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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013LIL10190 |
| Date | 19 June 2013 |
| Creators | Saffar, Imen |
| Contributors | Lille 1, Lecœuche, Stéphane, Doniec, Arnaud |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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