Les systèmes multi-agents sont des systèmes dans lesquels des entités logiciellesappelées agents interagissent de façon autonome dans des environnements partagés. Ces dernièresannées, de nombreuses recherches sur les organisations multi-agents ont été menées etdivers modèles organisationnels ont été proposés. Cependant, ils n’offrent pas de solution pourune gestion effective de la problématique d’ouverture dans des organisations multi-agents normatives.Dans cette thèse, nous nous sommes intéressées à l’étude de cette problématique etdonc à la spécification des besoins relatifs à la mise en oeuvre de l’ouverture au sein d’organisationmulti-agent. Nous avons ainsi identifié trois propriétés caractéristiques de cette problématique: l’interopérabilité d’une organisation avec son environnement extérieur et interne, lagestion des entrées / sorties et la gestion du contrôle et de la régulation des agents. Pour répondreà ces propriétés, nous avons proposé un langage de modélisation d’organisation (OML)MOISE qui est une extension de Moise+. MOISE permet de spécifier de façon explicite lesprocessus d’entrée / sortie dans une organisation et notamment les exigences relatives auxmissions, buts, et rôles de l’organisation. Nous avons également proposé une infrastructure degestion d’organisation (OMI) ORA4MAS qui s’inspire du méta-modèle Agents et Artifacts(A&A). Nous avons défini le concept d’artefact organisationnel pour implémenter les fonctionnalitéscorrespondant aux spécifications du langage MOISE. Nos propositions ont été illustréesavec une spécification d’organisation de gestion de la construction d’un édifice. La miseen oeuvre des propriétés d’ouverture a été expérimentée avec la gestion des processus d’entrée/ sortie des agents, la négociation des clauses de contrat, la coordination des coopérations desagents à la réalisation des buts de construction d’un édifice, le contrôle des comportements desagents relativement aux normes de l’organisation ainsi que leur régulation. / Multi-Agent Technology concerns the development of decentralized and open systemscomposed of different agents interacting in a shared environment. In recent years, organizationhas become an important in this research field. Many models have been, and are still,proposed. While no concensual model emerges of these different works, it appears that theyall lack the ability to build open and normative organizations in the sense of management ofentry / exit of agents into organization but also decentralized control / regulation of the autonomyof the agents. In this thesis, our objective consists in the definition of a new modeladdressing these requirements. Ours reseaches allow us to extend theMOISE+ organizationalmodeling language (OML) in a new version namming MOISE. In this one we define an Entry/ Exit specification allowing to explicitly specify the ways in which the agents can enter orexit in or from an organisation by providing some requirements according to the missions, thegoals and the roles of the organisation. The organizational management infrastructure (OMI)ORA4MAS proposed take advantage of the Agents and Artifacts (A&A) approach. We definedthe Organizational Artifacts concept as the basic building block of our OMI for themanagement of organized and open MAS. To focus our study, the organizational artifacts willbe defined considering the OML specification of the MOISE model. We experimented ourproposal with the specification of an application aiming to manage the build of a house. Wethen experimented the management of the candidate agents to enter in the organisation and cooperatewith the other to build the house according to a specified social scheme, the specifiednorms and their contract clauses negociated when they will be admitted in the organisation.

Submitted by Jessica Andrade (jessicastefanysa@gmail.com) on 2018-06-28T18:00:49Z No. of bitstreams: 1 TELMO.pdf: 5034534 bytes, checksum: d5ff82ed46adf98d29eb0e7b1578bb38 (MD5) / Approved for entry into archive by Margareth Ferreira Pinto (margarethfpinto@hotmail.com) on 2018-07-16T21:35:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TELMO.pdf: 5034534 bytes, checksum: d5ff82ed46adf98d29eb0e7b1578bb38 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-16T21:35:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TELMO.pdf: 5034534 bytes, checksum: d5ff82ed46adf98d29eb0e7b1578bb38 (MD5) Previous issue date: 2015 / O desenvolvimento de sistemas com complexidade necessária a uma abordagem mul- tiagente carrega consigo também aspectos de complexidade relacionados à avaliação dos diferentes níveis e componentes desse sistema. Um sistema multiagente pode ser com- posto por uma série de agentes heterogêneos, que apresentam variabilidade quanto à sua arquitetura interna, modelos utilizados para o seu desenvolvimento, linguagem de programação, de especificação e validação. Agregam-se a isso, contextos específicos de cada solução para com o ambiente para o qual foi projetado. Deste modo, impõem-se mecanismos que permitam estabelecer métricas de avaliação para cada nível do desenvol- vimento de um sistema multiagente, considerando dimensões como organização, comuni- cação entre agentes e os agentes em si. Esta dissertação apresenta como problemática, o estabelecimento de um benchmark para sistemas multiagente dentro do simulador de futebol de robôs Soccer Server 2D. Mais especificamente, este benchmark deve prover métricas e mecanismos de avaliação de esquemas organizacionais multiagente segundo os diferentes cenários que podem se estabelecer dentro da dinâmica de uma partida de futebol. Não obstante, deve-se permitir o estabelecimento de referências de avaliação da coletividade dos times implementados para o Soccer Server 2D, indiferente aos demais níveis de concepção do sistema. / The development of systems with the required complexity for a multi-agent approach, also carries complexity aspects related to the evaluation of different levels and compo- nents of such a system. A multi-agent system can be composed of a series of hetero- geneous agents, which have variability regarding its internal architecture, models used for its development, programming language, specification and validation. Added to this, are situated the particular contexts of each solution towards the environment for which it is designed. Therefore, it is needed mechanisms to establish evaluation metrics for each multi-agent system development level, taking into account dimensions such as or- ganization, communication between agents and the agents themselves. This dissertation presents as a problem, establish a benchmark for multi-agent systems within the robot soccer simulator Soccerserver 2D. Specifically, this benchmark should provide metrics and evaluation mechanisms of multi-agent organization schemes according to different scenarios that can be established within the dynamics of a football match . Nevertheless, it should be allowed the establishment of assessment referrals for the Robocup teams collectivity, regardless to other levels of system design.

La complexité des systèmes de transport rend difficile la maîtrise de leur conception dans la mesure où ils intègrent des composantes technologiques, mais aussi sociologiques et politiques. Il est alors opportun de proposer un système destiné à aider à la définition d’une politique de transport urbain. L’objectif principal de notre recherche est de proposer l’architecture logicielle d’un outil de simulation visant à aider un décideur, chargé de la régulation d’un système de transport urbain, pour son travail d’analyse et d’évaluation des impacts des stratégies de régulation. Notre système est basé sur un simulateur à base d’agents intégrant des informations géographiques et temporelles pour évaluer des scénarii de régulation. En termes d’architecture du système, nous avons adopté une approche «système de systèmes», principalement structurée par couches, afin de modéliser les principaux éléments du système. La validation de notre outil de simulation a pu être effectuée à partir d’une étude de cas de taille et de complexité significative puisque nous disposons des enquêtes de déplacement, de recensement, et des mesures de trafic. Nous avons réalisé un prototype pour les déplacements des usagers dans la ville de La Rochelle à partir des données statistiques de l’INSEE et de la BD TOPO 2 de l’IGN en utilisant la plate-forme de simulation GAMA. / Transport systems are becoming more complex and must incorporate not only technological components, but also sociological and political ones. In particular, they should be easy to adapt in order to incorporate the goals set by decision makers, such as the integration of sustainable development settings. The main objective of our research is to propose software architecture of a simulation tool to help a decision maker, responsible for the regulation of an urban transportation system to analyze and evaluate the impacts of regulatory strategies. We propose a system to assist in the definition of an urban transportation policy. Our system is based on an agent-based simulation integrating spatial and temporal information to evaluate regulatory scenarios. In terms of system architecture, we adopted a “system of systems” approach, mainly structured in layers, in order to model the main elements of the system. The validation of our simulation tool could be done from a case study of significant size and complexity because we have travel surveys, census, and traffic measurements. We made a prototype for the movement of people in the city of La Rochelle from statistical data of INSEE and the BD TOPO 2 of IGN using the GAMA platform.

La complexité et l'ampleur des scénarios de l'Intelligence Ambiante impliquent que des attributs tels que l'expressivité de modelisation, la flexibilité de representation et de deploiement et la facilité de configuration et de developpement deviennent des caracteristiques centrales pour les systèmes de gestion de contexte. Cependant, les ouvrages existants semblent explorer ces attributs orientés-developpement a un faible degré.Notre objectif est de créer un intergiciel de gestion de contexte flexible et bien configurable, capable de répondre aux différents scenarios. A cette fin, notre solution est construite a base de techniques et principes du Web Semantique (WS) et des systèmes multi-agents (SMA).Nous utilisons le WS pour proposer un noveau meta-modèle de contexte, permettant une modelisation expressive et extensible du contenu, des meta-proprietés (e.g. validité temporelle, parametres de qualité) et des dépendances (e.g. les contraintes d'integrité) du contexte.De plus, une architecture a base de SMA et des composants logiciels, ou chaque agent encapsule un aspect fonctionnel du processus de gestion de contexte (acquisition, coordination, diffusion, utilisation) est developpée.Nous introduisons un nouveau moyen de structurer le deploiement d'agents selon les dimensions du modèle de contexte de l'application et nous elaborons des politiques déclaratives gouvernant le comportement d'adaptation du provisionnement contextuel des agents. Des simulations d'un scenario d'université intelligente montrent que un bon outillage construit autour de notre intergiciel peut apporter des avantages significatifs dans la génie des applications sensibles au contexte. / The complexity and magnitude of Ambient Intelligence scenarios imply that attributes such as modeling expressiveness, flexibility of representation and deployment, as well as ease of configuration and development become central features for context management systems.However, existing works in the literature seem to explore these development-oriented attributes at a low degree.Our goal is to create a flexible and well configurable context management middleware, able to respond to different scenarios. To this end, our solution is built on the basis of principles and techniques of the Semantic Web and Multi-Agent Systems.We use the Semantic Web to provide a new context meta-model, allowing for an expressive and extensible modeling of content, meta-properties (e.g. temporal validity, quality parameters) and dependencies (e.g. integrity constraints).In addition, we develop a middleware architecture that relies on Multi-Agent Systems and a service component based design. Each agent of the system encapsulates a functional aspect of the context provisioning processes (acquisition, coordination, distribution, use).We introduce a new way to structure the deployment of agents depending on the multi-dimensionality aspects of the application's context model. Furthermore, we develop declarative policies governing the adaptation behavior of the agents managing the provisioning of context information.Simulations of an intelligent university scenario show that appropriate tooling built around our middleware can provide significant advantages in the engineering of context-aware applications.

[ES] Uno de los desafı́os de la robótica es desarrollar sistemas de control capaces de obtener rápidamente respuestas adecuadas e inteligentes para los cambios constantes que tienen lugar en entornos dinámicos. Esta respuesta debe ofrecerse almomento con el objetivo de reanudar la ejecución del plan siempre que se produzca un fallo en el mismo.El término planificación reactiva aborda todos los mecanismos que, directa o indirectamente, promueven la resolución de fallos durante la ejecución del plan. Los sistemas de planificación reactiva funcionan bajo un enfoque de planificación y ejecución continua, es decir, se intercala planificación y ejecución en entornos dinámicos. Muchas de las investigaciones actuales se centran en desarrollar planificadores reactivos que trabajan en escenarios de un único agente para recuperarse rápidamente de los fallos producidos durante la ejecución del plan, pero, si esto no es posible, pueden requerirse arquitecturas de múltiples agentes y métodos de recuperación más complejos donde varios agentes puedan participar para solucionar el fallo. Por lo tanto, los sistemas de planificación y ejecución continua generalmente generan soluciones para un solo agente. La complejidad de establecer comunicaciones entre los agentes en entornos dinámicos y con restricciones de tiempo ha desanimado a los investigadores a implementar soluciones reactivas donde colaboren varios agentes. En línea con esta investigación, la presente tesis doctoral intenta superar esta brecha y presenta un modelo de ejecución y planificación reactiva multiagente que realiza un seguimiento de la ejecución de un agente para reparar los fallos con ayuda de otros agentes. En primer lugar, proponemos una arquitectura que comprende un modelo general reactivo de planificación y ejecución que otorga a un agente capacidades de monitorización y ejecución. El modelo también incorpora un planificador reactivo que proporciona al agente respuestas rápidas para recuperarse de los fallos que se pueden producir durante la ejecución del plan. Por lo tanto, la misión de un agente de ejecución es monitorizar, ejecutar y reparar un plan, si ocurre un fallo durante su ejecución. El planificador reactivo está construido sobre un proceso de busqueda limitada en el tiempo que busca soluciones de recuperación para posibles fallos que pueden ocurrir. El agente genera los espacios de búsqueda en tiempo de ejecución con una construcción iterativa limitada en el tiempo que garantiza que el modelo siempre tendrá un espacio de búsqueda disponible para atender un fallo inmediato del plan. Por lo tanto, la única operación que debe hacerse es buscar en el espacio de búsqueda hasta que se encuentre una solución de recuperación. Evaluamos el rendimiento y la reactividad de nuestro planificador reactivo mediante la realización de dos experimentos. Evaluamos la reactividad del planificador para construir espacios de búsqueda dentro de un tiempo disponible dado, asi como támbien, evaluamos el rendimiento y calidad de encontrar soluciones con otros dos métodos deliberativos de planificación. Luego de las investigaciones de un solo agente, propusimos extender el modelo a un contexto de múltiples agentes para la reparación colaborativa donde al menos dos agentes participan en la solución final. El objetivo era idear un modelo de ejecución y planificación reactiva multiagente que garantice el flujo continuo e ininterrumpido de los agentes de ejecución. El modelo reactivo multiagente proporciona un mecanismo de colaboración para reparar una tarea cuando un agente no puede reparar la falla por sí mismo. Para evaluar nuestro sistema, diseñamos diferentes situaciones en tres dominios de planificación del mundo real. Finalmente, el documento presenta algunas conclusiones y también propone futuras lı́neas de investigación posibles. / [CAT] Un dels desafiaments de la robòtica és desenvolupar sistemes de control capaços d'obtindre ràpidament respostes adequades i intel·ligents per als canvis constants que tenen lloc en entorns dinàmics. Aquesta resposta ha d'oferir-se al moment amb l'objectiu de reprendre l'execució del pla sempre que es produı̈sca una fallada en aquest. El terme planificació reactiva aborda tots els mecanismes que, directa o indirectament, promouen la resolució de fallades durant l'execució del pla. Els sistemes de planificació reactiva funcionen sota un enfocament de planificació i execució contı́nua, és a dir, s'intercala planificació i execució en entorns dinàmics. Moltes de les investigacions actuals se centren en desenvolupar planificadors reactius que treballen en escenaris d'un únic agent per a recuperar-se ràpidament de les fallades produı̈des durant l'execució del pla, però, si això no és possible, poden requerir-se arquitectures de múltiples agents i mètodes de recuperació més complexos on diversos agents puguen participar per a solucionar la fallada. Per tant, els sistemes de planificació i execució contı́nua generalment generen solucions per a un sol agent. La complexitat d'establir comunicacions entre els agents en entorns dinàmics i amb restriccions de temps ha desanimat als investigadors a implementar solucions reactives on col·laboren diversos agents. En lı́nia amb aquesta investigació, la present tesi doctoral intenta superar aquesta bretxa i presenta un model d'execució i planificació reactiva multiagent que realitza un seguiment de l'execució d'un agent per a reparar les fallades amb ajuda d'altres agents. En primer lloc, proposem una arquitectura que comprén un model general reactiu de planificació i execució que atorga a un agent capacitats de monitoratge i execució. El model també incorpora un planificador reactiu que proporciona a l'agent respostes ràpides per a recuperar-se de les fallades que es poden produir durant l'execució del pla. Per tant, la missió d'un agent d'execució és monitorar, executar i reparar un pla, si ocorre una fallada durant la seua execució. El planificador reactiu està construı̈t sobre un procés de cerca limitada en el temps que busca solucions de recuperació per a possibles fallades que poden ocórrer. L'agent genera els espais de cerca en temps d'execució amb una construcció iterativa limitada en el temps que garanteix que el model sempre tindrà un espai de cerca disponible per a atendre una fallada immediata del pla. Per tant, l'única operació que ha de fer-se és buscar en l'espai de cerca fins que es trobe una solució de recuperació. Avaluem el rendiment i la reactivitat del nostre planificador reactiu mitjançant la realització de dos experiments. Avaluem la reactivitat del planificador per a construir espais de cerca dins d'un temps disponible donat, aixı́ com també, avaluem el rendiment i qualitat de trobar solucions amb altres dos mètodes deliberatius de planificació. Després de les investigacions d'un sol agent, vam proposar estendre el model a un context de múltiples agents per a la reparació col·laborativa on almenys dos agents participen en la solució final. L'objectiu era idear un model d'execució i planificació reactiva multiagent que garantisca el flux continu i ininterromput dels agents d'execució. El model reactiu multiagent proporciona un mecanisme de col·laboració per a reparar una tasca quan un agent no pot reparar la falla per si mateix. Explota les capacitats de planificació reactiva dels agents en temps d'execució per a trobar una solució en la qual dos agents participen junts, evitant aixı́ que els agents hagen de recórrer a mecanismes deliberatius. Per a avaluar el nostre sistema, dissenyem diferents situacions en tres dominis de planificació del món real. Finalment, el document presenta algunes conclusions i tam / [EN] One of the challenges of robotics is to develop control systems capable of quickly obtaining intelligent, suitable responses for the regularly changing that take place in dynamic environments. This response should be offered at runtime with the aim of resume the plan execution whenever a failure occurs. The term reactive planning addresses all the mechanisms that, directly or indirectly, promote the resolution of failures during the plan execution. Reactive planning systems work under a continual planning and execution approach, i.e., interleaving planning and execution in dynamic environments. Most of the current research puts the focus on developing reactive planning system that works on single-agent scenarios to recover quickly plan failures, but, if this is not possible, we may require more complex multi-agent architectures where several agents may participate to solve the failures. Therefore, continual planning and execution systems have usually conceived solutions for individual agents. The complexity of establishing agent communications in dynamic and time-restricted environments has discouraged researchers from implementing multi-agent collaborative reactive solutions. In line with this research, this Ph.D. dissertation attempts to overcome this gap and presents a multi-agent reactive planning and execution model that keeps track of the execution of an agent to recover from incoming failures. Firstly, we propose an architecture that comprises a general reactive planning and execution model that endows a single-agent with monitoring and execution capabilities. The model also comprises a reactive planner module that provides the agent with fast responsiveness to recover from plan failures. Thus, the mission of an execution agent is to monitor, execute and repair a plan, if a failure occurs during the plan execution. The reactive planner builds on a time-bounded search process that seeks a recovery plan in a solution space that encodes potential fixes for a failure. The agent generates the search space at runtime with an iterative time-bounded construction that guarantees that a solution space will always be available for attending an immediate plan failure. Thus, the only operation that needs to be done when a failure occurs is to search over the solution space until a recovery path is found. We evaluated theperformance and reactiveness of our single-agent reactive planner by conducting two experiments. We have evaluated the reactiveness of the single-agent reactive planner when building solution spaces within a given time limit as well as the performance and quality of the found solutions when compared with two deliberative planning methods. Following the investigations for the single-agent scenario, our proposal is to extend the single model to a multi-agent context for collaborative repair where at least two agents participate in the final solution. The aim is to come up with a multi-agent reactive planning and execution model that ensures the continuous and uninterruptedly flow of the execution agents. The multi-agent reactive model provides a collaborative mechanism for repairing a task when an agent is not able to repair the failure by itself. It exploits the reactive planning capabilities of the agents at runtime to come up with a solution in which two agents participate together, thus preventing agents from having to resort to a deliberative solution. Throughout the thesis document, we motivate the application of the proposed model to the control of autonomous space vehicles in a Planetary Mars scenario. To evaluate our system, we designed different problem situations from three real-world planning domains. Finally, the document presents some conclusions and also outlines future research directions. / Gúzman Álvarez, CA. (2019). Reactive plan execution in multi-agent environments [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/120457 / TESIS

Le formalisme CSP (Problème de Satisfaction de Contraintes) permet de représenter de nombreux problèmes de manière simple et efficace. Cependant, une partie de ces problèmes ne peut être résolue de manière classique et centralisée. Les causes peuvent être diverses : temps de rapatriement des données prohibitif, sécurité des données non garantie, etc. Les CSP Distribués(DisCSP), domaine intersectant celui des SMA et des CSP, permettent de modéliser et de résoudre ces problèmes naturellement distribués. Les raisonnements intra-agent et inter-agents sont alors basés sur un ensemble de relations entre différentes variables. Les agents interagissent afin de construire une solution globale à partir des solutions locales. Nous proposons, dans ce travail, un algorithme de résolution de DisCSP nommé Distributed Backtracking with Sessions (DBS) permettant de résoudre des DisCSP où chaque agent dispose d’un problème local complexe. DBS a la particularité de ne pas utiliser de nogoods comme la majorité des algorithmes de résolution de DisCSP mais d’utiliser à la place des sessions. Ces sessions sont des nombres permettant d’attribuer un contexte à chaque agent ainsi qu’à chaque message échangé durant la résolution du problème. Il s’agit d’un algorithme complet permettant l’utilisation de filtres sur les messages échangés sans remettre en cause la preuvede complétude. Notre proposition est évaluée, dans les cas mono-variable et multi-variables par agents, sur différents benchmarks classiques (les problèmes de coloration de graphes distribués et les DisCSP aléatoires) ainsi que sur un problème d’exploration en environnement inconnu. / The CSP formalism (Constraint Satisfaction Problem) can represent many problems in a simple and efficient way. However, some of these problems cannot be solved in a classical and centralized way. The causes can be multiple: prohibitive repatriation time, unsecured data and so on. Distributed CSP (DisCSP), domain intersecting MAS and CSP, are used to model and to solve these problems. The intra-agent and inter-agent reasonning are so based on a set of relation between different variables. The agents interact in order to build a global solution from local solutions. We propose, in this work, an algorithm for solving DisCSP named Distributed Backtracking with Sessions (DBS) which allows to solve DisCSP where each agent owns a complex local problem. DBS has the particularity to not use nogoods like the majority of algorithms for solvingDisCSP but to use instead of sessions. These sessions are numbers which allow to assign a context to each agent and each message exchanged during the resolution of the problem. DBS is a complete algorithm which allows the use of filters on messages exchanged without affecting the proof of completeness. Our proposal is evaluated, for mono-variable and multi-variables per agents problems, on different classical benchmarks (distributed graph coloring problems and random DisCSP) and on an unknown environment exploration problem.

En ce qui concerne la hiérarchie de contrôle des micro-réseaux, la coordination des contrôleurs locaux est obligatoire aux niveaux secondaire et tertiaire. Au lieu d'utiliser une unité centrale comme approche conventionnelle, dans ce travail, des schémas distribués sont considérés. Les approches distribuées ont récemment fait l'objet d'une attention particulière en raison de leurs avantages en termes de fiabilité, d'évolutivité et de sécurité. Le système multi-agents est une technique avancée dont les propriétés les rendent aptes à servir de base à la construction de systèmes de contrôle distribués modernes. La thèse porte sur la conception d'agents visant à distribuer des algorithmes de contrôle et d'optimisation dans des micro-réseaux avec un déploiement en ligne réaliste sur une plate-forme Hardware-in-the-Loop. Sur la base de l'architecture à trois couches fournie par micro-réseaux, une plate-forme de laboratoire avec configuration Hardware-in-the-Loop est construite au niveau du système. Cette plateforme comprend deux parties : (1) un simulateur numérique en temps réel permet de simuler en temps réel des micro-réseaux de cas de test avec des contrôleurs locaux ; et (2) un cluster de Raspberry PI représente le système multi-agent fonctionnant dans un réseau de communication physique épars. Un agent est un programme en Python exécuté sur un seul Raspberry PI qui permet de transférer des données à ses voisins et d’effectuer des calculs selon des algorithmes de manière distribuée.Dans la thèse, nous appliquons les algorithmes distribués pour les niveaux de contrôle secondaire et tertiaire. Les contrôles secondaires distribués dans un micro-réseau îloté sont présentés selon deux approches d'algorithme de consensus à temps fini et d'algorithme de consensus moyen avec les améliorations des performances. Une extension de la plate-forme avec la Power Hardware-in-the-Loop et la communication basée sur la norme IEC 61850 est traitée pour rapprocher le déploiement des agents des applications industrielles. Au niveau de contrôle supérieur, les agents exécutent la méthode des multiplicateurs à sens alternatif pour déterminer les points de fonctionnement optimaux des systèmes de micro-réseaux en état d'îlot et de connexion au réseau. Les objectifs de contrôle secondaire et tertiaire sont atteints dans un cadre unique qui est rarement mentionné dans d'autres études.Dans l'ensemble, l'agent est explicitement étudié et déployé dans des conditions réalistes pour faciliter l'application des algorithmes distribués pour le contrôle hiérarchique dans les micro-réseaux. Cette recherche constitue une étape supplémentaire qui rapproche les algorithmes distribués de l'implémentation sur site. / In terms of the control hierarchy of microgrids, the coordination of local controllers is mandatory in the secondary and tertiary levels. Instead of using a central unit as conventional approaches, in this work, distributed schemes are considered. The distributed approaches have been taken attention widely recently due to the advantages of reliability, scalability, and security. The multi-agent system is an advanced technique having properties that make them suitable for acting as a basis for building modern distributed control systems. The thesis focuses on the design of agents aiming to distributed control and optimization algorithms in microgrids with realistic on-line deployment on a Hardware-in-the-loop platform. Based on the provided three-layer architecture of microgrids, a laboratory platform with Hardware-in-the-loop setup is constructed in the system level. This platform includes two parts: (1) a digital real-time simulator uses to simulate test case microgrids with local controllers in real-time; and (2) a cluster of hardware Raspberry PIs represents the multi-agent system operating in a sparse physical communication network. An agent is a Python-based program run on a single Raspberry PI owing abilities to transfer data with neighbors and computing algorithms to control the microgrid in a distributed manner.In the thesis, we apply the distributed algorithms for both secondary and tertiary control level. The distributed secondary controls in an islanded microgrid are presented in two approaches of finite-time consensus algorithm and average consensus algorithm with the improvements in performances. An extension of the platform with Power Hardware-in-the-Loop and IEC 61850-based communication is processed to make the deployment of agents closer to industrial applications. On the top control level, the agents execute the Alternating Direction Method of Multipliers to find out the optimal operation points of microgrid systems in both islanded and grid-connect state. The secondary and tertiary control objectives are achieved in a single framework which is rarely reported in other studies.Overall, the agent is explicitly investigated and deployed in the realistic conditions to facilitate applications of the distributed algorithms for the hierarchical control in microgrids. This research gives a further step making the distributed algorithms closer to onsite implementation.

Cette thèse présente un modèle multi-agent du marché du travail. Le modèle reproduit le fonctionnement du marché tant au niveau agrégé, qu'au niveau des principales catégories de main-d'œuvre, sur la base des décisions d'agents hétérogènes, entreprises et individus, qui interagissent. Les décisions reposent sur des calculs de profits et d'utilités et se font dans un contexte de rationalité limitée. La structure théorique sous-jacente sur laquelle repose les mécanismes décisionnels est le concept de \textit{recherche}. Nous appliquons ce cadre de modélisation pour étudier le marché du travail français en 2011. Le modèle est à l'échelle de 1/4700. Il est très détaillé au niveau des institutions du marché du travail qui ont une influence sur les décisions des agents. Le modèle est ensuite calibré par un algorithme puissant de façon à reproduire un grand nombre de cibles importantes du marché du travail. Le modèle ainsi calibré permet de faire émerger une comptabilité cohérente des flux bruts des individus entre les principaux états : emploi (avec la distinction CDD et CDI), chômage et inactivité. La simulation des flux permet de faire émerger différents schémas de mobilité et de caractériser la nature du marché du travail. Nous reproduisons la part importante de contrats à durée déterminée parmi les embauches et nous mettons en évidence la dualité du marché du travail français. La prise en compte des effets d'éviction de certaines catégories d'agents (les jeunes par exemple) par d'autres catégories d'agent est un des apports du modèle pour l'analyse du marché du travail. Nous avons enfin étudié une série de politiques économiques suivant différents indicateurs. Nous montrons qu'il est difficile de trouver une politique publique qui donne de bons résultats pour tous les critères et qui est bénéfique à la fois pour toutes les entreprises et tous les individus. Tout est affaire de compromis et de choix politique. / This thesis presents an agent-based model of the labor market. The model simulates the market at the aggregate level and at the level of the principal manpower categories, on the basis of the decisions of heterogenous agents, firms and individuals, who interact. These decisions rely on computations of profits and utilities in a context of bounded rationality. The theoretical structure that underlies the decisions is the search concept. We apply this framework to the case of France in 2011. The model is at a scale of 1/4700. It is fairly detailed on the institutions of the labor market which constrain the agents’ decisions. Subsequently, it is calibrated by a powerful algorithm to reproduce a large number of variables of interest. The calibrated model presents a coherent accounting system of the gross flows of the individuals between the main states, employment, distinguishing open ended contracts and fixed duration contracts, unemployment and inactivity. The simulation of the gross flows enables us to analyse the patterns of mobility and to characterize the nature of the labor market under study, reproducing the high proportion of the fixed duration contracts in the hiring flows, and it points to a dualism of the French labor market. Modeling crowding out of some categories of workers (for instance the youths) by others is then a main contribution of the model to the labor market analysis. Finally, we study economic policies according to various indicators. We show that it is difficult to find a public policy which provides good results for all criteria and which is beneficial both for firms and individuals. It is all a question of compromise and political choice.

In this work, we are interested in expressing and studying certain formal properties of multi-agent games. In particular, we are interested in the case in which a team of agents with imperfect information is playing against the environment. This is modeled by a non-deterministic game, where the agents can only partially distinguish its states, to varying degrees. We will study these games under the lens of the multi-agent knowledge-based subset construction (MKBSC), which, when applied to a game, reduces the degree of imperfect information the agents have. An appropriate language to express interesting and complex properties in these type of games is the epistemic μ-calculus, an extension of classicepistemic logic with a recursive operator. We define two semantics forthis language, one corresponding to a global view of the game, and onecorresponding to a local one. We state a claim relating these two semantics,while proving an analogous statement for epistemic logic. / I detta arbete är vi intresserade av att uttrycka och studera vissa formellaegenskaper hos spel med flera agenter. Särskilt intresserade är vi av falletdär ett lag av agenter med ofullständig information samarbetar mot miljön.Detta modelleras av ett icke-deterministiskt spel, där agenterna endast delviskan särskilja dess tillstånd, i varierande grad. Vi kommer att studera dessa isammanhanget av den kunskapsbaserade multiagent-konstruktionen (MKBSC),som när den tillämpas på ett spel minskar graden av ofullständig informationagenterna har.Ett lämpligt språk för att uttrycka intressanta och komplexa egenskaper idenna typ av spel är den epistemiska μ-kalkylen, en utvidgning av klassiskepistemisk logik genom en rekursiv operator. Vi definierar två semantikerför detta språk, ett som motsvarar ett globalt perspektiv på spelet, och ettmotsvarande ett lokalt perspektiv. Vi formulerar ett påstående som rör dessatvå semantiker för μ-kalkylen, och bevisar ett analogt påstående för epistemisklogik.

Society today brings a high pace development and demand of Artificial intelligence systems as well as robotics. To further expand and to take one step closer to have Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) working in the cities, the European Union Aviation Safety Agency launched a project that introduces U-space airspace, an airspace where UAVs, for instance, are allowed to operate for commercial services.The problems defined for U-space airspace resemble problems defined in the area of multi-agent path finding, such as scaling and traffic etc., resulting an interest to research whether MAPF-solutions can be applied to U-space scenarios. The following thesis extends the state-of-the-art MAPF-algorithm Continuous-time Conflict based search (CCBS) to handle simplified U-space scenarios, as well as extend other A*-based algorithms, such as a version of the Receding Horizon Lattice-based Motion Planning named Extended Multi-agent A* algorithm with Wait-Time (EMAWT) and an extended A* named Extended Multi-agent A* algorithm (EMA) to handle them. Comparisons of the three algorithms resulted in the EMAWT being the most reliable and stable solution throughout all tests, whilst for fewer agents, the CCBS being the clear best solution.