Contrôle d'un Système Multi-Agents Réactif par Modélisation et Apprentissage de sa Dynamique Globale
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In a reactive multi-agent system (MAS), the link between the collective behaviour and the behaviours of the individuals who make up this system is difficult to set up. So to reach a particular behaviour is also difficult. We support the concept of driving the behaviour of a MAS by a control approach. In order to obtain this control, we act on the MAS by using information about its global behavior. To achieve this, we first propose to model the global dynamics of the MAS as a graph of states. Reinforcement learning tools help to build the graph and to compute a policy. This policy indicates which action to choose based on the current state and a target behaviour. Then this policy is used to control the MAS. The originality of our proposal lies in the global level description of the MAS's dynamics. Thus the different behaviours of the MAS are expressed, in our proposal, at the same description level as the one of the target behaviour. The proposal is applied to control a MAS based on the movement of pedestrians in a corridor. It is compared to other approaches whose goal is to drive the behaviour of a MAS. We verify that the concept of global level control works. We show that our proposal provides good control performance and achieves a target behaviour more frequently than other tested approaches. Thus we lay the foundations of a new framework for the global level control of multi-agent systems.
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تاریخ انتشار 2009