Nous étudions le problème du contrôle optimale décentralisé d'un processus de Markoff partiellement observé sur un horizon fini. Mathématiquement, ce problème se défini comme un DEC-POMDP. Plusieurs problèmes des domaines de l'intélligence artificielles et recherche opérationelles se formalisent comme des DEC-POMDPs. Résoudre un DEC-POMDP dans une mannière exacte est un problème difficile (NEXP-dur). Pourtant, des algorithmes exactes sont importants du point de vue des algorithmes approximés pour résoudre des problèmes pratiques. Les algorithmes existants sont nettement inefficace même pour des DEC-POMDP d'une très petite taille. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche basée sur la programmation mathématique. En utilisant la forme séquentielle d'une politique, nous montrons que ce problème peut être formalisé comme un programme non-linéaire. De plus, nous montrons comment transformer ce programme nonl-linéaire un des programmes linéaire avec des variables bivalents et continus (0-1 MIPs). L'éxpérience computationelle sur quatres problèmes DEC-POMDP standards montrent que notre approche trouve une politique optimale beaucoup plus rapidement que des approches existantes. Le temps réduit des heures aux seconds ou minutes. / In this thesis, we study the problem of the optimal decentralized control of a partially observed Markov process over a finite horizon. The mathematical model corresponding to the problem is a decentralized POMDP (DEC-POMDP). Many problems in practice from the domains of artificial intelligence and operations research can be modeled as DEC-POMDPs. However, solving a DEC-POMDP exactly is intractable (NEXP-hard). The development of exact algorithms is necessary in order to guide the development of approximate algorithms that can scale to practical sized problems. Existing algorithms are mainly inspired from POMDP research (dynamic programming and forward search) and require an inordinate amount of time for even very small DEC-POMDPs. In this thesis, we develop a new mathematical programming based approach for exactly solving a finite horizon DEC-POMDP. We use the sequence form of a control policy in this approach. Using the sequence form, we show how the problem can be formulated as a mathematical progam with a nonlinear object and linear constraints. We thereby show how this nonlinear program can be linearized to a 0-1 mixed integer linear program (MIP). We present two different 0-1 MIPs based on two different properties of a DEC-POMDP. The computational experience of the mathematical programs presented in the thesis on four benchmark problems (MABC, MA-Tiger, Grid Meeting, Fire Fighting) shows that the time taken to find an optimal joint policy is one or two orders or magnitude lesser than the exact existing algorithms. In the problems tested, the time taken drops from several hours to a few seconds or minutes.

Dans la zone nord des bassins versants de la Thaïlande, l'augmentation de la dégradation des ressources du bassin hydrographique résultant de la combinaison de l’augmentation de la population et de la croissance économique ont conduit à la création de contrôles divers par différents agents. Le gouvernement thaïlandais a fait des efforts considérables pour responsabiliser et impliquer les populations locales dans la gouvernance des ressources, pour éradiquer le problème et atténuer les conflits d'intérêts. Toutefois, la participation de la population ne progresse pas au-delà des niveaux d'information et de consultation. Afin de promouvoir la bonne gouvernance des ressources, la question de recherche proposée ici est de savoir comment utiliser la modélisation d'accompagnement (ComMod) qui est un processus de médiation outillé pour promouvoir la compréhension mutuelle et l'apprentissage adaptatif chez les intervenants afin d’améliorer la gestion collective des bassins versants. Les principales méthodes de recherche mises en œuvre dans cette étude sont le jeu de rôle (RPG), l'observation participante et la modélisation multi-agents. L'analyse préliminaire du cas du bassin versant Maehae a révélé un risque de conflit entre les agriculteurs et les forestiers. Deux sessions de jeu de rôle (RPG) ont été menées afin de mieux comprendre comment ces acteurs utilisent et gèrent des terres et des forêts malgré des conflits d'intérêts. […]En résumé, le réseau villageois, comme le réseau local, crée des liens divers entre deux ethnies et communautés. Il lie des individus, des groupes et des réseaux plus politiques et se pose en tant qu'intermédiaire informel politique pour co-gérer les ressources du bassin hydrographique et atténuer les tensions éventuelles entre les parties prenantes. La fonction du réseau villageois représente un processus d'évolution culturelle par le biais de l'apprentissage social et permet d’accroitre les préoccupations environnementales, et par conséquent, accroît la capacité d'adaptation la résilience. Cette étude […] souligne l'importance de la participation des principales parties prenantes, la confiance entre le chercheur et les acteurs, la position neutre du chercheur. La prochaine étape dans la modélisation d'accompagnement serait nécessaire, pour partager le plan de gestion collective locale avec les réseaux politiques plus interconnectés, grâce à la simulation du modèle, et passer à d'autres co-planifications et co-décisions en matière de gouvernance durable des ressources des bassins versants. / In the northern watershed area of Thailand, the increase in watershed resources degradation due to the combination of population and economic growths led to diverse controls and responsible agents. Thai government has put substantial effort to empower and involve local people in resource governance, to eradicate the problem and mitigate the conflict of interest. However, the people participation does not progress beyond informative and consultative levels. The Maehae is one of the complex watershed management cases where intensive vegetable cultivated lands located in restricted watershed area, multi-level stakeholders involved in watershed resources management existed. To promote good resource governance, the research questions proposed here is how to employ companion modeling (ComMod) process and mediating tools to promote mutual and adaptive learning among stakeholders to enhance collective watershed management. The main field research methods implemented in this study are roleplaying game (RPG), stakeholders observation and multi-agent based model (MABM). Preliminary system analysis of the Maehae revealed a potential conflict among the farmers and the forester. Two land-forest role-playing game (RPG) sessions were conducted in order to gain a better understanding on how these stakeholders use and manage land and forest under conflict of interests. […]This scenarios exploration showed that the San was only determinant factor in the “business as usual” scenarios. The San […] could reduce forest disturbance and promoted total farm productivity. […] In summary, The Maehae village network, as the local network, bridges diverse ties both ethnicities and communities. It links individual, groups and higher policy network; performs as intermediary informal political network to co-manage the watershed resources and mitigate possible tensions among stakeholders. The village network function represents a cultural evolution process through social learning and gaining of environmental concerns, therefore, enhances adaptive capacity and increase resilience. This study […] recommends the important of key stakeholders’ involvement, the trust between researcher and the stakeholders, the neutral position of the researcher. Further stage of companion modelling would be required, to share collective local management plan with larger interconnected policy networks, through the model simulation, and move to further co-planning and codecision making for sustainable watershed resource governance.

Depuis plusieurs décennies, la congestion urbaine est de plus en plus répandue et dégrade la qualité de vie des habitants des villes. Plusieurs méthodes sont utilisées pour diminuer la congestion urbaine, notamment la régulation du trafic et la valorisation des transports en commun. Depuis les années 1990 l'utilisation d‘outils issus de l'intelligence artificielle, et en particulier des méthodes distribuées et les systèmes multi-agents, a permis de concevoir de nouvelles méthodes de régulation du trafic. Parallèlement, l'amélioration des capacités de communication des véhicules et des conducteurs et l'arrivée de voitures autonomes permettent d'envisager de nouvelles approches en matière de régulation. Le travail de recherche proposé dans le cadre de cette thèse est structuré en deux volets. Nous proposons d'abord une méthode de régulation du trafic à une intersection s'appuyant sur la négociation automatique. Notre méthode se fonde sur un système d'argumentation décrivant l'état du trafic et les préférences de chacun, appuyé par des méthodes de raisonnement pour les véhicules et les infrastructures. Dans le deuxième volet de cette thèse, nous proposons une méthode de coordination des bus avec le reste du trafic. Celle-ci permet à un bus de se coordonner de manière anticipative avec les prochaines intersections qu'il prévoit de traverser, afin de mettre en place une politique commune de régulation qui permet au bus d'atteindre son prochain arrêt en subissant le minimum de congestions potentielles / Since several decades, urban congestion is more and more widespread and deteriorate the quality of life of citizens who live in cities. Several methods are used to reduce urban congestion, notably traffic regulation and promotion of public transportation. Since the 1990's, the usage of tools from artificial intelligence, particularly distributed systems and multi-agent systems, allowed to design new methods for traffic regulation. Indeed, these methods ease to take into account the complexity of traffic-related problems with distribution. Moreover, the improvement of the communication abilities of the vehicles and the coming of autonomous vehicles allow to consider new approaches for regulation.The research work presented in this work is twofold. First we propose a method for traffic regulation at an intersection based on automatic negotiation. Our method is based on an argumentation system describing the state of the traffic and the preferences of each vehicle, relying on reasonning methods for vehicles and infrastructures. In the second part of this thesis, we propose a coordination method for buses for the rest of the traffic. This method allows a bus to coordinate in an anticipatory way with the next intersections on its trajectory, in order to define a common regulation policy allowing the bus to reach its next stop without suffering from potential congestions

Os sistemas de aplicações científicas e comerciais geram, cada vez mais, imensas quantidades de dados os quais dificilmente podem ser analisados sem que sejam usados técnicas e ferramentas adequadas de análise. Além disso, muitas destas aplicações são voltadas para Internet, ou seja, possuem seus dados distribuídos, o que dificulta ainda mais a realização de tarefas como a coleta de dados. A área de Extração de Conhecimento de Base de Dados diz respeito às técnicas e ferramentas usadas para descobrir automaticamente conhecimento embutido nos dados. Num ambiente de rede de computadores, é mais complicado realizar algumas das etapas do processo de KDD, como a coleta e processamento de dados. Dessa forma, pode ser feita a utilização de novas tecnologias na tentativa de auxiliar a execução do processo de descoberta de conhecimento. Os agentes de software são programas de computadores com propriedades, como, autonomia, reatividade e mobilidade, que podem ser utilizados para esta finalidade. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é apresentar a proposta de um sistema multi-agente, chamado Minador, para auxiliar na execução e gerenciamento do processo de Extração de Conhecimento de Base de Dados. / Nowadays, commercial and scientific application systems generate huge amounts of data that cannot be easily analyzed without the use of appropriate tools and techniques. A great number of these applications are also based on the Internet which makes it even more difficult to collect data, for instance. The field of Computer Science called Knowledge Discovery in Databases deals with issues of the use and creation of the tools and techniques that allow for the automatic discovery of knowledge from data. Applying these techniques in an Internet environment can be particulary difficult. Thus, new techniques need to be used in order to aid the knowledge discovery process. Software agents are computer programs with properties such as autonomy, reactivity and mobility that can be used in this way. In this context, this work has the main goal of presenting the proposal of a multiagent system, called Minador, aimed at supporting the execution and management of the Knowledge Discovery in Databases process.

Ce travail de thèse, mené sur deux thématiques : les réseaux ambiants et la simulation multi-agent, a pour contexte l'étude des interactions entre le fonctionnement des réseaux ambiants (réseaux pair-à-pair et réseaux mobiles ad hoc networks) et les comportements de leurs usagers (mobilité, partage d'un service, etc.). Pour étudier ces phénomènes, nous avons mis en lumière le besoin de réutiliser, de coupler et de faire interagir des outils de modélisation et de simulation provenant de domaines scientifiques différents (réseaux informatiques, simulations sociales) afin d'intégrer simultanément plusieurs niveaux d'abstraction dans l'étude menée. Cette problématique de réutilisation et de couplage de modèles (la multi-modélisation) et de simulation (interopérabilité de simulateurs) n'est pas propre aux seuls réseaux ambiants et celle-ci s'inscrit dans le domaine plus vaste de l'étude des systèmes complexes.Cette thèse se propose d'aborder les questions de réutilisation et de couplage des outils de modélisation et de simulation sous l'angle des systèmes multi-agents et d'inscrire les solutions à la fois d'ingénierie logicielle, de simulation distribuée, de multi-modélisation dans un cadre multi-agent générique et homogène : le méta-modèle AA4MM. L'idée fondatrice est de créer une société de modèles, de simulateurs et de logiciels de simulation (que l'on nommera blocs MSL) afin d'intégrer plusieurs niveaux d'abstraction dans une même modélisation et simulation. AA4MM propose une approche multi-agent homogène qui permet de facilement réutiliser des blocs MSL, de les rendre interopérable et de les coupler de manière modulaire. AA4MM permet également au modélisateur de clairement spécifier les changements d'échelles. AA4MM propose une méthode de simulation totalement décentralisée. Au niveau des aspects théoriques du méta-modèle AA4MM, nous avons proposé une preuve formelle de l'algorithme de simulation décentralisée. Nous avons également appliqué AA4MM à un cas d'étude pédagogique en couplant ensemble plusieurs instances de NetLogo (un outil de simulation répandu). Nous avons également appliqué AA4MM aux réseaux ambiants et à notre question initiale sur les influences mutuelles entre performances du réseau et comportements des usagers. Dans ce contexte, nous avons pu réutiliser des simulateurs existants qui n'étaient pas prévus pour interagir afin d'aborder les phénomènes d'influences mutuelles entre performances des réseaux et comportements de leurs usagers. / This work has been done between the fields of ubiquitous networks and multi-agent based simulation. The main context is to study mutual influences existing between ubiquitous network performances and their users behaviours. We have highlighted the need for reusing and coupling modelling and simulation softwares together in order to simultaneously integrate several abstraction levels in the study. We target those needs by a multiagent approach and we propose a metamodel : AA4MM. The core idea in AA4MM is to build a society of models, simulators and simulation softwares that solves the core challenges of multimodelling and simulation coupling in an homogeneous perspective. AA4MM major contributions are the possibility to easily reuse, to make interoperable and modular existing heterogeneous models and softwares, to manage scale changes and a simulation algorithm fully decentralized. We apply this metamodel to the field of ubiquitous networks in order to target the question of mutual influences between networks performances and users behaviours.

Nous vivons aujourd'hui dans un monde de plus en plus complexe et interconnecté où de nombreuses entités, de plus en plus intelligentes, génèrent une multitude d'interactions qui peuvent contribuer à enrichir leurs capacités. Nous nous intéressons à la collaboration qui favorisera la réalisation de tâches complexes par ces machines d'aujourd'hui et de demain en stimulant ces interactions structurées et en intégrant des processus de décisions intelligents. Par ce biais, cela contribuera à améliorer leur fonctionnement et pourra participer à leur perfectionnement (meilleures connaissances de leur environnement, rapidité d'action et de décision, apport de nouvelles compétences). L'objectif principal de la thèse est donc de contribuer à la compréhension de ce qu'est la collaboration, de sa définition à sa mise en œuvre, en mettant en lumière ses concepts sous-jacents. Nous proposons une méthode d'analyse du besoin et des contraintes ainsi qu'un modèle d'architecture d'agent collaboratif (HACCA) permettant d'intégrer toutes les caractéristiques des processus collaboratifs que nous présentons. Nous présentons également une première implémentation dans la plateforme multi-agents GAMA.Dans le cadre de cette étude, nous nous intéressons à deux cas d'application d'entités mobiles : les drones et les véhicules connectés. Ainsi nous contribuons également plus largement aux besoins d'autonomie et de décision des drones, des véhicules connectés et autonomes du futur, dans un contexte temporel contraint où la qualité des interactions est primordiale pour optimiser le processus de réalisation des objectifs. / We live today in an increasingly complex and interconnected world where many entities, increasingly intelligent, generate a multitude of interactions that can contribute to enrich their capabilities.We are interested in collaboration that will enable complex tasks to be performed by these machines of today and tomorrow by stimulating these structured interactions and integrating intelligent decision-making processes. In this way, it will contribute to improve their functioning and will be able to participate in their improvement (better knowledge of their environment, speed of action and decision-making, provision of new skills).The main objective of the thesis is therefore to contribute to the understanding of what collaboration is, from its definition to its implementation, by highlighting its underlying concepts. We propose a method of analysis (needs and constraints) and a collaborative agent architecture model (HACCA) to integrate all the characteristics of the collaborative processes that we present. We are also showing a first implementation in the GAMA multi-agent platform.As part of this study, we are interested in two cases of application of mobile entities: drones and connected vehicles.Thus we also contribute more to the autonomy needs and decision-making process of drones, connected and autonomous vehicles of the future, in a constrained temporal context where the quality of interactions is essential to optimize the process of achieving objectives.

La conception d'outils de simulation capables de reproduire la dynamique et l'évolution de phénomènes complexes réels est une tâche difficile. La modélisation de ces phénomènes par des approches analytiques est souvent impossible, obligeant le concepteur à s'orienter vers des approches comportementales. Dans ce contexte, les simulations multi-agents représentent aujourd'hui une alternative crédible aux simulations classiques. Elles restent cependant délicates à mettre en œuvre. En effet, le concepteur de la simulation doit être capable de transcrire en comportement d'agents la dynamique du phénomène qu'il observe. Cette étape requiert généralement les compétences d'un spécialiste possédant une certaine expertise du phénomène à simuler. Dans cette thèse, nous proposons une manière originale de traiter l'observation de comportements réels à simuler, sans avoir recours à l'aide d'un expert.Il s'agit de s'appuyer sur des techniques d'apprentissage non supervisé pour identifier et extraire des comportements et ainsi faciliter l'agentification de la simulation. Notre approche constitue, de ce fait, un pas vers la conception automatique de simulations multi-agents reproduisant des phénomènes observables. Cette approche est motivée par un cadre applicatif visant la simulation de comportements de clients à l'intérieur d'un espace de vente. / The design of simulation tools, which are able to reproduce the dynamics and evolution of complex real phenomena, is hard. Modeling these phenomena by analytical approaches is often unsuitable, forcing the designer to turn towards behavioral approaches. In this context, multi-agent simulations are now a credible alternative to the classical simulations. However, they remain difficult to implement. In fact, the designer of the simulation must be able to transcribe the dynamic of the phenomenon being observed in agents behavior. This step usually requires the skills of a specialist with some expertise in the phenomenon to be simulated. In this thesis, we propose a novel way to treat observing real behaviors to simulate, without resorting to the help of an expert.It is relying on unsupervised learning techniques to identify and extract behavior and facilitate the agentification. Our approach is, therefore, a step towards the automatic design of multi-agent simulations reproducing observable phenomena. This approach is motivated by an application context aiming the simulation of customers’ behavior within a retail space.

Le développement de Systèmes de Systèmes a pris de l'ampleur dans de nombreux domaines. Aujourd'hui, les applications complexes nécessitent que plusieurs systèmes développés indépendamment coopèrent ensemble, ce qui conduit au concept de Systèmes de Systèmes. Malgré une telle popularité, aucun consensus n'y a pas encore pu être atteint sur une définition précise de ce que sont les Systèmes de Systèmes. De plus, le nœud du problème est que la plupart des applications sont encore construites à la main et développées de manière ad hoc, c'est-à-dire, sans contraintes et sans être guidées par une structure prédéfinie. Développer un système de systèmes à la main est une tâche herculéenne pour un architecte informatique, en lui demandant de créer un entrelacement de connexions entre les systèmes composant du Système de Systèmes pour qu'ils puissent coopérer. En raison d'un tel entrelas, la complexité et le couplage serré augmentent, et l'évolution des Systèmes de Systèmes devient plus difficile, nécessitant des efforts substantiels. Pour trancher le nœud gordien auquel font face les architectes de Systèmes de Systèmes, nous proposons dans cette recherche un « framework » générique pour faciliter le développement de Systèmes de Systèmes dans le cadre de l'ingénierie des systèmes. Notre approche introduit une nouvelle architecture que nous appelons MBA pour Memory-Broker-Agent. Pour tester notre framework, nous avons construit un système de systèmes dans le domaine du développement collaboratif de logiciel. Les résultats montrent que notre approche réduit la difficulté et l'effort de développement. Sur la base de ces résultats, nous avons créé une méthode originale pour construire un système de systèmes à travers notre framework. Nous avons testé le potentiel de notre méthode ainsi que les caractéristiques génériques de notre framework, en construisant avec succès et avec plus de précision un nouveau système de systèmes dans le domaine de la Santé. / Building Systems of Systems (SoS) has gained momentum in various domains. Today, complex applications require to let several systems developed independently cooperate, leading to the moniker of SoS. Despite such popularity, no consensus has yet been reached about a precise definition of what SoS are. Moreover, the crux of the matter is that most applications are still handcrafted, being developed in an ad hoc fashion, i.e., freely and without being constrained by a predefined structure. Handcrafting SoS is an Herculean task for architects, requiring them to create an interwoven set of connections among SoS constituent systems for allowing cooperation. Because of the large number of interconnections, the complexity and tight coupling increase in SoS, and their evolution becomes more difficult, requiring substantial efforts from architects. To sever the Gordian knot faced by SoS architects, we propose in this research a generic framework for facilitating the development of SoS from a systems engineering perspective. Our approach is based on a novel architecture we call MBA for Memory-Broker-Agent. To test our framework we built an SoS for developing software collaboratively. Results show that our approach reduces the difficulty and effort for developing a SoS. Based on such results, we created an original method for building a SoS using our framework. We tested the potential of our method along with the generic features of our framework, by building a new SoS in the Health Care domain successfully and more accurately.

L’apprentissage collectif dans un système multi-agents considère comment une communauté constituée d’agents autonomes partageant un même objectif d’apprentissage peut bénéficier, au niveau individuel et collectif, d’échanges structurés d’informations. Les agents, reliés par un réseau de communication, ont tous la faculté de percevoir des observations, appelées exemples d’apprentissage. Cette thèse s’appuie sur un protocole pré-existant, SMILE (Sound-Multi-agent-Incremental-LEarning), qui organise un échange parcimonieux d’exemples et d’hypothèses. Ce protocole garantit, dans le cas d’agents tous connectés, que les agents obtiennent une hypothèse qui tient compte de tous les exemples perçus par l’ensemble des agents. Il existe des variantes séquentielles de ce protocole qui mettent en place une propagation de l’information pour offrir les mêmes garanties dans un réseau, non pas complet mais, connexe.Cette thèse apporte deux nouveaux éclairages sur l’apprentissage artificiel collectif. Une première étude montre l’influence de la structure du réseau sur l’apprentissage avec un protocole dont les communications sont limitées au voisinage, sans propagation. Une seconde contribution présente et analyse un nouveau protocole, Waves, qui préserve les garanties de SMILE et dont les interactions en parallèle rendent l’apprentissage en réseau plus dynamique. Ce protocole est évalué en détail,dans un contexte simplifié de tour par tour, ce qui permet de le raffiner par la suite avec diverses améliorations. Il est cependant conçu pour s’adapter à un apprentissage en ligne et une acquisition non limitée, ni en temps ni en nombre, de nouveaux exemples par la communauté. / Collective learning in multi-agent systems considers how a community of autonomous agents sharing a learning purpose may benefit from exchanging information to learn efficiently as a community as well as individuals. The community forms a communication network where each agent may accesses observations, called learning examples. This thesis is based on a former protocol, SMILE (Sound-Multi-agent-Incremental-LEarning), which sets up parsimonious examples and hypotheses exchanges between agents. In a fully connected community, this protocol guarantees an agent’s hypothesis takes into account all the examples obtained by the community. Some sequential protocols add propagation to SMILE in order to extend this consistency guarantee to other connected networks. This thesis contribution to the artificial collective learning field is two fold.First, we investigate the influence of network structures on learning in networks when communication is limited to neighbourhood without further information propagation. Second, we present and analyze a new protocol, Waves, with SMILE’s guarantees and a more dynamic learning process thanks to its execution in parallel. The evaluation of this protocol in a simple turn-based setting gives the opportunity to improve it here in multiple ways. It is however meant to be used with online learning without any restriction on the acquisition rate of new examples, neither on speed nor number.

Os conceitos de reputação e confiança, tão difundidos em outras áreas de pesquisa, mostraram-se úteis também em sistemas multiagentes (SMA), particularmente no processo de formação de parcerias, em que agentes selecionam parceiros com os quais irão cooperar. Apesar dos inúmeros trabalhos desenvolvidos na área de SMA que propõem modelos para o cálculo de reputação e confiança, um aspecto essencial do uso de tais modelos ainda não foi suficientemente estudado: como estes conceitos podem efetivamente ajudar agentes autônomos a agir em um sistema aberto. Do ponto de vista do agente, existem algumas questões importantes relacionadas a este cenário: (1) como escolher um parceiro, levando em conta a reputação do candidato e o custo associado à parceria? (2) o quão vantajoso é manipular informação? (3) como agir em uma sociedade norteada pelo conceito de reputação a fim de atingir melhores resultados? Este trabalho tem por objetivo promover uma análise de tais questões por meio da discussão de resultados obtidos com uma ferramenta de simulação denominada RePart, criada especificamente para este fim. As simulações apresentam como cenário um modelo simplificado de um mercado constituído por consumidores e empresas. / The concepts of reputation and trust, largely researched in other fields, have proved to be also very useful in multi-agent systems (MAS), specially in the process of partnership formation, in which agents select partners to cooperate with. Despite all research that has been carried out in the past few years concerning different reputation and trust models for autonomous agents, an essential aspect related to the use of these models was not sufficiently stressed: how these concepts may effectively help an autonomous agent in order to better evolve in an open MAS scenario. From an agent perspective, there are some important questions regarding this issue: (1) how to choose a partner, taking into account its reputation and the costs associated with the partnership? (2) is it worth to manipulate information? (3) how to act in a society guided by the concept of reputation in order to achieve better results? This work promotes the analysis of these questions through the discussion of the results obtained from a reputation-based partnership formation simulator called RePart, which was specifically designed for this goal. The simulations present a simplified consumer/enterprise market scenario as a target domain.