Les recherches sur l'assistance technique aux personnes handicapées se sont beaucoup développées ces dernières années. Le projet ARPH (Assistance Robotique aux Personnes Handicapées) du laboratoire IBISC, débuté en 1994, consiste en un bras manipulateur embarqué sur une base mobile pour l'assistance à la saisie et la manipulation d'objets à distance. Cette thèse aborde tout d'abord la commande du robot en s'appuyant sur un système multi-agents. Le robot étudié étant redondant (6 degrés de liberté pour le bras et 2 degrés de liberté pour la base mobile), le premier objectif est de proposer une commande valable même en cas de dysfonctionnement d'une ou plusieurs articulations. Le second objectif de cette commande est d'atteindre le but choisi par la personne en conservant, dans la mesure du possible, une posture du bras loin de ses singularités. Le système reste ainsi le plus manipulable possible à chaque instant. Les résultats ont été comparés avec une autre méthode multi-agent et une commande classique basée sur la notion de manipulabilité. La méthode proposée améliore notablement ceux obtenus par les deux autres. La conception d'un tel système, complexe et innovant, demande la mise en place d'une méthodologie. La norme ISO 13407 définit le processus de Conception Centrée sur l'Utilisateur (CCU) pour les systèmes interactifs. Elle est initialement destinée au développement d'interfaces logicielles. Le processus de conception mis en œuvre est itératif, ce qui le rend inutilisable pour des systèmes dits complexes car comprenant non seulement des composantes logicielles mais aussi des composantes matérielles (mécaniques, électroniques...). Les techniques de la réalité virtuelle ont été mises à contribution afin de rendre cette démarche de CCU opérante pour un système complexe (CCU-SC). Une modélisation virtuelle initiale du système permet une première série d'évaluations avec les utilisateurs finaux. Lorsqu'une partie du système est validée par les opérateurs, elle peut être développée réellement. On entre alors dans un cycle d'évaluation d'un système dit mixte car comprenant des parties réelles et des parties virtuelles. On utilise ici les techniques de la réalité mixée, de la virtualité augmentée à la réalité augmentée. Après plusieurs cycles de ce type, on aboutit à un système réel. Outre le processus de conception, la méthode fournit un simulateur du système réel. Ce dernier peut être exploité après la conception pour l'apprentissage par les futurs utilisateurs. Un simulateur du projet ARPH a été développé pendant cette thèse. Il a été évalué avec l'aide d'étudiants de psychologie expérimentale. Deux types d'évaluation ont permis à des utilisateurs handicapés et non handicapés de manipuler le système réel et le simulateur. La première série de tests a eu pour but d'évaluer le transfert d'habiletés entre simulateur et système réel. La deuxième série de tests avait pour objectif l'évaluation du robot d'assistance en situation écologique c'est-à-dire la plus proche possible d'une situation naturelle.

On considère souvent IEEE 802.11 comme la technologie sous-jacente aux réseaux sans fil multisauts. Pourtant, dans de tels réseaux, 802.11 s'avère inefficace et/ou inéquitable dans de nombreuses situations. Cette thèse décrit un algorithme d'allocation dynamique et distribuée de débit permettant de garantir un partage équitable de la bande passante entre flux, tout en assurant une utilisation efficace du réseau. De plus, cette thèse propose une nouvelle méthode d'évaluation de l'efficacité d'un protocole en prenant en compte l'expérience utilisateur.

Dans le but d'établir un modèle prédictif pour la croissance tumorale in-vivo et la thérapie, le modèle multi-échelle doit être élaboré et calibré par étape et de façon individuelle pour chaque type de cellule ciblé et pour di érents environnements (in-vitro et in-vivo). Nous présenterons, en tant que preuve de concept et à partir de di érentes sources de données, les étapes de la construction et de la paramétrisation du modèle de la croissance avasculaire des lignées de cellules EMT6/Ro et SK-MES-1. Dans une première étape, un modèle multi-échelle à base d'agents a été construit et validé avec des données provenant de la littérature sur les sphéroïdes multicellulaires de carcinomes mammaires de souris EMT6/Ro. Pour cette lignée de cellules, il a pu prédire que la cinétique de croissance est contrôlée par une combinaison de contraintes spatiales et de limitation des nutriments. Il a été trouvé que l'ATP est la ressource critique que les cellules essayent de garder constante en permutant d'un métabolisme aérobique à anaérobique et ce pour de larges plages de concentrations d'oxygène et de glucose. La saturation de la croissance a été observé uniquement dans le cas de faibles concentrations d'oxygène et de glucose ce que le modèle a pu expliqué par une migration guidée par l'adhésion de cellule à cellule. Dans une seconde étape, le modèle a été adapté à la lignée cellulaire SK-MES-1. Nous avons calibré la cinétique de croissance qualitativement en analysant des images de cryosections de sphéroïdes marquées pour l'apoptose et la prolifération et quantitativement en la comparant des courbes de croissance. Au delà de l'ATP, le lactate a été identi é comme contrôlant la taille du noyau nécrotique. Pour rendre compte de la situation in-vivo, nous proposons une extension du modèle qui prend en compte un réseau de vaisseaux sanguins et le phénomène de l'angiogenèse associé. A n de paramétrer les propriétés des vaisseaux fonctionnels et dans le but de valider les lois de l'angiogenèse, nous menons à partir d'images de perfusion d'agents de contraste une étude de sensibilité aux paramètres. Dans un premier temps, nous résolvons le problème direct de la perfusion des agents de contraste dans un réseau de vaisseaux perméables ou non. Ensuite, nous résolvons le problème inverse rigoureusement et, grâce à des comparaisons directes entre les paramètres originaux et ceux récupérés, nous étudions la capacité de prédiction du modèle dans di érents cas.

Cette thèse apporte une contribution à la compréhension des dynamiques de marché et à la prise de décision des traders à l'aide d'une plateforme de simulation de marchés multi-agents. La modélisation multi-agents permet notamment d'étudier le système boursier comme un système complexe évolutif dans lequel chaque trader artificiel possède son propre comportement possède son propre comportement et qui, par ses prises de décision, influence l'ensemble des autres acteurs du système. Dans une première partie, nous mettons en évidence à l'aide de "traders à intelligence zéro" (ZIT), le rôle de la microstructure pour comprendre la nature des principaux faits stylisés de l'évolution des prix. Les résultats issus de nombreuses simulations, indiquent que l'usage des ZIT n'est pas suffisant pour reproduire de façon convaincante les évolutions de prix réels, car ceux-ci doivent être appréhendés à la fois de manière qualitative mais aussi quantitative. Nous montrons que seuls des éléments de stratégies de trading et une forte calibration peuvent améliorer cette réplication par simulation, suggérant que les aspects comportementaux importent tout autant que les aspects micro structurels. Dans une seconde partie, nous concentrons notre recherche sur la problématique de la rationalité dans le corpus de la théorie moderne du portefeuille. Le marché artificiel nous permet de tester si des stratégies naïves peuvent surpasser, en terme de performance, des modèles plus complexes. Diverses stratégies d'investissement sont implémentées dans le système artificiel et mises en interaction afin d'observer leur survie dans des compétitions écologiques basées sur leurs performances relatives. Certaines de ces stratégies d'investissements sont fondées sur des variations du modèle canonique de la théorie de portefeuilles de Markowitz, d'autres suivent des principes de diversification naïfs, d'autres encore obéissent à des combinaisons de stratégies rationnelles sophistiquées et de stratégies naïves. Enfin, de manière à mieux saisir les facteurs qui influent sur la performance du portefeuille, nous montrons les effets de la fréquence de pondération et des préférences pour le risque des investisseurs sur l'issue de ces compétitions. Pour finir, afin de fournir une mesure de performance absolue orientée vers l'évaluation ex-post d'un large éventail de stratégies de trading des investisseurs (agents dans notre cas) nous proposons un nouvel algorithme de complexité polynomiale permettant de déterminer la borne supérieure absolue des profits atteignables pour n'importe quelle stratégie sur une période de temps donnée. Cet algorithme met en contact deux champs a priori éloignés: la théorie des graphes d'une part et la finance computationnelle d'autre part.

Les simulations par agents, ou centrées individu, permettent, par opposition aux modèles centrés groupe, de prendre en compte la manière dont les entités composant un sys- tème interagissent entre elles et ainsi de faire le lien entre ses niveaux microscopiques et macroscopiques. Les marchés financiers, bien qu'étant des systèmes composés de nombreuses entités en interaction, sont souvent étudiés à l'aide de modèle centrés groupe, qui montrent leur limites lorsqu'il s'agit d'expliquer l'émergence de certains phénomènes observables dans les séries de prix. Nous proposons par conséquent un modèle de marché financier centré individu, permettant de reproduire de manière réaliste leur fonctionnement, à la fois à une échelle intra-journalière et à une échelle inter-journalière. Ce modèle nous a permis dans un premier temps de proposer une théorie pour expliquer l'origine des faits stylisés, qui sont des propriétés statistiques des cours de prix observables sur l'ensemble des marchés financiers et dont l'origine est mal expliquée. Notre proposition, étayée par les expérimentations que nous avons réalisées avec notre modèle, montre que les faits stylisés semblent en majeure partie causés par la manière dont le marché est structuré et par la manière dont les agents économiques interagissent à travers lui. Dans un second temps, nous avons utilisé notre modèle pour étudier les variations extrêmes de prix observables sur les marchés financiers, que l'on nomme "bulles" quand elles sont à la hausse et "krachs" quand elles sont à la baisse. Nous avons illustré avec notre modèle, en nous appuyant sur les théories proposées par certains économistes pour expliquer ces événéments, que ces épisodes critiques dans les prix peuvent survenir lorsqu'une partie suffisante de la population des investisseurs adopte une stratégie spéculatrice.

Safety of the airborne platforms rests heavily on the way they are maintained. This maintenance includes repairs and testing, to reduce platform down time. Maintenance is performed using generic and specific test equipment within the existing maintenance management system (MMS). This thesis reports the work undertaken to improve maintainability and availability of avionics systems using an intelligent decision support system (IDSS). In order to understand the shortcomings of the existing system, the prevalent practices and methodologies are researched. This research thesis reports the development and implementation of an IDSS and the significant improvements made by this IDSS by integrating autonomous and independent information sources by employing a multi-agent system (MAS). Data mining techniques and intelligence agents (IA) are employed to create an expert system. The developed IDSS successfully demonstrates its ability to integrate and collate the available information and convert into valuable knowledge. Using this knowledge, the IDSS is able to generate interpreted alerts, warnings and recommendations thereby reasonably improving platform maintainability and availability. All facets of integrated logistics support (ILS) are considered to create a holistic picture. As the system ages, the IDSS also matures to assist managers and maintainers in making informed decisions about the platform, the unit under test (UUT) and even the environment that supports the platform.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SamuelOA.pdf: 1023593 bytes, checksum: 651d5e25960d6664c54a1e7690f2acb6 (MD5) Previous issue date: 2007-08-06 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / In this work, we propose a multi agent system for digital image steganalysis, based on the poliginic bees model. Such approach aims to solve the problem of automatic steganalysis for digital media, with a case study on digital images. The system architecture was designed not only to detect if a file is suspicious of covering a hidden message, as well to extract the hidden message or information regarding it. Several experiments were performed whose results confirm a substantial enhancement (from 67% to 82% success rate) by using the multi-agent approach, fact not observed in traditional systems. An ongoing application using the technique is the detection of anomalies in digital data produced by sensors that capture brain emissions in little animals. The detection of such anomalies can be used to prove theories and evidences of imagery completion during sleep provided by the brain in visual cortex areas / Neste trabalho, propomos um sistema multi-agentes para estegan?lise em imagens digitais, baseado na met?fora das abelhas polig?nicas. Tal abordagem visa resolver o problema da estegan?lise autom?tica de m?dias digitais, com estudo de caso para imagens digitais. A arquitetura do sistema foi projetada n?o s? para detectar se um arquivo ? ou n?o suspeito de possuir uma mensagem oculta em si, como tamb?m para extrair essa mensagem ou informa??es acerca dela. Foram realizados v?rios experimentos cujos resultados confirmam uma melhoria substancial (de 67% para 82% de acertos) com o uso da abordagem multi-agente, fato n?o observado em outros sistemas tradicionais. Uma aplica??o atualmente em andamento com o uso da t?cnica ? a detec??o de anomalias em dados digitais produzidos por sensores que captam emiss?es cerebrais em pequenos animais. A detec??o de tais anomalias pode ser usada para comprovar teorias e evidencias de complementa??o do imageamento durante o sono, provida pelo c?rebro nas ?reas visuais do c?rtex cerebral

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LauraEASS.pdf: 1648653 bytes, checksum: 0aa1d6a5cd26175688d09f2c09459503 (MD5) Previous issue date: 2008-02-01 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In systems that combine the outputs of classification methods (combination systems), such as ensembles and multi-agent systems, one of the main constraints is that the base components (classifiers or agents) should be diverse among themselves. In other words, there is clearly no accuracy gain in a system that is composed of a set of identical base components. One way of increasing diversity is through the use of feature selection or data distribution methods in combination systems. In this work, an investigation of the impact of using data distribution methods among the components of combination systems will be performed. In this investigation, different methods of data distribution will be used and an analysis of the combination systems, using several different configurations, will be performed. As a result of this analysis, it is aimed to detect which combination systems are more suitable to use feature distribution among the components / Em sistemas que combinam as sa?das de classificadores de padr?es, sistemas de combina??o, como comit?s e sistemas multiagentes para classifica??o, um dos principais problemas ? que os componentes do sistema (classificadores ou agentes) devem ser diversos entre si. Em outras palavras, n?o existe ganho de desempenho em sistemas formados por um conjunto de componentes id?nticos. Um modo de aumentar a diversidade do sistema ? distribuir os dados do padr?o entre os classificadores que comp?em o sistema. Neste trabalho ser? feita uma investiga??o sobre o impacto do uso de t?cnicas de distribui??o de dados, mais especificamente distribui??o de caracter?sticas, entre os componentes de sistemas de combina??o de classificadores. Nesta investiga??o, diferentes t?cnicas de distribui??o de caracter?sticas ser?o usadas e uma an?lise comparativa entre diferentes sistemas de combina??o, usando diferentes configura??es, ser? feita. Como resultado desta an?lise, espera-se detectar que sistemas de combina??o s?o mais adequados para usar distribui??o de caracter?sticas entre os componentes

Dans ce travail de thèse, nous abordons les problèmes liés au partitionnement et à la distribution des grands volumes d’entrepôts de données distribués avec Mapreduce. Dans un premier temps, nous abordons le problème de la distribution des données. Dans ce cas, nous proposons une stratégie d’optimisation du placement des données, basée sur le principe de la colocalisation. L’objectif est d’optimiser les traitements lors de l’exécution des requêtes d’analyse à travers la définition d’un schéma de distribution intentionnelle des données permettant de réduire la quantité des données transférées entre les noeuds lors des traitements, plus précisément lors phase de tri (shuffle). Nous proposons dans un second temps une nouvelle démarche pour améliorer les performances du framework Hadoop, qui est l’implémentation standard du paradigme Mapreduce. Celle-ci se base sur deux principales techniques d’optimisation. La première consiste en un pré-partitionnement vertical des données entreposées, réduisant ainsi le nombre de colonnes dans chaque fragment. Ce partitionnement sera complété par la suite par un autre partitionnement d’Hadoop, qui est horizontal, appliqué par défaut. L’objectif dans ce cas est d’améliorer l’accès aux données à travers la réduction de la taille des différents blocs de données. La seconde technique permet, en capturant les affinités entre les attributs d’une charge de requêtes et ceux de l’entrepôt, de définir un placement efficace de ces blocs de données à travers les noeuds qui composent le cluster. Notre troisième proposition traite le problème de l’impact du changement de la charge de requêtes sur la stratégie de distribution des données. Du moment que cette dernière dépend étroitement des affinités des attributs des requêtes et de l’entrepôt. Nous avons proposé, à cet effet, une approche dynamique qui permet de prendre en considération les nouvelles requêtes d’analyse qui parviennent au système. Pour pouvoir intégrer l’aspect de "dynamicité", nous avons utilisé un système multi-agents (SMA) pour la gestion automatique et autonome des données entreposées, et cela, à travers la redéfinition des nouveaux schémas de distribution et de la redistribution des blocs de données. Enfin, pour valider nos contributions nous avons conduit un ensemble d’expérimentations pour évaluer nos différentes approches proposées dans ce manuscrit. Nous étudions l’impact du partitionnement et la distribution intentionnelle sur le chargement des données, l’exécution des requêtes d’analyses, la construction de cubes OLAP, ainsi que l’équilibrage de la charge (Load Balacing). Nous avons également défini un modèle de coût qui nous a permis d’évaluer et de valider la stratégie de partitionnement proposée dans ce travail. / In this manuscript, we addressed the problems of data partitioning and distribution for large scale data warehouses distributed with MapReduce. First, we address the problem of data distribution. In this case, we propose a strategy to optimize data placement on distributed systems, based on the collocation principle. The objective is to optimize queries performances through the definition of an intentional data distribution schema of data to reduce the amount of data transferred between nodes during treatments, specifically during MapReduce’s shuffling phase. Secondly, we propose a new approach to improve data partitioning and placement in distributed file systems, especially Hadoop-based systems, which is the standard implementation of the MapReduce paradigm. The aim is to overcome the default data partitioning and placement policies which does not take any relational data characteristics into account. Our proposal proceeds according to two steps. Based on queries workload, it defines an efficient partitioning schema. After that, the system defines a data distribution schema that meets the best user’s needs, and this, by collocating data blocks on the same or closest nodes. The objective in this case is to optimize queries execution and parallel processing performances, by improving data access. Our third proposal addresses the problem of the workload dynamicity, since users analytical needs evolve through time. In this case, we propose the use of multi-agents systems (MAS) as an extension of our data partitioning and placement approach. Through autonomy and self-control that characterize MAS, we developed a platform that defines automatically new distribution schemas, as new queries appends to the system, and apply a data rebalancing according to this new schema. This allows offloading the system administrator of the burden of managing load balance, besides improving queries performances by adopting careful data partitioning and placement policies. Finally, to validate our contributions we conduct a set of experiments to evaluate our different approaches proposed in this manuscript. We study the impact of an intentional data partitioning and distribution on data warehouse loading phase, the execution of analytical queries, OLAP cubes construction, as well as load balancing. We also defined a cost model that allowed us to evaluate and validate the partitioning strategy proposed in this work.

Orientador: Fernando Antônio Campos Gomide / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T03:39:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Walter_IgorAlexandre_D.pdf: 1762436 bytes, checksum: 257485271a6580f86b0b466799ceff14 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Sugerimos uma abordagem evolutiva para o projeto de estratégias de interação em sistemas multiagentes, especialmente estratégias de oferta modeladas como sistemas baseados em regras nebulosas. O objetivo é a aprendizagem das estratégias de oferta em leilões em modelos em que a base de conhecimento sofre evolução para melhorar o desempenho dos agentes atuando em um ambiente competitivo. Dados para aprendizagem e otimização das estratégias são raros em ambientes competitivos como os leilões. Introduzimos um modelo de sistema genético fuzzy (GFS) cujos operadores genéticos utilizam uma representação de tamanho variável do cromossomo e uma relação hierárquica estabelecida através do fitness dos indivíduos, em um esquema que explora e explota o espaço de busca ao longo das gerações. A evolução de estratégias de interação permite a descoberta de comportamentos dos agentes previamente desconhecidos e inesperados, permitindouma análise mais rica dos mecanismos de negociação e seu papel como protocolo de coordenação. A aplicação da abordagem proposta no mercado de energia elétrica permite a simulação destes mercados através da evolução de estratégias de oferta (bidding) em leilões de energia. A reestruturação destes mercados nas economias contemporâneas apresenta novos desafios e oportunidades, uma vez que não há consenso sobre qual seria sua melhor organização. A evolução da estrutura organizacional destes mercados salienta a falta de discernimento sobre as principais questões a serem analisadas e levadas em consideração. Argumenta-se que a abordagem econômica neoclássica se mostra limitada na análise dos efeitos da reestruturação e no estudo do comportamento dos agentes econômicos competindo nos mercados de energia elétrica reestruturados. Apresentamos uma arquitetura computacional inspirada na Economia Computacional baseada em Agentes que permite a modelagem, estudo e simulação destes mercados. Aplicamos ferramentas de inteligência computacional adequadas à concepção dos agentes participantes nos mercados de energia e que podem ser estendidas a outros mecanismos de mercado e negociação. Os mercados de energia elétrica são sistemas complexos habitados por agentes econômicos com interesse próprio que interagem entre si. Concluímos que é natural modelar e simular estes mercados como sistemas multiagentes. A evolução de estratégias de oferta permite a descoberta de comportamentos que auxiliam na tomada de decisão de um participante e na avaliação do mecanismo de negociação por parte de seus projetistas / Abstract: We suggest an evolutionary approach to design interaction strategies for multiagent systems, focusing on strategies modeled as fuzzy rule-based systems. The aim is to learn models represented by evolving knowledge bases to achieve agents' performance improvement when playing in a competitive environment. In competitive situations data for learning and tuning are rare and rule bases must jointly evolve with the databases. We introduce an evolutionary algorithm whose operators use variable length chromosome, a hierarchical relationship among individuals through fitness, and a scheme that successively explores and exploits the search space along generations. Evolution of interaction strategies uncovers unknown and unexpected agent behaviors and allows a richer analysis of negotiation mechanisms and their role as a coordination protocol. An application concerning an electricity market illustrates the effectiveness of the approach and allows to simulate the market through evolutionary bidding strategies. The restructuring process of power markets raises new challenges and opportunities, since there is no consensual market architecture. The evolution of the power industry organization shows a lack of insight about the issues to be addressed and taken into account. Several authors have considered the available tools based on the neoclassical economics theory a limited approach to analyze the effects of the industry restructuring and to study economical agents behavior participating in a restructured electricity market. We present Artificial Economy Multiagent System (AEMAS), a computational architecture inspired on Agent-based Computational Economics (ACE) that allows to model, study and simulate a power market. We apply Computational Intelligence tools to conceive the market agents that we expect could be extended to other negotiation environments. A power market is a complex system populated by self interested economical agents that interact. We conclude that it is feasible to model and simulate these markets on a multiagent system based approach. The evolution of bidding strategies allows to uncover new and unexpected behaviors that help to address the negotiation mechanism analysis by its designers and to support a market player decision process / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica