L’amélioration continue de la performance énergétique des bâtiments a été accompagnée par un développement d’outils numériques de plus en plus performants et précis. Alors que la prise en compte des phénomènes liés aux bâtiments, aux systèmes et à la météorologie est bien maîtrisée, le comportement des occupants est modélisé de manière très simplifiée par des scénarii répétitifs et des lois déterministes. L’impact des occupants sur les consommations énergétiques dans les bâtiments performants est pourtant majeur, comme en témoigne les écarts récurrents entre les résultats prédits et mesurés. Le travail de thèse propose, par l’intermédiaire d’une plateforme multi-agents et de modèles stochastiques, une mise à jour de la prise en compte de la présence des occupants et de leurs comportements sur la gestion des ouvrants, des dispositifs d’occultation, de l’éclairage et de la température de consigne de chauffage. Le champ d’application de la plateforme concerne les bâtiments de bureaux et de logements, pour des opérations neuves et de rénovation. Les modèles de comportement des occupants sont idéalement issus de campagnes de mesures in situ, d’études de laboratoire ou d’enquêtes sociologiques. La plateforme proposée est alors co-simulée avec le logiciel EnergyPlus, afin d’étudier l’influence des modèles sur les performances énergétiques. Dans la perspective de garantie de performance énergétique, ce travail contribue à la mise à jour et à la fiabilisation des outils de prédiction. / Continuous improvement of the building energy performance is associated with the development of increasingly efficient and accurate numerical tools. While the consideration of phenomena related to buildings, systems and weather is well mastered, occupants’ behaviours are modelled in a very simplified way by repetitive scenarios and deterministic laws. The impact of occupants on energy consumption in high-performance buildings is dominant, as evidenced by the recurring gaps between predicted and measured results. The thesis demonstrates, via a multi-agent platform and stochastic models, an update on the ability to model occupants’ presence, their behaviours on windows, occultation devices, artificial lighting and heating setpoint temperatures. The application of the platform applies to office and residential buildings, for new builds and refurbishments. Occupants’ behaviour models are ideally obtained from in situ surveys, laboratory studies or sociological works. The suggested platform is then co-simulated with the EnergyPlus software, to study the influence of the models on a buildings energy performance. In the perspective of energy performance guarantees, this work contributes to the updating and reliability of prediction tools.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ValeriaMSB.pdf: 564848 bytes, checksum: fbed1b62b5d33ac05db3c528f1bdcf62 (MD5) Previous issue date: 2006-07-14 / The use of intelligent agents in multi-classifier systems appeared in order to making the centralized decision process of a multi-classifier system into a distributed, flexible and incremental one. Based on this, the NeurAge (Neural Agents) system (Abreu et al 2004) was proposed. This system has a superior performance to some combination-centered methods (Abreu, Canuto, and Santana 2005). The negotiation is important to the multiagent system performance, but most of negotiations are defined informaly. A way to formalize the negotiation process is using an ontology. In the context of classification tasks, the ontology provides an approach to formalize the concepts and rules that manage the relations between these concepts. This work aims at using ontologies to make a formal description of the negotiation methods of a multi-agent system for classification tasks, more specifically the NeurAge system. Through ontologies, we intend to make the NeurAge system more formal and open, allowing that new agents can be part of such system during the negotiation. In this sense, the NeurAge System will be studied on the basis of its functioning and reaching, mainly, the negotiation methods used by the same ones. After that, some negotiation ontologies found in literature will be studied, and then those that were chosen for this work will be adapted to the negotiation methods used in the NeurAge. / A utiliza??o de agentes inteligentes em sistemas multi-classificadores surgiu devido ? necessidade de tornar o processo de tomada de decis?o de tais sistemas distribu?do, aut?nomo e flex?vel. Baseado nisso, foi proposto o sistema NeurAge (Neural Agents) (Abreu et al 2004). Este sistema possui um desempenho superior a v?rios m?todos de combina??o centralizados (Abreu, Canuto, and Santana 2005). A negocia??o ? importante para o desempenho de um sistema multiagente, por?m a maioria das negocia??es s?o definidas de maneira informal. Um modo de formalizar as negocia??es ? atrav?s do uso de ontologias. Dentro do contexto de classifica??o de padr?es, o uso de ontologias fornece uma abordagem para formalizar os conceitos e regras que governam as rela??es entre esses conceitos. O objetivo deste trabalho ? utilizar ontologias para formalizar os m?todos de negocia??o de um sistema multiagente para reconhecimento de padr?es, mais especificamente o sistema NeurAge. Atrav?s de ontologias, pretende-se deixar o sistema NeurAge mais formal e aberto, permitindo que novos agentes possam fazer parte de tal sistema durante o processo de negocia??o. Para a realiza??o deste objetivo, o Sistema NeurAge ser? estudado com base em seu funcionamento e focalizando, principalmente, os m?todos de negocia??o utilizados pelo mesmo. Na seq??ncia, algumas ontologias para negocia??o encontradas na literatura ser?o estudadas, e ent?o aquelas que foram escolhidas para este trabalho ser?o adaptadas aos m?todos de negocia??o utilizados no NeurAge.

En 2007 avec la directive sur les énergies renouvelables, l’Union Européen s’est engagée à développer une économie à faible intensité de carbone. Cette directive amène à réduire les émissions de gaz à effet de serre en augmentant entre autres la partie d’énergie produite par des sources renouvelables. Le processus d’insertion massive d’énergies renouvelables dans le mix électrique européen, est d’ores et déjà un fait acquis et ses effets sont tangibles. Cependant, à côté de ses effets environnementaux bénéfiques, l’intégration à large échelle du renouvelable ne va pas sans causer des interrogations techniques et réglementaires. Par conséquent, de nouvelles stratégies de gestion du système électrique doivent être pensées et actées pour garantir un fonctionnement fiable et économiquement acceptable. Les micro réseaux sont à cet effet, un réceptacle intégrateur avec suffisamment de flexibilité pour accueillir un système de gestion capable de répondre aux exigences ci-dessus. Les travaux de cette thèse sont centrés sur la conception, le développement et l’implémentation de différentes stratégies de gestion des micro réseaux. Les algorithmes développés visent, soit à faciliter l’intégration du renouvelable à large échelle, soit à garantir un fonctionnement efficace et économique du système électrique. Une nouvelle architecture de réseau de distribution composé de micro réseaux clustérisés a été premièrement proposée. Chaque micro réseau est composé de systèmes de production à base ou non de renouvelable, des systèmes de stockage et de charges. Une stratégie de gestion énergétique optimale a été ensuite définie et développée. Cette stratégie permet de gérer la planification à court-terme et le contrôle en temps-réel des micro réseaux via un usage adéquat des sources et ce, tout en réduisant le coût du micro réseau. Un système multi-agents et l’optimisation linéaire mixte en nombres entiers ont été utilisés pour le développement et l’implémentation de cette stratégie intelligente distribuée. D’un point de vue extérieur, chaque micro réseau est vu comme une entité cohérente capable de supporter le fonctionnement du réseau principal en utilisant un ensemble de ses sources flexibles. Ainsi, que la seconde partie de cette thèse exploitera les clusters des micro réseaux et leurs propriétés pour gérer au mieux le réseau de distribution hôte. La conceptualisation technico-économique de différents mécanismes de gestion des réseaux de distribution a été abordée. Le développement d’une architecture de gestion hiérarchisée en plusieurs niveaux d’intelligence a permis de réduire la complexité du système et faciliter l’implémentation d’un réseau flexible, extensible et à fort taux de pénétration de renouvelables. Cette gestion distribuée a été possible grâce à une connaissance locale des modèles et des comportements des différentes systèmes connectés, et à un usage local des informations. Les travaux théoriques ont été ensuite testés sur une plateforme expérimentale conséquente et les résultats finaux ont corroboré les attentes de la théorie. / In 2007 with the renewable energy directive, the European Union established the development of a low-carbon economy. This directive aims to decrease greenhouse gas emissions by increasing the energy produced by renewable energy. Already today, the massive diffusion of renewable systems is tangible in the European electricity mix. However, in spite of their potential benefits, their large-scale integration leads to new technical and regulatory questions. Consequently, new management strategies need to be developed and applied in order to ensure a reliable and economical operation of the system. Microgrids are considered to be one of the most effective and flexible solutions able to meet these new needs.The main goals of this thesis are the conceptualization, development and implementation of different management strategies for microgrids. The algorithms developed aim to facilitate the massive integration of renewables and at the same time lead to an effective and economic operation of the systems. A new architecture of distribution grids based on cluster of microgrids was proposed. Each microgrid is composed of a number of renewable-based and conventional generation systems, storage systems and consumption. An optimal and distributed energy management strategy was then defined and developed. This strategy allows to manage the short-term energy management and real-time control of microgrids by using the connected sources in a smart and cost-efficient way. A multi-agent system and the mixed integer linear optimization technique were used for the implementation of this strategy.From a global point of view, each microgrid is seen as a coherent entity, which can support network operation by using its flexible and aggregated sources. Hence, the second part of this thesis aims to understand how distribution grids can exploit these cluster of microgrids and their properties. Different mechanisms for the active management of distribution grids are conceptualized from the technical and economical point of view. A new strategy based on hierarchical management of different smart levels allow to reduce the complexity of the system and to implement a more flexible and extensible system, thanks to a more local use of model knowledge and users behaviour. On the end, the theoretical work were tested on an experimental test-bed in order to show the effectiveness of the proposed theories.

Les systèmes hospitaliers sont des lieux de soins caractérisés par la variété des activités et des situations auxquelles ils sont confrontés. Ceci engendre des interactions induisant des situations imprévues liées à plusieurs risques.La gestion des risques apparaît donc comme une préoccupation importante pour les décideurs. Plus particulièrement, la gestion des risques dans les blocs opératoires est d’une grande importance étant donné que ces derniers présentent des lieux hautement stratégiques par rapport aux nombreuses activités qu’ils regroupent et des coûts qu’ils engendrent. Le risque zéro n’existe pas, il peut néanmoins être réduit.Ce travail de recherche a pour objectif de maîtriser la gestion des risques dans les blocs opératoires. Cette recherche s’intègre dans le cadre d’une collaboration entre l’Ecole Centrale de Lille et le CHU Sahloul de Sousse, terrain d’étude choisi pour mettre en œuvre l’approche proposée. Étant donné qu’aucun système de gestion des risques n’a été mis en place dans cet établissement, ce travail représenté un apport important et original pour le CHU Sahloul.Notre démarche se déroule en plusieurs étapes. Tout d’abord, suite à une comparaison entre les méthodes de gestion des risques existantes, nous avons choisi d’adapter la méthode de gestion des risques AMDEC (Analyse des Modes de Défaillances, de leurs Effets et de leurs Criticités) aux blocs opératoires du CHU Sahloul de Sousse.Nous proposons ensuite un système d’aide à la décision pour la gestion des risques GRAMA (Gestion des Risques par une Approche Multi - Agent) afin d’orienter les intervenants dans les blocs opératoires vers les meilleures décisions pour minimiser les risques pouvant survenir. Enfin, une simulation basée sur l’approche proposée est mise en œuvre au CHU Sahloul / The hospital systems are a place of health care distinguished by the variety of activities and situations with which they are confronted. This creates interactions leading into unexpected situations related to several risks.The risk management appears as an important concern for the decisions makers. More particularly, the risk management in the operating theatres has a major importance given that they are about a highly strategic in relation to the many activities they include and the costs they generate. The zero risk does not exist. Never theless, it can be reduced.This research aims to control risk management in operating rooms. This research gets in collaboration between l’Ecole Centrale de Lille and the University Hospital (UH) of Sousse Sahloul, field of study chosen to implement the proposed approach. Since non system of risk management has been implemented in this establishment, this work is significant and original for the UH Sahloul.Our approach is made up of several steps. First, following a comparison between the existing methods of risk management, we chose to adapt the method of risk management FMECA (Failure Modes, Effects and Criticality Analysis) in operating rooms of UH Sahloul, Sousse. We propose a decision support system for risk management based on multi-agent approach in order to guide contributors in the operating rooms making the best decisions to minimize risks which occur in UH Sahloul. Finally, a simulation based on the proposed approach is implemented in the UH Sahloul.

Recent years have witnessed a surge in demand for infrastructure and services to cover high demands on processing big chunks of data and applications resulting in a mega Cloud Datacenter. A datacenter is of high complexity with increasing difficulties to identify, allocate efficiently and fast an appropriate host for the requested virtual machine (VM). Establishing a good awareness of all datacenter’s resources enables the allocation “placement” policies to make the best decision in reducing the time that is needed to allocate and create the VM(s) at the appropriate host(s). However, current algorithms and policies of placement “allocation” do not focus efficiently on awareness of the resources of the datacenter, and moreover, they are based on conventional static techniques. Which are adversely impacting on the allocation progress of the policies. This thesis proposes a new Agent-based allocation/placement policy that employs some of the Multi-Agent system features to get a good awareness of Cloud Datacenter resources and also provide an efficient allocation decision for the requested VMs. Specifically, (a) The Multi-Agent concept is used as a part of the placement policy (b) A Contract Net Protocol is devised to establish good awareness and (c) A verification process is developed to fully dimensional VM specifications during allocation. These new results show a reduction in response time of VM allocation and the usage improvement of occupied resources. The proposed Agent-based policy was implemented using the CloudSim toolkit and consequently was compared, based on a series of typical numerical experiments, with the toolkit’s default policy. The comparative study was carried out in terms of the time duration of VM allocation and other aspects such as the number of available VM types and the amount of occupied resources. Moreover, a two-stage comparative study was introduced through this thesis. Firstly, the proposed policy is compared with four state of the art algorithms, namely the Random algorithm and three one-dimensional Bin-Packing algorithms. Secondly, the three Bin-Packing algorithms were enhanced to have a two-dimensional verification structure and were compared against the proposed new algorithm of the Agent-based policy. Following a rigorous comparative study, it was shown that, through the typical numerical experiments of all stages, the proposed new Agent-based policy had superior performance in terms of the allocation times. Finally, avenues arising from this thesis are included.

Le travail de cette thèse vise à proposer un système support à la créativité selon une architecture multi-agents afin de gérer les connaissances nécessaires et produites durant un atelier de créativité. Ce travail contribue à la recherche scientifique à différents égards. Au préalable de concevoir un quelconque système, une revue des systèmes actuels supportant la créativité est réalisée pour déterminer leurs limites en termes de processus de créativité et de modes de collaboration. Pour répondre à ces limites, l’approche d’ingénierie des connaissances est adoptée. Autrement dit, la créativité est considérée comme un processus collaboratif et organisationnel afin d’en déduire les activités à supporter ainsi que les connaissances et les compétences à apporter aux individus pour les assister à réaliser ces activités. A partir de la modélisation organisationnelle d’un atelier de créativité, l’organisation des agents informatiques qui vont contribuer à la gestion des connaissances en est déduite. Par la suite, une ontologie de l’atelier de créativité est formalisée à partir de la modélisation de l’organisation afin d’apporter une représentation des connaissances et de l’environnement aux agents. Ainsi, l’architecture multi-agents proposée pour concevoir un système support à la créativité permet d’explorer de nouveaux modes de traitement des connaissances notamment concernant l’évaluation des idées. Une méthodologie d’évaluation des idées selon des méthodes d’analyse multicritère est proposée. En complément de cette méthodologie, le traitement automatique des idées a été expérimenté afin d’aider les évaluateurs dans leur tâche / This research work aims to propose a creative support system according to a multi-agent architecture in order to manage the knowledge needed and produced during a creative workshop. This work contributes to the scientific research with regard to various aspects. Beforehand designing any system, a review of the current creative supports systems is carried out in order to determine their limits concerning the creative process and collaboration mode. To fix these limits, a knowledge engineering approach is adopted. It implies that creativity is considered as a collaborative and organizational process in order to infere its activities, but also competences and knowledge required to realize these activities. This information permits to better assist individuals in their activities. Based on this organizational modeling of a creative workshop, the organization of computational agents that would contribute to manage knowledge is deduced. Based on the same modeling, creative workshop ontology is created in order to provide a representation of the environment and shared knowledge to agents. Multi-agent architecture for creative support system permits to explore new knowledge processing approach notably for idea evaluation. An idea evaluation methodology based on multi-criteria analysis methods is suggested. In addition to this methodology, automatic idea processing based on naturel language processing is experimented in order to assist evaluators. The meaning of this research work is in the generalization of emergent creative practices as open innovation and creative workshops in organizations and companies

L'électricité joue un rôle de plus en plus important dans notre société. En effet, nous nous dirigeons vers l'ère du "tout électrique". Les besoins évoluant, il est indispensable de repenser la manière dont l'électricité est produite et distribuée. Cela introduit le concept de Smart Grid. Le Smart Grid est un concept de réseau électrique capable de supporter de manière autonome et intelligente les changements et pannes qui pourraient survenir dans un réseau. Cela répond directement au fait que de part la nature fortement distribuée et l'imprédictibilité de l'environnement (météo, ...), ces événements sont imprévisibles. Pour cela, cette thèse propose un cadre applicatif (framework) innovant basé sur les multi-agents ainsi que la conception et l'implémentation de comportements coopératifs pour résoudre deux problémes courants dans les réseaux électriques: l'analyse des flux de puissance et l'estimation d'état. Ces problèmes ont été abordés avec l'approche des Systèmes Multi-Agent Adaptatifs. Ces systèmes sont efficaces pour résoudre des problèmes complexes et ont la capacité d'adapter leur fonctionnement aux évolutions de leur environnement. Les résultats obtenus indiquent la pertinence d'utiliser de tels systèmes adaptatifs pour résoudre les problèmes inhérents au concept de Smart Grid. / Electricity plays an increasingly important role in our society. Indeed, we are moving toward the era of "everything electric". The needs evolving, it is mandatory to rethink the way electricity is produced and distributed. This then introduces the concept of an autonomous and intelligent power system called the Smart Grid. The Smart Grid is a concept of electrical network able to support autonomously any changes and faults that may occur. Obviously, the geographical distribution of electrical networks and the environment (weather conditions, ...) make it impossible to predict events that will occur. To do this, this study proposes an innovative agent-based framework as well as the design and implementation of cooperative agents behaviors aiming at solving common power systems related problems: the Load Flow analysis and the State Estimation. These issues have been addressed by the mean of Adaptive Multi-Agent Systems. These systems are known to be efficient to solve complex problems and have the ability to adapt their functioning to the evolutions of their environment. The results obtained show the relevance of using such self-adaptive systems to solve the issues inherent to the Smart Grid.

Cette thèse présente l'utilisation conjointe de la théorie de l'évidente et du suivi multi-hypothèses pour la modélisation et la gestion d'un système de suivi multi-caméras dans un environnement autoroutier. Le suivi est basé sur la ré-identification des objets (véhicules) sur la base d'information visio-temporelles. Une concrétisation de ces concepts se traduit par la conception et la mise en oeuvre d'une architecture logicielle multi-agents de gestion du suivi multi-caméras. Après une présentation de l'état de l'art sur les cadres de gestion de l'incertain et celui relatif à fusion de l'information pour la mise en correspondance, et sur les systèmes multi-agents, notre apport dans ce travail se situe à trois niveaux. Le premier a été une adaptation de la phase de décision du modèle de croyance transférable pour y intégrer l'utilisation du suivi multi-hypothèses comme outil de levée d'ambigüité rn cas d'indécision face à une situation de mise en correspondance. Le second apport a été celui de proposer une architecture logicielle à base d'agents pour la gestion du système du suivi multi-caméras. Nous en avons proposé la modélisation globale ainsi que celle des agents et de leurs interactions en utilisant une démarche personnelle d'analyse mais toutefois inspirée de langages et outils de modélisation tels que Agent UML et MaSE pour ne citer que ceux-là, du fait qu'il n'existe pas réellement un standard normalisé à ce jour dans ce domaine. Notre troisième apport a été de faire un début d'implémentation de notre architecture logicielle à base d'agent en nous basant sur la plateforme JADE (Java Agent DEvelopment Framework). Quelques expérimentations et discussions des résultats sont présentées à la fin pour déboucher sur nos conclusions et perspectives. / This thesis presents the joint use of the theory of evidence and multiple hypothesis tracking for modeling and managing a system for monitoring multiple cameras in a motorway. The tracking is based on the re-identification of objects (vehicles) on the basis of visuals and times informations. A realization of these concepts results in the design and implementation of a software architecture for multiple agents management of multiple camera tracking system. After presenting the state of the art on the frameworks of uncertainty management and that on information fusion for the matching, and the multi-agent systems, our contribution in this work is on two or three levels. The first was an adaptation of the decision phase of the transferable belief model to incorporate the use of multi-hypotheses tracking as a tool of ambiguity survey in case of indecision in matching situation. The second contribution was a proposition of agent-based software architecture for management of a multiple cameras tracking system. We have proposed the global system modeling as well as agents and their interactions modeling using a personal analysis method but nevertheless inspired by modelisation languages and tolls such as Agent UML, MaSE and others, because there is not yet a standard and normalized tool on the subject. Our third contribution was to begin an implementation of our agent-based software architecture using JADE (Java Agent Development Framework). Some experiment and discussions are presented at the end to lead to our conclusions and perspectives.

Les Agents Conversationnels Animés (ACA) sont des personnages virtuels interactifs et expressifs, dont l'aspect est très souvent « humain », exploitant différentes modalités telles que la face, le langage, les gestes, le regard ou encore la prosodie de la voix. Le but est qu'ils s'expriment en langage naturel et puissent dialoguer avec des interlocuteurs humains. Pour développer un ACA, il faut d'abord comprendre que des aspects tels que personnalité, les émotions et leur apparence sont extrêmement importants. Le travail qui est présenté dans cette thèse a pour objectif d'augmenter l'acceptabilité et la crédibilité des agents au moyen de la personnalité, considérée comme une notion centrale à l'interaction ACA-humain. On propose un modèle qui dote l'ACA de facettes de personnalité et de buts de communication « cachés » et qui module ainsi ses actions conversationnelles. Ce travail présente également une application de jeu de type “puzzle”, intégrant un ACA doté de facettes de personnalité et de buts « cachés », qui a servi de support à plusieurs expérimentations et à l'évaluation du modèle proposé. / Embodied Conversational Agents (ECAs) are intelligent software entities with an embodiment used to communicate with users, using natural language. Their purpose is to exhibit the same properties as humans in face-to-face conversation, including the ability to produce and respond to verbal and nonverbal communication. Researchers in the field of ECAs try to create agents that can be more natural, believable and easy to use. Designing an ECA requires understanding that manner, personality, emotion, and appearance are very important issues to be considered. In this thesis, we are interested in increasing believability of ECAs by placing personality at the heart of the human-agent verbal interaction. We propose a model relating personality facets and hidden communication goals that can influence ECA behaviors. Moreover, we apply our model in agents that interact in a puzzle game application. We develop five distinct personality oriented agents using an expressive communication language and a plan-based BDI approach for modeling and managing dialogue according to our proposed model. In summary, we present and test an innovative approach to model mental aspects of ECAs trying to increase their believability and to enhance human-agent affective communication. With this research, we improve the understanding on how ECAs with expressive and affective characteristics can establish and maintain long-term human-agent relationships.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6183.pdf: 2878708 bytes, checksum: f9bc336337651cbba67af52d8acb7ec2 (MD5) Previous issue date: 2014-06-10 / Financiadora de Estudos e Projetos / Vehicle fleets are an important component in several applications, moving materials and people. Examples include material handling in warehouses, factories and port terminals, people transportation as in taxi fleets and emergency services, such as medical assistance, fire-fighters and police. Fleet operation is crucial for these applications: it can mean loss of money and commercial partners in case of industry, os loss of lives in case of emergency services. Controlling the fleet to achieve efficient levels of performance is a difficult problem, though, and becomes even harder as the fleet grows. Research in the area has been linking vehicle fleet operation to Multi-Agent Systems, because vehicle fleets are naturally distributed and Multi-agent System is a convenient abstraction to cope with distributed Artificial Intelligence problems. Therefore, it is proposed a Multi-Agent System to control vehicle fleets, focusing on material handling application in warehouses. The proposed system has three types of agents: Vehicle Agent, Loading Point Agent and Storage Point Agent. Agents interact amongst themselves through messages, trying to efficiently realize the material handling in a warehouse. System implementation is done through a simulation of a warehouse operation, built on top of MASON multi-agent system simulation platform. Task assignment strategies is also an important problem, therefore four strategies are shown and tested using the simulation: CNET, Fuzzy, DynCNET and FiTA. To enable comparison among these strategies, a Genetic Algorithm is employed to systematically search good parameters for each strategy. The proposed system, as well as the simulation, are offered as a framework for development of other vehicle fleets controlling multi-agent systems and/or task assignment strategies. / Em várias aplicações, frotas de veículos são um componente importante, transportando materiais e pessoas. Exemplos incluem o manejo de materiais em depósitos, fabricas e terminais portuários, o transporte de pessoas como em frotas de taxis e serviços de emergência, como socorro medico, bombeiros e polícia. A operacao da frota e crucial para essas aplicações: pode significar perda de dinheiro e parceiros comerciais no caso dos exemplos na indústria, ou perda de vidas, no caso de serviços de emergência. Porem, controlar a frota de modo que ela opere eficientemente e um problema difícil, que se torna ainda mais custoso com o aumento da frota. Pesquisas na área tem ligado a operação de frotas de veículos a Sistema Multiagente, notando os fatos de que frotas de veículos são naturalmente distribuídas e que o conceito de Agentes (e, consequentemente, Sistemas Multiagentes) e uma abstração conveniente para lidar com problemas de Inteligencia Artificial de forma distribuída. Com base nisto, e proposto um Sistema Multiagente para controle de frotas de veículos, focando a aplicação dessa frota no manejo de materiais em um depósito. O sistema proposto possui três tipos agentes: Agente de Veículo, Agente de Ponto de Carga e Agente de Ponto de Armazenamento. Os agentes interagem entre si, trocando mensagens a fim de realizar o manejo dos materiais no deposito de forma eficiente. O sistema e implementado na forma de uma simulação de operação de um deposito, construída na plataforma de simulação de sistemas multiagentes MASON. Como a estrategia de associação de tarefas também e um problema importante, quatro estratégias são mostradas e testadas através da simulação: CNET, Fuzzy, DynCNET e FiTA. Para possibilitar comparações entre as estrategias, um Algoritmo Genetico foi utilizado para sistematicamente encontrar bons parâmetros para as quatro estrategias. O sistema proposto, bem como a simulação, são oferecidos como framework para construção de outros sistemas multiagentes para frotas de veículos e/ou estrategias de associação de tarefas.