Construction de systèmes multi-agents par apprentissage collectif à base d'interactions - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Journal Articles Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle Year : 2007

Construction de systèmes multi-agents par apprentissage collectif à base d'interactions

Vincent Thomas
Christine Bourjot
  • Function : Author
  • PersonId : 830457
Vincent Chevrier

Abstract

Cet article se focalise sur des approches formelles pour la construction de systèmes multi-agents. Ce travail a cherché à proposer des apprentissages décentralisés pour construire les comportements d'agents sociaux. Cet article propose un formalisme original, l'interac-DEC-POMDP inspiré des modèles markoviens au sein duquel les agents peuvent interagir directement et localement entre eux. A partir de ce formalisme, cet article propose aussi un algorithme d'apprentissage décentralisé fondé sur une répartition heuristique des gains des agents au cours des interactions. Une démarche expérimentale a validé sa capacité à produire automatiquement des comportements collectifs. Les techniques présentées pourraient alors constituer des moyens permettant aux agents de décider automatiquement et de manière décentralisée comment s'organiser avec les autres pour résoudre un problème donné.
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Dates and versions

inria-00155996 , version 1 (19-06-2008)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00155996 , version 1

Cite

Vincent Thomas, Christine Bourjot, Vincent Chevrier. Construction de systèmes multi-agents par apprentissage collectif à base d'interactions. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, 2007, 21 (5-6), pp.643-672. ⟨inria-00155996⟩
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