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INTRODUCTION AUX SYSTÈMES MULTI-AGENTS
Baudouin Dafflon / Univ. Lyon1-DISP
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OBJECTIFS
• Comprendre • les concepts définissants le paradigme agent • l ’utilité de cette approche pour le développement de
certaines applications informatiques ; • la position de cette technologie par rapport aux Systèmes
Experts et à la Programmation Objet. • La formalisation du comportement des agents et de leurs
interactions
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ORGANISATION
• CM1 : Introduction, Définitions et Concepts,
Inspiration Physique et inspiration Biologique • CM2 : Résolution de Problèmes et SMA Réactifs
• CM3 : Mesures et construction d’indicateurs
globaux
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INTRODUCTION, DÉFINITIONS ET CONCEPTS
• Introduction intuitive • De l'IA aux Agents en passant par les systèmes
experts • Définition, propriétés et applications des agents. • Architectures et Fonctionnement d'un agent • Interactions entre agents • Organisation des agents • Applications des SMA
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PLUS D’INFORMATION :
• Jacques Ferber, les systèmes multi-agents, InterEditions, 1995. • J.P. Briot et Y. Demazeau (Editeurs) Principes et
architecture des Systèmes multi-agents, Hermes, 2001 • Michael Wooldridge, An Introduction to Multiagent
Systems, John Wiley & Sons Editor, 2002. ISBN 0 47149691X
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INTRODUCTION INTUITIVE
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QU’EST CE QUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE?
• Approche entropomorphique: Volonté de comprendre et/ou reproduire des comportements humains avec des machines ou des programmes • Plusieurs champs d’investigations • Reconnaissances/Analyse d’informations • Résolution de problèmes • Communications/Interactions
• Deux principales disciplines historiques : • Les Mathématiques • La Cybernétique
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QU’EST CE QUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE?
• BUT DE L’IA : doter les machines de capacités habituellement attribuées à l’intelligence humaine : • jouer aux échecs / GO, • Parler, • traduire un texte, • conduire une voiture, • amener le petit-déjeuner au lit, • reconnaître un ami sur une photo.
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QU’EST CE QUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE?
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DOMAINES D’APPLICATION DE L’IA
• Domaines d’application de l’IA • Démonstration automatique de théorèmes • Traitement du langage naturel écrit • Traitement automatique de la parole: compréhension,
synthèse • Interprétation d’ images et vision par ordinateur • Robotique • Jeux • Systèmes Experts • Apprentissage
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QU’EST CE QUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE?
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UN AGENT
• On appelle agent un système mécanique, biologique ou logiciel qui interagit avec son environnement • Par exemple: • Les plantes, les animaux, les humains sont des agents
biologiques, qui absorbent des nutriments, qui respirent, qui se transforment et qui transforment leur environnement.
• Les agents logiciels sont des programmes autonomes, mis en route sur une machine, qui perçoivent certains éléments de leur environnement (clavier, souris, capteurs) et agissent (affichages sur l ’écran, commande de machine physique, contrôle de processus).
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UN SYSTEME MULTI-AGENTS
• Un Système Multi-Agents (SMA) comporte plusieurs agents qui interagissent entre eux dans un environnement commun. Certains de ces agents peuvent être des personnes ou leurs représentants (avatars), des logiciels, des systèmes cyber-physiques ou même des machines mécaniques.
• Ces entités (les agents) en interaction construisent collectivement une réponse à une tâche donnée.
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RÔLES DES SMA
• Résoudre un problème de manière distribuée • Systèmes multi-experts • Ordonnanceur de tâches sous contrainte • Décomposition de problèmes • Vérification
• Simulation de phénomènes complexes • Simulations d’actions physiques, biologiques ou sociales • Prédiction d’évolution dans un environnement incertain
• Gérer et maintenir un environnement de travail. • Les actions physiques ou sociales réalisées par les agents
sont des actions réelles, elles évoluent dans le temps et modifient le monde (multi-robots, conduite autonome, etc.)
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RÔLES DES SMA
Quelques exemple de distribution. • Distribution fonctionnelle: • Systèmes multi-experts • Ordonnanceur de tâches sous contrainte (HTN) • Décomposition de problèmes,...
• Distribution Physique • Problèmes multi-robots • Réseaux informatiques • Machines parallèles • Fusion de capteurs (hétérogènes ou homogènes),...
• Distribution Informatique • Réseaux • Machines parallèles • Langages objets
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INSPIRATION DES SMA
SMA Intelligence Artificielle
Distribuée Vie artificielle...
Informatique
Sciences cognitives
Ethologie
Biologie
Robotique
Mathematiques
SHS
Physique
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QUELQUES MODÈLES ET SYSTÈMES PRÉCURSEURS
• Hearsay II (Hayth-Roth 1973) : • reconnaissance de la parole • modèle du tableau noir
• DVMT (Distributed Vehicle Monitoring Testbed) • Modèle d’organisation répartie • Repérage du mouvement de véhicules à partir d’un réseau
de capteurs
• Acquisition Coopérative d’Information (Lesser) • Modèle de résolution distribuée de problèmes • Recherche d’information dans des sources réparties,
hétérogènes et autonomes
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DÉFINITION, PROPRIÉTÉS ET APPLICATIONS DES AGENTS ET DES SMA
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DÉFINITIONS
• “Un agent est une entité réelle ou virtuelle évoluant dans un environnement, capable de le percevoir, qui peut communiquer avec d’autres agents, qui exhibe un comportement autonome, lequel peut être vu comme la conséquence de ses connaissances, de ses interactions avec d’autres agents et des buts qu’il poursuit” (Ferber)
• http://www.lirmm.fr/~ferber/publications/
LesSMA_Ferber.pdf
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QU’EST CE QU’UN AGENT?
• Un agent est une entité physique ou virtuelle: • Qui est capable d’agir dans un environnement • Qui peut communiquer directement ou indirectement avec
d’autres agents • Qui est mue par un ensemble de tendances (sous la formes
d’objectifs individuels ou d’une fonction de satisfaction, voire de survie, qu’elle cherche à optimiser)
• Qui possède des ressources propres. • Qui ne dispose que d’une représentation partielle de
l’environnement (éventuellement aucune) et du but global du système
• Qui possède des compétences et offres des services • Qui peut éventuellement se reproduire • Dont le comportement tend à satisfaire ses objectifs en tenant
compte des ressources et des compétences dont elle dispose, et en fonction de sa perception, de ses représentations et des communications qu’elle reçoit.
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REPRÉSENTATION D’UN AGENT
• Perception • Decision • Action
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REPRÉSENTATION D’UN AGENT
• Perception • Decision • Action
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QU’EST CE QU’UN SMA?
• On appelle système multi-agents (ou SMA) un système composé des éléments suivants [J. Ferber, 1995] • Un environnement E, c’est-à-dire d’un espace disposant
généralement d’une métrique. • Un ensemble d’objets O. Ces objets sont situés, c’est-à- dire que, pour
tout objet, il est possible, à un moment donné, d’associer une position dans E. Ces objets sont passifs, c’est- à-dire qu’ils peuvent être perçus, créés, détruits et modifiés par les agents.
• Un ensemble A d’agents, qui sont des objets particuliers (A ⊆ O), lesquels représentent les entités actives du système.
• Un ensemble de relations R qui unissent des objets (et donc les agents) entre eux.
• Un ensemble d’opérations Op permettant aux agents A de percevoir produire, consommer, transformer et manipuler des objets de O.
• Des opérateurs chargés de représenter l’application de ces opérations et la réaction du monde à cette tentative de modification, que l’on appellera les lois de l’univers.
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QU’EST CE QU’UN SMA?
• Chaque agent a des informations ou des capacités de résolution de problèmes limitées, ainsi chaque agent a un point de vue partiel ; • Il n’y a aucun contrôle global du SMA • Aucun agent n’a de vision globale ni sur
l’environnement ni sur le but que doit atteindre le système • Les données sont décentralisées • Le calcul est asynchrone
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• Un SMA peut être: • Ouvert : entrée et sortie libre des agents • Fermés : ensemble des agents identiques en cours de
fonctionnement • Homogène: tous les agents sont identiques • Hétérogène: il y a plusieurs types d’agents
• Remise en cause de la vision classique mono-agent de l’I.A.
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DICHOTOMIE ENTRE AGENT RÉACTIF ET AGENT COGNITIF
• Système Intelligent d’Agents ou Système d’Agents Intelligents ?
• La question que l’ont peut se poser est : où se trouve l’intelligence dans un SMA? • L’intelligence est-elle dans les agents ou dans les relations
qui les lient?
• Deux familles non exclusifs existent : les systèmes réactifs et cognitifs.
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DICHOTOMIE ENTRE AGENT RÉACTIF ET AGENT COGNITIF
• SMA Cognitifs (faible nombre d’agents) • métaphore sociologique, • les agents sont capables de raisonner, de négocier, • leur organisation est planifiée et ils en ont une représentation • Conception/résolution descendante « top-down »
• SMA Réactifs/collectifs (grand nombre d’agents) • métaphore biologique, • les agents sont capables d’agir, • les agents sont capables d’interagir via l’environnement, • leur organisation est émergente et ils n’en n’ont pas de
représentation • Conception/résolution ascendante « bottom-up »
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DICHOTOMIE ENTRE AGENT RÉACTIF ET AGENT COGNITIF
Agents cognitifs: • chaque agent est spécialisé dans un domaine et
sait communiquer avec les autres. Ils possèdent des buts et des plans explicites leur permettant d’accomplir leurs buts. • Représentation explicite de soi, de l’environnement et des
autres agents. • Organisation explicite. • Interaction explicite et élaborée
Perception Action
Représentation interne Processus
de décision
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DICHOTOMIE ENTRE AGENT RÉACTIF ET AGENT COGNITIF
Agents réactifs : agents sans intelligence (sans anticipation, sans planification) qui réagissent par stimulus-réponse à l’état courant de l’environnement. Des comportements intelligents peuvent émerger de leur association. • Pas de représentation explicite. • Organisation implicite/induite • Communication via l’environnement.
Perception Action
Règles
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• Un système cognitif est un système composé d’agent intelligent • Un système réactif est un système intelligent
composé d’agents
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DICHOTOMIE ENTRE AGENT RÉACTIF ET AGENT COGNITIF
• Propriétés clés • Autonomie : un agent peut agir sans l’intervention directe
d’un tiers (agent ou humain) et contrôler ses actions ainsi que son état interne.
• Réactivité: un agent perçoit son environnement et répond aux changements qui s’y produisent en un temps raisonnable.
• Communication : un agent peut communiquer avec d’autres agents ainsi qu’avec des utilisateurs humains.
• Aptitude sociale : un agent peut interagir avec d’autres agents de façon coopérative ou compétitive pour atteindre ses objectifs.
• Pro-activité : l ’agent est capable, sur sa propre initiative, de se fixer des buts pour atteindre ses objectifs (opportuniste).
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EXEMPLE
• Une architecture réactive élémentaire: le véhicule de Braitenberg
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EXEMPLE
• Une architecture réactive élémentaire: le véhicule de Braitenberg
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EXEMPLE
• Un agenda électronique est-il un agent ?
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EXEMPLE
• Un agenda électronique est-il un agent ? • Il rend service à des utilisateurs. • Est-il réactif ? : oui, quand un utilisateur modifie le calendrier,
le manager est informé. • Est-il pro-actif ? Non. Quand un rendez-vous approche, il n
’en informe pas l ’intéressé. • Est-il autonome ? Non. Ces décisions d ’agir sont
programmées, il ne raisonne pas et ne planifie pas. • Pour être un agent intelligent, il est nécessaire • d’anticiper les besoins des utilisateurs • de communiquer avec d’autres calendriers pour arranger des
rendez- vous • s’adapter et apprendre les préférences des utilisateurs.
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DOMAINES D ’APPLICATION DES AGENTS
• Systèmes ouverts (Exemple Internet). • Exigences : négociation, coopération, entremetteur, annuaire,
appels d ’offres. • Systèmes distribués par nature : géographique,
fonctionnelle, humaine. • Systèmes Complexes : société d ’entités coopérantes,
robotique collective. Les agents apportent modularité, abstraction, possibilité de simulation.
• Assistant expert. Exigences : • autonomie : à partir d ’une spécification vague et imprécise, il
doit déterminer comment le problème peut être résolu et ensuite le résoudre sans une intervention constante de l ’utilisateur.
• Pro-activité : il ne doit pas attendre la fin de chaque action utilisateur pour agir mais faire des suggestions à l ’utilisateur.
• Adaptabilité : il doit connaître les préférences de l ’utilisateur et leur évolution et les intégrer dans son comportement.
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COMPARAISON AVEC D ’AUTRES TECHNOLOGIES
Systèmes Experts • Fournissent de sconseils • raisonnent, mais n’agissent pas en perception de..., ni en
action sur ... • Pas pro-actifs • Pas autonome: • nécessitent des interventions et des instructions.
• Pas adaptatifs. • Pas distribués. • Les agents peuvent être dotés de règles inférentielles
utilisées dans les SE. • L’évolution des SE vers les systèmes multi-experts fut à
l’origine des SMA.
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COMPARAISON AVEC D ’AUTRES TECHNOLOGIES
Objets • Contrôlent leur état mais pas leur comportement • répondent directement aux requêtes correspondant à leurs
méthodes. • L ’agent, contrairement à l ’objet, a le pouvoir de négocier ou refuser
les demandes de services. • Flexibilité absente. • Pas nécessairement concurrents alors que l’agent possède
son propre fil d ’exécution (thread). • La notion d ’objets actifs permet de faire des agents mais pas à les
rendre intelligents (flexibles et autonomes). • Agents intègrent la notion d ’action persistante qui tente de
manière répétée d ’accomplir quelque chose. • Organisation et interaction simples. • Mais les langages à objets peuvent aider à construire des
agents...
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EXERCISES
• Modélisation d’une simulation « prédateurs proies » • 1/ Nombres de types agent nécessaire ? • 2/ variables internes ? • 3/ perceptions ? • 4/ actions ? • …
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EXERCISES
• Modélisation d’une calculatrice « agents » par « tableau noir » • 1/ Nombres de types agent nécessaire ? • 2/ variables internes ? • 3/ perceptions ? • 4/ actions ? • …
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ARCHITECTURE ET FONCTIONNEMENT DES AGENTS
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ARCHITECTURE ABSTRAITE
• S={s1,s2,...} l ’ensemble des états de l’environnement.
• Les compétences d ’un agent sont représentés par l’ensemble des actions qu ’il peut réaliser : A={a1,a2,...}
• Un agent peut être vu comme une fonction : • Agir : S*→A, qui fait correspondre une séquence(*) d’états de
l ’environnement avec des actions.
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ARCHITECTURE ABSTRAITE
• Soit P l ’ensemble des perceptions et capter la fonction qui fait correspondre les états de l’environnement aux perceptions qu’en a l’agent : • capter: S→P • agir: P*→A
• 2 états s1 et s2 sont équivalents pour l’agent s’il les perçoit de façon unique : • s1 ∈ S et s2 ∈ S et capter(s1)=capter(s2).
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ARCHITECTURE ABSTRAITE
• Agent avec états internes: • Soir I l’ensemble des états internes • agir: I→A • Decider : IxP→I
• Nouveau cycle: Capter - Decider - Agir.
• Perception • Decision • Action
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ARCHITECTURE DES AGENTS
• Les agents logiques : fonctionnement basé sur des déductions logiques.
• Les agents réactifs : fonctionnement basé sur une simple correspondance entre les situations et les actions (interagissent avec leur environnement mais sans raisonner dessus).
• Les agents BDI : l ’agent décide des actions à entreprendre à partir de ses états internes qui sont exprimés sous la forme de croyances (Belief), de désirs (Desire) et d ’intentions (Intention).
• Les agents multi-niveaux : les connaissances internes de ce type d ’agents sont organisées en différents niveaux d ’abstractions, permettant ainsi différents niveaux de traitement.
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AGENTS LOGIQUES
Exemples d ’agents logique « robots nettoyeurs » • Modélisation de l ’environnement : • Position (X,Y) : l ’agent est à la position (X,Y). • Poussière(X,Y): il y a une poussière en (X,Y). • Orientation(D) : l’agent est dans la direction D.
• Actions • avancer, tourner : pour se déplacer. • Aspirer : pour aspirer la poussière.
• Règles de comportement (priorité décroissante) • R1: si position(X,Y) et poussière(X,Y) alors faire(aspirer). • R2 : si position(0,0) et orientation(nord) et non poussière(0,0)
alors faire (avancer). • …
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AGENTS RÉACTIF : SUBSOMPTION
• Principe : • Interagissent simplement avec leur environnement plutôt
que de se le représenter et de raisonner dessus. • Basés sur des règles de type (situation, action). • Plusieurs comportements peuvent être lancés. • Sélection de comportements non contradictoires. • Niveaux comportementaux
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AGENTS RÉACTIF : SUBSOMPTION
Formalisation : • Un comportement est une paire (c,a), • c ⊆ P est un ensemble de perceptions appelées conditions, • a ∈ A est une action.
• Un comportement (c,a) sera potentiellement jouable ssi l’environnement est dans un état s ∈ S avec capter(s) ∈ c. • On associe à l ’ensemble des règles
comportementales R de l ’agent une relation binaire d ’inhibition I. • I ⊆ RxR. C ’est une relation d ’ordre total. On écrit
b1 I b2 si (b1,b2) ∈ I, et on prononce b1 inhibe b2, ce qui signifie que b1 est prioritaire sur b2.
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AGENTS RÉACTIF : SUBSOMPTION
• Exemple
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AGENTS RÉACTIF : SUBSOMPTION
• Exercices (selon Steels) : l ’objectif est de rapporter des pierres rares localisées sur une planète distante, sur laquelle seul les robots pourront aller. • On ne sait pas où se trouvent ces pierres, mais on sait
qu’elles y sont en tas. • Les robots n ’ont pas de cartes de cette planète et en
raison du terrain très accidenté, ils ne pourront pas communiquer directement entre eux.
• Enfin, ils devront être capables de retourner au vaisseau pendant et après avoir accompli leur mission.
• Le vaisseau émet un signal continuellement et dans toutes les directions, son intensité permet de se guider.
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AGENTS RÉACTIF
• Architecture à base de tâches en compétition
La sélection : on choisit Ti correspondant à l’activation a
i la plus
forte A chaque déclenchement d’une tâche son poids w est augmenté -> Spécialisation de l’agent pour les tâches les plus déclenchées
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AGENT BDI
• Believes : informations(faits) courantes qu ’un agent possède à propos de l ’environnement.
• Desires : buts à réaliser si possible. C’est la description du comportement désiré de l’agent en termes de satisfaction, de maintenance ou de vérification de propriétés.
• Plans : connaissances qui déterminent comment certaines séquences de tests et d ’actions permettent d’atteindre des buts ou bien réagir à certaines situations. Plan=(condition d ’invocation, condition sur le contexte, plan : when event if condition then action).
• Intentions : plans (et donc but) instancié choisis pour une (éventuelle) exécution.
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AGENTS BDI
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AGENT BDI
• Fonction agir (p:P): • B:=réviser_les_croyances (B, p) • D:=déterminer_de_nouveaux_buts (B,D,I) • I:=sélectionner_les_buts_a_tenter (B,D,I) renvoyer
(action(unplan (I)))
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ARCHITECTURE MULTI-NIVEAUX
• Une architecture multi-niveaux est basé sur des agents “holon”. • Un holon est un agent composé d’agent de même
nature dans le but d’établir une abstraction
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ARCHITECTURE MULTI-NIVEAUX
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APPROCHES INTERACTIONNELLES D'INSPIRATION BIOLOGIQUE
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LA PLANIFICATION DE CHEMIN CHEZ
LES FOURMIS
• Les fourmis construisent des réseaux de chemin entre des sources de nourriture et leur nid.
• Les biologistes ont remarqué que ces chemins
correspondait à des chemins optimaux... [Goss89] • ...mais aucune des fourmis ne sait ce qu’est un
chemin optimal...
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LA PLANIFICATION DE CHEMIN CHEZ
LES FOURMIS
• Exercices : Exploration de ressources • Modélisez le comportement d’une fourmis pour trouver une
source de nourriture (Explorer) • Modélisez le comportement d’une fourmis pour ramener la
nourriture
• Modélisez, en s’inspirant d’une vraie fourmis un mécanisme pour indiquer au autres fourmis le chemin vers la sources de nourriture (sans carte / mémoire)