perturbation d'un système dû à des changements imprévus et répétés, sans pour autant nuire à l'autonomie des agents qui composent ce système. Pour valider notre approche, diverses expérimentations ont été menées avec ce modèle, notamment dans le cadre d'un scénario impliquant des robots mobiles qui doivent explorer une zone inconnue.
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Lacomme, Laurent. "Un modèle générique pour les organisations dynamiques en univers multi-agent." Thesis, Grenoble, 2011. http://www.theses.fr/2011GRENM067/document.

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Abstract:
Les systèmes multi-agents (SMA) mettent en relations des entités autonomes, les agents, dont les actes et les interactions participent à la mise en place d'un comportement et d'une fonctionnalité globale du système. La structure et le fonctionnement global du système sont décrits à travers la notion d'organisation : celle-ci regroupe l'ensemble des places occupées par les agents, de leurs relations et de leur importance dans la fonctionnalité attendue du système. Usuellement, ces concepts sont formalisés par des notions empruntées à l'analyse des organisations humaines et animales : rôles, groupes, normes, etc. Cependant, une part importante des organisations des SMA n'est que partiellement décrite par ces notions : la dynamique. En effet, dans les SMA ouverts, dans lesquels des agents, parfois inconnus à la conception du système, peuvent entrer ou sortir de celui-ci à tout instant, et dans les SMA auto-organisés, où la structure du système se forme et se reforme en fonction du contexte, la dynamique des organisations, c'est-à-dire l'analyse de leur évolution au cours du temps, est un champ important qui est difficile à décrire avec les notions de haut-niveau usuellement utilisées pour formaliser les organisations. Ce que nous proposons dans cette thèse est donc un modèle de description des organisations pour les SMA, axé sur la possibilité de décrire une vaste variété de système, à la fois dans leurs aspects statiques et dynamiques. Pour atteindre cela, nous nous appuyons sur une conception émergentiste et calculatoire, et nous créons notre modèle autour de trois éléments statiques typés et de bas-niveau : les agents, les relations et les tâches, et un élément dynamique : les mécanismes organisationnels. Nous proposons ensuite des méthodes descriptives des organisations fondée sur l'agrégation de contraintes sur les systèmes exprimées à partir de ces éléments, ainsi que des méthodes calculatoires destinées à permettre l'extraction de propriétés globales sur les organisations à partir de ces descriptions ; tout cela dans l'optique de fournir une aide méthodologique à la conception et à l'analyse d'organisations pour les SMA. Nous appliquons ensuite l'utilisation de notre modèle sur des applications précises afin de démontrer son intérêt et sa pratique dans la formalisation et dans la comparaison d'organisations dynamiques pour les SMA
Multiagent systems (MAS) are composed of interacting autonomous entities called agents. Their behaviors and interactions take part in the generation of a global functionality in the system. The notion of organization describes the structural and functional aspects of such systems: it includes the objectives of each agent, the way they can interact and create relationships and their importance in the system's global function. These concepts are usually formalized through notions derived from human and animal organizations: roles, groups, norms… However, an important part of MAS' organization can only be partially described with these notions: dynamics. In open MAS – where agents can enter or exit the system at any time, and where their number and characteristics are often not known at the time of the system's design – and in self-organized MAS – where the system's structure evolves with relation to context and environment – organization's dynamics is very difficult to formally describe with these high-level notions. In this thesis, we propose a model for MAS organizations' description, which is focused toward the description of a wide range of systems and the modeling of both their static and dynamic aspects. In order to achieve this, we ground our model on an approach based on emergence and computation. We then create a model based on three basic, low-level, typed static elements: agents, relations and tasks, and one low-level dynamic element: organizational mechanisms. We then propose some methods for organization description based on our model and the principle of system's constraints aggregation. We also provide some computational methods allowing the calculation of some global properties over described organizations, in order to provide a methodological help for MAS design and analysis. We then apply our model and the proposed methods on practical applications in order to show its pertinence in MAS organizations' formalization and comparison
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Frezza-Buet, Hervé. "Un modèle de cortex pour le comportement motivé d'un agent neuromimétique autonome." Nancy 1, 1999. http://www.theses.fr/1999NAN10246.

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Abstract:
Nous proposons une approche du problème de contrôle d'un agent autonome fondée sur une architecture connexionniste et inspirée de données biologiques concernant le cortex cérébral. L'ensemble du comportement du robot est géré par un réseau, dont les unités sont des automates complexes, modélisant les maxicolonnes corticales et effectuant des traitements plus élaborés que le neurone formel classique. Nous insistons sur la nécessité de modéliser le rôle de notions comme la motivation et la récompense dans l'élaboration du comportement du robot. Cette prise en compte suppose la capacité de construire des représentations au niveau du réseau qui soient utilisables par le robot pour tirer profit de son environnement. Ces représentations se fondent principalement sur la capacité d'apprendre des corrélations temporelles ainsi que sur la gestion de séquences perceptivo-motrices au niveau de l'architecture corticale. Cet apprentissage est non supervisé, il a lieu en permanence, et les relations apprises sont exploitées au fur et à mesure de leur élaboration au sein du réseau. [. . . ]
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Ben, Larbi Ramzi. "Un modèle pour la prise de décision multi-agent sous incertitude stricte." Thesis, Artois, 2009. http://www.theses.fr/2009ARTO0407/document.

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Abstract:
Le contexte informationnel dans lequel évolue un agent possède une importance extrême quandcelui-ci élabore son comportement futur. Un agent rationnel doit en effet baser ses choix sur les informationsqu’il possède pour choisir ses actions. Or, dans les applications réelles, l’information disponible àl’agent est souvent rare et peu précise. De multiples modèles ont été élaborés dans les différents cadresd’application de l’intelligence artificielle afin de caractériser une décision rationnelle dans chacun descontextes informationnels possibles. Les travaux présentés dans cette thèse concernent l’élaboration d’unmodèle permettant à un agent de prendre des décisions rationnelles dans un contexte informationnel trèspauvre. La seule information dont dispose un agent à propos du résultat de ses actions est la donnée del’ensemble de résultats de chacune d’entre elles. En particulier, aucune information sur la conséquence laplus susceptible de se produire n’est disponible. L’agent est supposé égoïste (au sens où seul compte pourlui son propre intérêt) et autonome. Il évolue de plus dans un environnement où il coexiste avec d’autresagents (qui sont aussi égoïstes et autonomes). Les actions d’un agent influent sur les autres agents. Ladémarche entreprise pour élaborer le modèle est la suivante. D’abord, nous caractérisons les critères dedécision rationnels d’un agent seul dans le contexte informatif étudié. Ensuite, nous étendons ces critèresde décision individuelle au cas multi-agent en nous appuyant sur la théorie des jeux qui est le meilleurcadre pour exprimer les interactions entre agents rationnels et en particulier les possibilités de coordinationentre les agents. Enfin, le domaine de la planification est un excellent cadre pour représenter etexprimer les concepts du modèle
The informative context in which an agent evolves is extremely important when she elaborates her futurebehaviour. A rational agent must base her choices on the available information. In realistic applications,the information is often rare and imprecise. Many models have been introduced to caracterize rationaldecision in each possible informative context. This thesis is about the elaboration of a model that allowsan agent to make rational decisions in an extremely poor informative context. The only informationthat is available to an agent about her actions’ consequences is the result set of each of her actions. Noinformation about which consequence of any action will eventually happen is available. The agent issupposed to be selfish (which means that her own interest is her only concern) and autonomous. Sheevolves in an environment in which she coexists with other agents (that are as selfish and autonomous asher). An agent action may inflence those of other agents. We used the following approach to build ourmodel. First, we caracterized the rational decision criteria for an agent to use in the context of completeignorance. Then we extended these criteria, by using game theory concepts, to a multiagent environment.Finally, the planning framework is an excellent framework to represent the introduced concepts
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Hoang, Thi Thanh Ha. "Un modèle multi-agent récursif générique pour simplifier la supervision de systèmes complexes artificiels décentralisés." Thesis, Grenoble, 2012. http://www.theses.fr/2012GRENM033/document.

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Abstract:
L'observation des systèmes complexes artificiels à grande échelle est difficile en raison de leur dimension et de leur ouverture. Cette thèse propose le modèle SMA-R (Système Multi-Agent Récursif) basé sur la récursivité pour l'observation multi-niveau des systèmes complexes artificiels. À partir d'un Système Multi-Agent donné, ce modèle est capable de construire une représentation abstraite multi-niveau. Le modèle d'agent récursif proposé possède un module contenant les connaissances, les capacités et le contexte de récursivité; un module pour observer les changements; deux mécanismes pour construire ou détruire les niveaux abstraits; un module d'interaction récursive prenant en charge des comportements collectifs et individuels. Pour appliquer ce modèle à des SMA physiquement décentralisés, nous avons proposé une architecture générique décentralisée d'agents récursifs en adoptant les concepts du modèle OSI qui offre en avant les capacités que nous cherchons: multi niveau, encapsulation, échange de messages virtuels et physiques... Un framework décentralisé générique a été développé permettant aux agents réels de construire les niveaux d'observation. Ce framework est appliqué à l'observation d'un réseau de capteurs sans fil
Observation of large scale artificials systems is difficult because of their dimension and their openness. This thesis proposes a model SMA-R (Recursive Multi-Agent Systems) based on recursion for multi-level observation of artificial complex systems. From a given SMA, this model is able to build multi-level of abstractions. The model's agent has a module containning knowledge, skills and context of recursion, an eye to observe changes; two mechanisms to build or destroy an abstract level, a module of recursive interaction to support collective and individual behaviors. For applying this model to SMA physically decentralized, we proposed a generic decentralized architecture for recursive agent by adopting the concepts of the OSI model which offerts forward capabilities that we look for: multi-level encapsulation, exchange of virtual and physical messages ... A generic decentralized framework was developed allowing applicatives agents to build multi-levels observation. This framework is applied to the observation of a wireless sensor network
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10

Yoo, Min-Jung. "Une approche componentielle pour la modélisation d'agents coopératifs et leur validation." Paris 6, 1999. http://www.theses.fr/1999PA066652.

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Books on the topic "Modèle agent"

1

Institutions, Ontario Ministry of Financial. Life agent reform : a model for qualification and licensing in Ontario =: Réforme de la profession d'agent d'assurance-vie : modèle de normes de qualités requises et de permis d'exercice en Ontario. Toronto, Ont: Ministry of Financial Institutions = Ministère des institutions financières, 1989.

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2

Centers for Disease Control (U.S.), ed. Controlling the source of the etiologic agent: Module 10. [Atlanta, Ga.?]: U.S. Dept. of Health and Human Services, Public Health Service, Centers for Disease Control, 1988.

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3

Bakhtizin, A. R. Agent-orientirovannye modeli ėkonomiki. Moskva: Ėkonomika, 2008.

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4

Bakhtizin, A. R. Agent-orientirovannye modeli ėkonomiki. Moskva: Ėkonomika, 2008.

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5

Schaefer, Robert, and Stanisław Sędziwy. Advances in multi-agent systems. Kraków: Wydawn. Uniwersytetu Jagiellońskiego, 2001.

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6

Shlapak, David A. Green agent user's guide. Santa Monica: Rand Corporation, 1988.

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7

European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World (7th 1996 Eindhoven, Netherlands). Agents breaking away: 7th European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World, MAAMAW '96, Eindhoven, Netherlands, January 22-25, 1996 : proceedings. Berlin: Springer, 1996.

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8

Agent-based computer simulation of dichotomous economic growth. Boston: Kluwer Academic, 2000.

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9

The representative agent in macroeconomics. London: Routledge, 1997.

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10

Goudriaan, René. A principal-agent model of conditional grants. Rotterdam, Netherlands: Erasmus University Rotterdam, 1990.

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Book chapters on the topic "Modèle agent"

1

Boudiaf, Noura, Farid Mokhati, Mourad Badri, and Linda Badri. "Specifying DIMA Multi-agents Models Using Maude." In Intelligent Agents and Multi-Agent Systems, 29–42. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-32128-6_3.

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2

Nguyen, Ngoc Doanh, Alexis Drogoul, and Pierre Auger. "Methodological Steps and Issues When Deriving Individual Based-Models from Equation-Based Models: A Case Study in Population Dynamics." In Intelligent Agents and Multi-Agent Systems, 295–306. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-89674-6_33.

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3

Maialeh, Robin. "Who Are Agents in Agent-Based Economic Models?" In Dynamic Models and Inequality, 67–81. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-46313-7_4.

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4

Purvis, Maryam, Bastin Tony Roy Savarimuthu, and Martin Purvis. "Evaluation of a Multi-agent Based Workflow Management System Modeled Using Coloured Petri Nets." In Intelligent Agents and Multi-Agent Systems, 206–16. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-32128-6_16.

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5

Vidal, José M., and Edmund H. Durfee. "Using recursive agent models effectively." In Intelligent Agents II Agent Theories, Architectures, and Languages, 171–86. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/3540608052_66.

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6

Osborne, Martin J., and Ariel Rubinstein. "A market with asymmetric information." In Models in Microeconomic Theory, 203–14. 2nd ed. Cambridge, UK: Open Book Publishers, 2023. http://dx.doi.org/10.11647/obp.0361.14.

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Abstract:
This chapter discusses an equilibrium concept that differs from the notions of competitive equilibrium discussed in Chapters 9–12. The models in the earlier chapters specify the precise set of economic agents who operate in the market, and an equilibrium specifies the terms of trade (prices) for which the aggregate demand and supply of these agents are equal. The model we study in this chapter does not explicitly specify the set of agents. As a consequence, the equilibrium notion is more abstract. A set of contracts is an equilibrium if no agent who offers a contract wants to withdraw it, and no agent can profit by adding a contract. We illustrate the concept by applying it to a model central to the economics of information. The problems at the end of the chapter demonstrate the use of the concept to study other economic interactions.
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7

Osborne, Martin J., and Ariel Rubinstein. "A market with asymmetric information." In Models in Microeconomic Theory, 203–14. 2nd ed. Cambridge, UK: Open Book Publishers, 2023. http://dx.doi.org/10.11647/obp.0362.14.

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Abstract:
This chapter discusses an equilibrium concept that differs from the notions of competitive equilibrium discussed in Chapters 9–12. The models in the earlier chapters specify the precise set of economic agents who operate in the market, and an equilibrium specifies the terms of trade (prices) for which the aggregate demand and supply of these agents are equal. The model we study in this chapter does not explicitly specify the set of agents. As a consequence, the equilibrium notion is more abstract. A set of contracts is an equilibrium if no agent who offers a contract wants to withdraw it, and no agent can profit by adding a contract. We illustrate the concept by applying it to a model central to the economics of information. The problems at the end of the chapter demonstrate the use of the concept to study other economic interactions.
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8

Barachini, Franz, and Christian Stary. "Agent-Based Stochastic Simulation of Emotions." In From Digital Twins to Digital Selves and Beyond, 63–74. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-96412-2_8.

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Abstract:
AbstractIn this chapter, we model jealousy of agent-based stochastic interactions from a very different perspective. We study the impact of jealousy to cooperation models by using dynamic artificial agents and agent populations following combined characteristics. We simulate a dynamic multi-player public goods game, and we use the Business Transaction Theory as a basic layer for information valuation.
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9

Al-Shamaileh, Mohammad, Patricia Anthony, and Stuart Charters. "Evaluating Trust and Reputation Models for IoT Environment." In Agents and Multi-Agent Systems: Technologies and Applications 2022, 49–60. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-3359-2_5.

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10

Lomuscio, Alessio, and Mark Ryan. "On the relation between interpreted systems and Kripke models." In Agents and Multi-Agent Systems Formalisms, Methodologies, and Applications, 46–59. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/bfb0055019.

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Conference papers on the topic "Modèle agent"

1

Palmieri, Francesco, Krishna Pattipati, Giovanni Di Gennaro, Amedeo Buonanno, and Martina Merola. "Multiple Agents Interacting via Probability Flows on Factor Graphs." In 14th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE 2023). AHFE International, 2023. http://dx.doi.org/10.54941/ahfe1003761.

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Abstract:
Expert team decision-making demonstrates that effective teams have shared goals, shared mental models to coordinate with minimal communication, establish trust through cross-training, and match task structures through planning. The key questions: Do best practices of human teams translate to hybrid human-AI agent teams, or autonomous agents alone? Is there a mathematical framework for studying shared goals and mental models? We propose factor graphs for studying multi-agent interaction and agile cooperative planning. One promising avenue for modeling interacting agents in real environments is with stochastic approaches, where probability distributions describe uncertainties and imperfect observations. Stochastic dynamic programming provides a framework for modeling multiple agents as scheduled and interacting Markov Decision Processes (MDPs), wherein each agent has partial information about other agents in the team. Each agent acts by accounting for both its objectives and anticipated behaviors of others, even implicitly. We have shown that Dynamic Programming, Maximum likelihood, Maximum entropy and Free-energy-based methods for stochastic control are special cases of probabilistic message propagation rules on modeled factor graphs. Now we show how multiple agents, modeled as multiple interacting factor graphs, exchange probability distributions carrying partial mutual knowledge. We demonstrate the ideas in contexts of moving agents on a discrete grid with obstacles and pre-defined semantic areas (grassy areas, pathways), where each subject has a different destination (goal). The scheduling of agents is fixed a priori or changes over time, and the forward-backward flow for each agent’s MDP is computed every time step, with additional branches that inject probability distributions into and from other agent MDPs. These interactions avoid collisions among agents and enable dynamic planning by agents, accounting for estimates of posterior probabilities of other agents states at future times, the precision and timing being adjustable. Simulations included limited interacting agents (three) on small rectangular discrete grid with starting points and destination goals, obstacles in various positions, narrow passages, small mazes, destinations that require coordination, etc. Solely due to probability distributions flowing in the interacting agent system, the solutions provided by the probabilistic model are interesting because agents that encounter potential conflicts in some regions autonomously adapt strategies, like waiting to let others pass, or taking different paths. The information available to each agent is a combination of rewards received from the environment and inferences about other agents. Previously, we described a scheme for a hierarchy (prioritized order) of agents and unique value function for each agent. Now, we propose a different, tunable interaction, wherein each agent dynamically transmits the posterior probability of its position at future time steps to other agents. The new framework allows flexibility in tuning the information that each agent has on others, ranging from complete knowledge of goals and positions about others out to a limited probabilistic awareness, both in precision and in time, for where others may be located at future time steps. This framework systematically addresses questions, such as the minimal amount of information needed for effective team coordination in the face of changes in goals, communication bandwidth, grid parameters and agent status.
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2

Hegde, Aditya, Vibhav Agarwal, and Shrisha Rao. "Ethics, Prosperity, and Society: Moral Evaluation Using Virtue Ethics and Utilitarianism." In Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/24.

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Abstract:
Modelling ethics is critical to understanding and analysing social phenomena. However, prior literature either incorporates ethics into agent strategies or uses it for evaluation of agent behaviour. This work proposes a framework that models both, ethical decision making as well as evaluation using virtue ethics and utilitarianism. In an iteration, agents can use either the classical Continuous Prisoner's Dilemma or a new type of interaction called moral interaction, where agents donate or steal from other agents. We introduce moral interactions to model ethical decision making. We also propose a novel agent type, called virtue agent, parametrised by the agent's level of ethics. Virtue agents' decisions are based on moral evaluations of past interactions. Our simulations show that unethical agents make short term gains but are less prosperous in the long run. We find that in societies with positivity bias, unethical agents have high incentive to become ethical. The opposite is true of societies with negativity bias. We also evaluate the ethicality of existing strategies and compare them with those of virtue agents.
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3

Wang, Shilong, Jian Yi, Xia Hong, and Z. Zhang. "Heterogeneous Autonomous Agent Architecture for Agile Manufacturing." In ASME 2002 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. ASMEDC, 2002. http://dx.doi.org/10.1115/detc2002/cie-34397.

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Abstract:
Considering the agent-based modeling and mapping in manufacturing system, some system models are described in this paper, which are included: Domain Based Hierarchical Structure (DBHS), Cascading Agent Structure (CAS), Proximity Relation structure (PRS), and Bus-based network structure (BNS). In DBHS, one sort of agents, called static agents, individually acts as Domain Agents, Resources Agents, UserInterface Agents and Gateway Agents. And the others, named mobile agents, are the brokers of task and process flow. Static agents representing a subsystem may itself be an agent-based network and should learn as the mobile agents to deal with new situation. Mobile agents move around the network domains taking advantage of the resources to fulfill their goals. In CAS, We use Unified Modeling Language (UML) to build up the agent-based manufacturing system It is said Enterprise agent (main agent) has factory agents together with some directly jurisdictional workshop agents, cell agents, and individual resource agents. Likewise, factory agent has workshop agents together with some directly jurisdictional cell agents and individual resource agents, and so on. In PRS, the resources agents are located together by its function and abilities. There is only one agent behaves as the task-announcer. The communication just occurs among the Proximity Relational agents. In BNS, It is very similar with the society of human being connected with a network, some agents, such as ‘cost calculating’, are just cope with the matter-of-fact job. And some agents run as the individual resources that can negotiate with each other and advertise a necessary message within the whole domain or a given group of agents. The administration just relies on the individual address of agents and the group ID code of agents.
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4

Rajaratnam, David, and Michael Thielscher. "Representing and Reasoning with Event Models for Epistemic Planning." In 18th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning {KR-2021}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/kr.2021/49.

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Abstract:
The standard representation formalism for multi-agent epistemic planning has one central disadvantage: When you use event models in dynamic epistemic logic (DEL) to describe the action of one agent, the model must specify not only the actual change and the change of that agent's knowledge. Also required is the epistemic change of any agents that may be observing the first agent performing the action, plus the epistemic change for any further agents that failed to observe that anything had taken place. To overcome the gap between this complex DEL notion of events and a more commonsense notion of actions, we propose a simple high-level action description language for multi-agent epistemic planning domains with just one type of effect laws: a causes x if y. Effect x can either be a physical effect, or an observation from an independent set that is specific to individual agents. We formally prove that any DEL event model can be described in this way. We show how this language provides a framework for expressing a variety of executability and action models; such as describing actions that are both ontic and epistemic, partially observable, or nondeterministic. We further combine our representation of event models with a description language for finitary initial epistemic theories, and we show how this allows us to reason about the effects of a sequence of actions in a multi-agent epistemic domain by updating a single multi-pointed epistemic model.
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5

von der Osten, Friedrich Burkhard, Michael Kirley, and Tim Miller. "The Minds of Many: Opponent Modeling in a Stochastic Game." In Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/537.

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Abstract:
The Theory of Mind provides a framework for an agent to predict the actions of adversaries by building an abstract model of their strategies using recursive nested beliefs. In this paper, we extend a recently introduced technique for opponent modeling based on Theory of Mind reasoning. Our extended multi-agent Theory of Mind model explicitly considers multiple opponents simultaneously. We introduce a stereotyping mechanism, which segments the agent population into sub-groups of agents with similar behavior. Here, sub-group profiles guide decision making in place of individual agent profiles. We evaluate our model using a multi-player stochastic game, which presents agents with the challenge of unknown adversaries in a partially-observable environment. Simulation results demonstrate that the model performs well under uncertainty and that stereotyping allows larger groups of agents to be modeled robustly. The findings strengthen results showing that Theory of Mind modeling is useful in many artificial intelligence applications.
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Van Lier, Maud. "Understanding Large Language Models through the Lens of Artificial Agency." In 35th Annual Workshop of the Swedish Artificial Intelligence Society SAIS 2023. Linköping University Electronic Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3384/ecp199008.

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Abstract:
This paper is motivated by Floridi’s recent claim that Large Language Models like ChatGPT can be seen as ‘intelligence-free’ agents. Where I do not agree with Floridi that such systems are intelligence-free, my paper does question whether they can be called agents, and if so, what kind. I argue for the adoption of a more restricted understanding of agent in AI-research, one that comes closer in its meaning to how the term is used in the philosophies of mind, action, and agency. I propose such a more narrowing understanding of agent, suggesting that an agent can be seen as entity or system that things can be ‘up to’, that can act autonomously in a way that is best understood on the basis of Husserl’s notion of indeterminate determinability.
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7

Leamy, Michael J. "A Systematic Approach for Aligning ODE and Agent-Based Models: Application to Epidemiological Modeling." In ASME 2008 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. ASMEDC, 2008. http://dx.doi.org/10.1115/detc2008-49291.

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Abstract:
Recent researchers active in the field of agent-based modeling have called for the alignment, or ‘docking,’ of models which simulate the same system using different techniques. Addressing this need, the present article details a systematic approach for docking models described by (nonlinear) ordinary differential equations with analogous models employing autonomous agents — i.e., agent-based models (ABMs). In particular, the approach is demonstrated by example for an epidemiological SEIR (Susceptible, Exposed, Infectious, Recovered) ODE model with a newly-developed agent-based model. The ABM is designed such that the assumptions present in the ODE model are matched by the actions of the ABM agents and the model. In addition, less-than-transparent coefficients present in the ODE model are examined via difference equations and then mapped to appropriate agent behavior. The result is very good agreement in comparisons made between ODE and ABM model-generated time-histories — i.e., successful alignment. It is anticipated that the systematic alignment approach described herein should be useful for aligning ODE and ABM models in other fields of study — e.g., Lanchester ODE combat models vice ABM combat models.
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8

Cao, Hua-Jun, Yu-Cheng Chou, and Harry H. Cheng. "Mobile Agent Based Integration Framework for Flexible Dynamic Job Shop Scheduling." In ASME 2009 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. ASMEDC, 2009. http://dx.doi.org/10.1115/detc2009-87623.

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Abstract:
Although production scheduling has been extensively studied, it is limited in the scope of applications. A mobile agent based flexible dynamic scheduling framework is presented in this article as a scheme to integrate various scheduling models, approaches, and algorithms, and flexibly and autonomously adapt the disturbances in the shop floor. Therefore, such a mobile agent based framework can help expand the scope of applications in the production scheduling field. In this framework, there are three kinds of main agents, including order data agent, scheduling model agent, and cell data agent. The order and cell data agents are designed to acquire dynamically calculated and formatted data from the systems and devices. The scheduling model agent is designed to obtain the optimal solution for distributed manufacturing cells to achieve high performance, such as minimizing the energy consumption. Devices, such as machine tools, are integrated into the framework through intelligent embedded terminals, which can be used by human operators or triggered by sensors to acquire the real-time processing data and on-the-spot conditions. A C based multi-agent platform, which is called Mobile-C, is adopted to develop the mobile agents for real-time and resource constrained applications with interface to hardware in different execution environments. A computational experiment of energy-saving scheduling based on generic algorithm is presented to validate the proposed mobile agent-based dynamic scheduling framework.
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9

Wang, Chun, Weiming Shen, and Hamada Ghenniwa. "Negotiation in Agent Based Manufacturing Scheduling Using Auction Models." In ASME 2005 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. ASMEDC, 2005. http://dx.doi.org/10.1115/imece2005-80905.

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Abstract:
This paper investigates issues in the application of auctions as negotiation mechanisms to agent based manufacturing scheduling. We model the negotiation environments that agents encounter as inter-enterprise environment and intra-enterprise environment. A formulation of intra-enterprise scheduling economy is presented. We proved that at price equilibrium, the solution computed by the agents in the economy is a Pareto optimal. AS our first attempt, we formally formulate automated auction configuration as an optimization problem. By solving the problem adaptive negotiation in multi-agent systems can be achieved. In addition to the theoretical models, we discussed various types of auction mechanisms and their applications to agent based manufacturing scheduling. Heuristics and procedures are proposed for solving the automated auction configuration problem. To validate the analysis and proposed approaches, as a case study, we apply the automated auction configuration heuristics and the procedure to an agent based shop floor scheduling environment. Experimental results show that the auction protocol selected by the proposed heuristics provides correct system functionalities. In addition, we compared the selected mechanism with other candidate mechanisms. We found that the selected one performs better in terms of reducing communication cost and improving solution quality.
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10

Tian, Yu, Xingliang Huang, Ruigang Niu, Hongfeng Yu, Peijin Wang, and Xian Sun. "Hypertron: Explicit Social-Temporal Hypergraph Framework for Multi-Agent Forecasting." In Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/189.

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Abstract:
Forecasting the future trajectories of multiple agents is a core technology for human-robot interaction systems. To predict multi-agent trajectories more accurately, it is inevitable that models need to improve interpretability and reduce redundancy. However, many methods adopt implicit weight calculation or black-box networks to learn the semantic interaction of agents, which obviously lack enough interpretation. In addition, most of the existing works model the relation among all agents in a one-to-one manner, which might lead to irrational trajectory predictions due to its redundancy and noise. To address the above issues, we present Hypertron, a human-understandable and lightweight hypergraph-based multi-agent forecasting framework, to explicitly estimate the motions of multiple agents and generate reasonable trajectories. The framework explicitly interacts among multiple agents and learns their latent intentions by our coarse-to-fine hypergraph convolution interaction module. Our experiments on several challenging real-world trajectory forecasting datasets show that Hypertron outperforms a wide array of state-of-the-art methods while saving over 60% parameters and reducing 30% inference time.
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Reports on the topic "Modèle agent"

1

Schreiber, Craig, Siddhartha Singh, and Kathleen M. Carley. Construct - A Multi-Agent Network Model for the Co-Evolution of Agents and Socio-Cultural Environments. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, May 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada460028.

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2

Shukla, Indu, Rajeev Agrawal, Kelly Ervin, and Jonathan Boone. AI on digital twin of facility captured by reality scans. Engineer Research and Development Center (U.S.), November 2023. http://dx.doi.org/10.21079/11681/47850.

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Abstract:
The power of artificial intelligence (AI) coupled with optimization algorithms can be linked to data-rich digital twin models to perform predictive analysis to make better informed decisions about installation operations and quality of life for the warfighters. In the current research, we developed AI connected lifecycle building information models through the creation of a data informed smart digital twin of one of US Army Corps of Engineers (USACE) buildings as our test case. Digital twin (DT) technology involves creating a virtual representation of a physical entity. Digital twin is created by digitalizing data collected through sensors, powered by machine learning (ML) algorithms, and are continuously learning systems. The exponential advance in digital technologies enables facility spaces to be fully and richly modeled in three dimensions and can be brought together in virtual space. Coupled with advancement in reinforcement learning and computer graphics enables AI agents to learn visual navigation and interaction with objects. We have used Habitat AI 2.0 to train an embodied agent in immersive 3D photorealistic environment. The embodied agent interacts with a 3D environment by receiving RGB, depth and semantically segmented views of the environment and taking navigational actions and interacts with the objects in the 3D space. Instead of training the robots in physical world we are training embodied agents in simulated 3D space. While humans are superior at critical thinking, creativity, and managing people, whereas robots are superior at coping with harsh environments and performing highly repetitive work. Training robots in controlled simulated world is faster and can increase their surveillance, reliability, efficiency, and survivability in physical space.
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3

Kondratenko, Larysa O., Hanna T. Samoylenko, Arnold E. Kiv, Anna V. Selivanova, Oleg I. Pursky, Tetyana O. Filimonova, and Iryna O. Buchatska. Computer simulation of processes that influence adolescent learning motivation. [б. в.], June 2021. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/4452.

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Abstract:
In order for the learning process to always retain personal value for the learner, it is necessary that his or her motivation be maintained through an awareness of his or her purpose and goals. This article presents a local model (at the individual object level) of enhancing external motivation, which give to determine students’ efforts to get rewards. The concept of this model based on describing the behavior of agents (in our case students). The characteristics of the phenomenon in the motivation of learning at different stages of adolescent development are analyzed. The problem of computer modeling of educational processes with the help of agent modeling on the example of studying student motivation is considered. Internal and external factors that may strengthen or weaken the adolescent’s motivation to study have been studied. The expediency of using information technologies of agent modeling to study the dynamics of strengthening or weakening student motivation is substantiated. Using the AnyLogic Cloud computing environment the change of dynamics of strengthening of motivation of teenagers on an example of model of strengthening of external motivation is defined.
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4

Parikh, Nidhi, Lauren Castro, Christopher Neale, Sara Del Valle, and Carrie Manore. Agent-Based Models for COVID-19. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), March 2023. http://dx.doi.org/10.2172/1968177.

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5

Lakkaraju, Kiran, Jonathan H. Whetzel, Jina Lee, Asmeret Brooke Bier, Rogelio E. Cardona-Rivera, and Jeremy Ray Rhythm Bernstein. Validating agent based models through virtual worlds. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), January 2014. http://dx.doi.org/10.2172/1147200.

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6

Backus, David, Mikhail Chernov, and Stanley Zin. Sources of Entropy in Representative Agent Models. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, July 2011. http://dx.doi.org/10.3386/w17219.

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7

Acharya, Sushant, William Chen, Marco Del Negro, Keshav Dogra, Aidan Gleich, Shlok Goyal, Ethan Matlin, Donggyu Lee, Reca Sarfati, and Sikata Sengupta. Estimating HANK for Central Banks. Federal Reserve Bank of New York, August 2023. http://dx.doi.org/10.59576/sr.1071.

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Abstract:
We provide a toolkit for efficient online estimation of heterogeneous agent (HA) New Keynesian (NK) models based on Sequential Monte Carlo methods. We use this toolkit to compare the out-of-sample forecasting accuracy of a prominent HANK model, Bayer et al. (2022), to that of the representative agent (RA) NK model of Smets and Wouters (2007, SW). We find that HANK’s accuracy for real activity variables is notably inferior to that of SW. The results for consumption in particular are disappointing since the main difference between RANK and HANK is the replacement of the RA Euler equation with the aggregation of individual households’ consumption policy functions, which reflects inequality.
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8

Edmunds, T. Agent-based Disease Surveillance and Transmission Model. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), December 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1835684.

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9

Geller, Armando, Claudio Cioffi-Revilla, Maciej M. Latek, Seyed M. Mussavi Rizi, Anamaria Berea, Joseph F. Harrison, Matthew Revelle, and Hoda Osman. Forecasting Irregular Warfare via Agent-Based Network Models. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, July 2011. http://dx.doi.org/10.21236/ada546483.

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10

Bilal, Adrien. Solving Heterogeneous Agent Models with the Master Equation. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, April 2023. http://dx.doi.org/10.3386/w31103.

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