The growth of the number of automobiles on the roads in China has put higher demands on the traffic control system that needs to efficiently reduce the level of congestion occurrence, which increases travel delay, fuel consumption, and air pollution. The traffic control system, urban real-time traffic control system based on multi-agent (MA-URTC) is presented in this thesis. According to the present situation and the traffic's future development in China, the researches on intelligent traffic control strategy and simulation based on agent lays a foundation for the realization of the system. The thesis is organized as follows: The first part focuses on the intersection' real-time signal control strategy. It contains the limitations of current traffic control systems, application of artificial intelligence in the research, how to bring the dynamic traffic flow forecast into effect by combining the neural network with the genetic arithmetic, and traffic signal real-time control strategy based on fuzzy control. The author uses sorne simple simulation results to testify its superiority. We adopt the latest agent technology in designing the logical structure of the MA-URTC system. By exchanging traffic flows information among the relative agents, MA-URTC provides a new concept in urban traffic control. With a global coordination and cooperation on autonomy-based view of the traffic in cities, MA-URTC anticipates the congestion and control traffic flows. It is designed to support the real-time dynamic selection of intelligent traffic control strategy and the real-time communication requirements, together with a sufficient level of fault-tolerance. Due to the complexity and levity of urban traffic, none strategy can be universally applicable. The agent can independently choose the best scheme according to the real-time situation. To develop an advanced traffic simulation system it can be helpful for us to find the best scheme and the best switch-point of different schemes. Thus we can better deal with the different real-time traffic situations. The second part discusses the architecture and function of the intelligent traffic control simulation based on agent. Meanwhile the author discusses the design model of the vehicle-agent, road agent in traffic network and the intersection-agent so that we can better simulate the real-time environment. The vehicle-agent carries out the intelligent simulation based on the characteristics of the drivers in the actual traffic condition to avoid the disadvantage of the traditional traffic simulation system, simple-functioned algorithm of the vehicles model and unfeasible forecasting hypothesis. It improves the practicability of the whole simulation system greatly. The road agent's significance lies in its guidance of the traffic participants. It avoids the urban traffic control that depends on only the traffic signal control at intersection. It gives the traffic participants the most comfortable and direct guidance in traveling. It can also make a real-time and dynamic adjustment on the urban traffic flow, thus greatly lighten the pressure of signal control in intersection area. To sorne extent, the road agent is equal to the pre-caution mechanism. In the future, the construction of urban roads tends to be more intelligent. Therefore, the research on road agent is very important. All kinds of agents in MA-URTC are interconnected through a computer network. In the end, the author discusses the direction of future research. As the whole system is a multi-agent system, the intersection, the road and the vehicle belongs to multi-agent system respectively. So the emphasis should be put on the structure design and communication of all kinds of traffic agents in the system. Meanwhile, as an open and flexible real-time traffic control system, it is also concerned with how to collaborate with other related systems effectively, how to conform the resources and how to make the traffic participants anywhere throughout the city be in the best traffic guidance at all times and places. To actualize the genuine ITS will be our final goal. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Artificial Intelligence, Computer simulation, Fuzzy control, Genetic Algorithm, Intelligent traffic control, ITS, Multi-agent, Neural Network, Real-time.

L'objectif de ce projet de recherche est de proposer une solution innovatrice au problème de la prévention des activités malveillantes et illégitimes dans un système informatique, par l'utilisation de concepts issus de différents domaines des sciences cognitives. Pour ce faire, un nouveau paradigme, visant à solutionner les problèmes auxquels font face les solutions traditionnelles, a été recherché. Notre source d'inspiration pour modéliser les comportements est constitué par des stratégies qui ont permis aux humains de survivre dans un environnement hostile. Premièrement, nous nous sommes inspirés de la capacité de l'Homme à produire un raisonnement adapté à des situations inédites. Deuxièmement, nous nous sommes inspirés du comportement humain qu'est la formation de communautés d'individus qui permettent d'assurer une défense collective. Et finalement, nous nous sommes inspirés de la protection qu'offre à une population la diversité des individus qui la composent. C'est en utilisant la notion des schémas (frame de Minsky) pour représenter l'état des systèmes (le contexte d'une anomalie), en fuzzifiant (utilisation d'un système basé sur la logique floue) le raisonnement d'analyse des anomalies, en permettant aux systèmes de collaborer efficacement, et en faisant en sorte que les agents aient tous leurs propres caractéristiques de raisonnement uniques et distinctes, que ce projet de recherche aborde la problématique de la détection d'intrusions. La mise en place de ces mécanismes dans l'agent nommé ci-après ACCIS (Agent Collaboratif pour la Corrélation de l'Information de Sécurité) permettra d'améliorer les solutions traditionnelles pour la protection des systèmes informatiques sur deux principaux plans. Premièrement, en raffinant les capacités d'analyse, mais également en permettant aux mécanismes de défense d'être partiellement imprévisibles rendant la tâche des individus malveillants beaucoup plus difficile. Plus concrètement, les objectifs du projet de recherche sont de prouver la faisabilité d'un système: rendant les solutions pour la protection des ordinateurs plus autonomes (en réduisant les besoins de configurations, d'analyse et d'intervention humaine), tendant vers une pro-activité efficace par la suggestion de réactions précises, possédant un domaine d'analyse global (en définissant le « système » à surveiller comme un réseau et non une machine précise) et riche (en utilisant différents types d'informations hétérogènes). ______________________________________________________________________________

Les jeux booléens permettent de représenter les jeux stratégiques d'une manière succincte en tirant profit du pouvoir d'expression et de la concision de la logique propositionnelle. Informellement, un jeu booléen est un jeu à deux joueurs, chacun d'entre eux contrôlant un ensemble de variables propositionnelles, et à somme nulle. La fonction d'utilité du joueur 1 (et donc celle du joueur 2 qui est son opposé) est représentée par une formule de la logique propositionnelle, appelée forme booléenne du jeu. Ainsi, un joueur dans un jeu booléen a des préférences dichotomiques : son but est satisfait ou ne l'est pas.<br /><br />Ces trois restrictions (deux joueurs, somme nulle, préférences binaires) limitent fortement l'expressivité de ce cadre. Les deux premières restrictions peuvent être facilement résolues en définissant les préférences des agents comme étant un n-uplet de formules propositionnelles (une pour chaque agent). Des outils simples issus de la logique propositionnelle nous permettent ainsi de caractériser certaines propriétés du jeu. Deux autres notions ont alors été étudiées : la dépendance entre joueurs (si le but (et donc la satisfaction) d'un joueur i dépend de variables contrôlées par le joueur j, alors i aura besoin de j pour satisfaire son but) et les coalitions de joueurs (une coalition dans un jeu booléen est efficace si elle peut garantir à tous ses membres que leurs buts sont satisfaits). Dans les deux cas, l'objectif est de faciliter le calcul des concepts de solution tels que les équilibres de Nash en stratégies pures.<br />Lever la troisième restriction consiste à exprimer des préférences (non binaires) dans un cadre propositionnel. Cela est possible en utilisant un langage de représentation compacte de préférences. Nous avons integré ici deux de ces langages aux jeux booléens : tout d'abord, les buts à priorité puis les CP-nets.

Permettre à plusieurs agents de planifier et de coordonner leurs activités de manière distribuée tel est l'objectif des travaux présentés dans ce mémoire. L'approche proposée s'appuie sur des opérateurs de composition de plans. Afin de gérer au mieux les interactions entre différents agents, leurs plans sont produits par IxTeT, un système de planification permettant la prise en compte de contraintes temporelles numériques et gérant le parallélisme des tâches ainsi que le partage de ressources. Les deux premiers chapitres décrivent le formalisme logique utilisé par IxTeT ainsi que le fonctionnement du planificateur lui-même et les améliorations qu'il est possible d'y apporter. Le troisième chapitre détaille alors formellement les méthodes et algorithmes permettant de réaliser des opérateurs de composition de plans: union de plans, insertion de nouveaux buts dans un plan existant. On y démontre leurs limites théoriques. Le quatrième chapitre décrit la mise en œuvre de ces opérateurs en exhibant des algorithmes tant pour améliorer les performances de la planification incrémentale mono-agent que pour réaliser un système distribué de planification multi-agents. Dans ce système, un plan global est élaboré par composition successive de plans individuels. Ce plan global reste implicite et n'est donc jamais centralisé. On présente ensuite les problèmes spécifiques rencontrés lorsque planification et exécution sont réalisées simultanément. Ces problèmes ouverts sont cruciaux dans un contexte multi-agents. Le document se termine par une illustration et une évaluation sur des exemples appliqués au domaine multi-robots permettant d'apprécier les avantages mais aussi les limites de l'utilisation de ces opérateurs de composition de plans et par une comparaison avec un autre système de planification distribuée.

Les acteurs virtuels autonomes sont des agents évoluant dans des environnements dynamiques et continus. Ils doivent prendre des décisions afin de s'y adapter en temps réel. Il leur faut donc disposer de modèles décisionnels performants. Les modèles décisionnels orientés comportement sont particulièrement adaptés à ces problèmes. Ils sont fondés sur l'hypothèse qu'une décision peut être répartie entre différentes entités (ou comportements). L'une des difficultés de cette approche est de dégager une décision globale à partir des suggestions des comportements. Dans ce cadre, le vote présente de nombreux avantages. Cependant, dans la littérature, il ne permet pas de sélectionner des actions continues et utilise des pondérations qui biaisent la sélection. Notre contribution consiste en une modification de la méthode de coordination par vote. Notre proposition permet de sélectionner les décisions dans un espace continu, d'utiliser des comportements de granularité fine et met en oeuvre une procédure de vote différente. Nous avons appliqué le modèle décisionnel à la navigation réactive autonome en environnement virtuel. Les essais réalisés prouvent l'intérêt du modèle et n'utilisent aucune pondération. Les résultats en environnement statique montrent que le modèle est capable d'atteindre son objectif en respectant des contraintes et en persistant dans ses choix. Les résultats en environnement dynamique décroissent lorsque le nombre d'agents est supérieur à vingt. De par le caractère ouvert du problème traité, ce travail fait l'objet de plusieurs perspectives applicatives (simulation de groupes d'agents) et théoriques (liaison avec un module de niveau d'abstraction supérieur).

Les systèmes multi-agents appartiennent à un domaine de l'intelligence artificielle et ce sont des systèmes que l'on appréhende très différemment de l'ingénierie informatique classique. Les systèmes multi-agents interviennent là où la résolution classique des problèmes grâce à l'informatique a ses limites. Ce domaine est malheureusement peu exploité aujourd'hui compte tenu des possibilités qu'il offre dans de nombreux domaines comme les sciences sociales, sciences informatiques, sciences expérimentales ou encore l'industrie. Mais les limites des systèmes informatiques et industrielles actuels sont telles qu'il devient envisageable et même intéressant de développer des systèmes multi-agents pour répondre aux besoins croissants de nombreux domaines plus classiques, que ce soit en termes de temps, d'efficacité ou de productivité. Nous allons tout d'abord commencer par le concept d'agent, qui est l'élément fondamental pour concevoir des systèmes multi-agents. Nous verrons les divers types et catégories d'agents, ainsi que les architectures typiques qui leurs sont associés comme BDI, IDA ou CTS. Puis nous allons voir les notions concernant les systèmes multi-agents, comme la notion d'interaction qui est une des pièces maîtresses avec les agents pour concevoir un système multi-agents. Avec les interactions viennent des phénomènes d'auto-organisation, et on verra différent modèles d'organisation ainsi que plusieurs niveaux d'organisation dans les systèmes multi-agent. Enfin nous verrons différents outils, plateformes et langages adaptés à la conception de systèmes multi-agents, pour ce qui est de la structure des agents ou de l'aspect interactions et communications. Puis nous ferons quelques recommandations méthodologiques concernant le développement de systèmes multi-agents dans leur globalité. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : agent, système multi-agents, systèmes adaptatifs, organisation émergente, cycle cognitif, intelligence artificielle distribuée.

Pour arriver à gérer les changements fréquents des exigences des clients, des produits de plus en plus complexes et faire face à une concurrence de plus en plus dure, les organisations cherchent sans cesse à améliorer l'utilisation de leur portefeuille de connaissances.On remarque ainsi, que depuis une quinzaine d'années, bon nombre d'entre elles ont commencé à structurer leur démarche de gestion des connaissances. Ces démarches ont pour but de résoudre un ou plusieurs des problèmes suivants : le départ en retraite de cadres qui détiennent une connaissance critique, le partage de bonnes pratiques développées par une unité de production, la stimulation de l'innovation d'un centre de recherche, etc. Dans la réalité, la mise en place effective de ces initiatives soulève de nombreux problèmes liés tantôt à la nature tacite de la connaissance, à l'existence de barrières culturelles qu'à l'adoption d'un système logiciel de gestion des connaissances. Cette thèse se situe dans le cadre général de la gestion des connaissances lors du processus de conception de produits. Nous nous intéressons en particulier aux problématiques de la capitalisation et de la réutilisation des connaissances dans le processus de conception collaborative et routinière à l'aide d'un système logiciel de gestion des connaissances. L'objectif principal de cette thèse est de proposer un Système de Gestion des Connaissances (SGC) pour la capitalisation et la réutilisation des connaissances, fondé sur une approche organisationnelle et le paradigme des Systèmes Multi-Agents (SMA). Le choix des SMA est naturel car il permet la modélisation et l'implémentation des SGC comme des systèmes distribués où des acteurs différents (les acteurs métiers), agissent de manière autonome pour atteindre un but précis et interagissent afin de réaliser un but commun. Nous proposons une modélisation de système de gestion des connaissances (SGC) qui s'appuie sur la méthodologie ASPECS dédiée à l'analyse, la conception et le déploiement de systèmes complexes. Cette démarche d'analyse et de conception permet de mettre en évidence les objectifs d'un SGC et les principaux mécanismes de son fonctionnement. Parmi les activités d'ASPECS, l'identification des besoins se fait par une approche orientée buts qui permet la modélisation des objectifs du SGC ainsi que les acteurs impliqués et leurs dépendances.La contribution de cette thèse est composée de deux parties. La première consiste en l'analyse du domaine de la gestion des connaissances en ayant à l'esprit l'objectif de développer un SGC basé sur une approche organisationnelle qui met l'accent sur les aspects sociaux et coopératifs du processus de conception et qui gère la réutilisation des connaissances. La deuxième partie vise à la conception d'un SMA sous la forme d'un collecticiel mettant en œuvre notre approche de réutilisation des connaissances au fil de l'eau.

Many real world problems are naturally distributed, whether they are spatially, cognitively, or otherwise. Distributed problems naturally lend themselves to solutions using multi-agent paradigms. Distributed Constraint Satisfaction Problems (DisCSPs) are a class of such distributed problems. In DisCSPs, variables and constraints are distributed between agents. Most distributed algorithms, although exponential in the worst-case, can have a good performance in the average case. The main purpose of this research is to statistically assess difference between the empirical performances of major state of the art DisCSP algorithms including Multi-Sectioned Constraint Network (MSCN) based algorithms, that have never been empirically compared against other DisCSP algorithms. In this thesis, we select a set of state of the art DisCSP algorithms and compare them on randomly generated instances of binary DisCSPs with a wide range of characteristics. Distributed algorithms ADOPT, DSA, DPOP, and MSCN based algorithms were selected based on a set of high level criteria. We explore how these algorithms relatively compare with each other on a range of DisCSPs with different parameters. Their performances are evaluated according to computation time (in the form of non-concurrent computational steps or NCCCs) and communication load (in the form of number of messages as well as volume of messages). Statistical parametric tests are used to aid interpretation of the performance results. In addition, this thesis discusses privacy issues associated with these DisCSP algorithms.

Les caractéristiques que possède un SMA (distribution de l'intelligence, autonomie, coopération et coordination entre les différentes entités, etc.) n'ont fait qu'élargir leurs domaines d'applications. Cette multiplicité a rendu les SMA complexes, difficiles à analyser dans leur comportement et délicats à évaluer dans leurs performances. La visualisation de l'exécution est une des techniques largement utilisées en évaluation des performances pour des systèmes parallèles. Cette technique fait partie de la phase de mise au point pour les performances. Elle constitue une aide importante pour la compréhension des comportements et par conséquent pour l'étude, la comparaison et l'amélioration des performances des systèmes informatiques. Dans cette thèse nous proposons une approche d'évaluation des SMA basée sur l'étude de comportements interne des agents. Nous présentons un système de visualisation des SMA, MAS-Paje. Ce système traite des étapes de visualisation de l'étape de collecte de données jusqu'à obtenir un fichier de trace de l'exécution d'un SMA conforme au format de trace (SDDF) exigés par l'outil de visualisation Paje des SMA basées sur un modèle prédéfini. Une dimension communication est ajoutée au travail de visualisation dans le but d'étudier le travail collectif des agents. Les travaux sont validés par des expérimentations sur plusieurs SMA implémentant l'application de collecte de minerais.

Ces travaux de thèse se placent dans le contexte des systèmes multi-agents distribués. L'objectif est l'étude de méthodes d'auto-apprentissage appliquées à des ensembles de robots réactifs. Ces travaux se focalisent sur l'apprentissage de comportements sensorimoteurs de bas niveaux. Il nous semble important que les méthodes proposées puissent être appliquées sur des systèmes réels, dont les contraintes sont parfois loin de celles de la simulation. C'est pour cette raison que nous avons imaginé et conçu une plate-forme expérimentale composée de 4 robots mobiles, un manipulateur mobile miniature et un système de vision stéréoscopique. Cette étude se décompose en deux parties. La première, appliquée aux systèmes homogènes, présente l'étude de méthodes évolutionnistes appliquées aux systèmes multirobots. La seconde, appliquée aux systèmes hétérogènes, s'intéresse à la possibilité d'utiliser la technique du recuit simulé pour optimiser les poids d'un contrôleur neuronal. Toujours dans ce contexte d'hétérogénéité, une seconde méthode basée sur l'apprentissage par renforcement est expérimentée.