Contribution au raisonnement progressif et temps réel dans un univers multi-agents

par Abdel-Illah Mouaddib

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Jean-Paul Haton et de François Charpillet.

Soutenue en 1993

à Nancy 1 , en partenariat avec Université Henri Poincaré Nancy 1. Faculté des sciences et techniques (autre partenaire) .


  • Résumé

    Cette thèse aborde les notions du raisonnement temps réel en général et plus particulièrement du raisonnement progressif pour la garantie temps de réponse. Nous nous sommes intéressés au problème de la garantie temps de réponse et de la contribution du raisonnement progressif pour appréhender ce problème. L'intérêt du raisonnement progressif réside dans la manière incrémentale de construire des solutions à travers plusieurs niveaux de précision. Notre stratégie consiste à construire une solution approximative le plus rapidement possible puis, si le temps le permet, à affiner cette solution. Pour cela, nous avons développé un modèle de raisonnement progressif, appelé GREAT (Guaranteed REAsoning Time) qui, à son premier niveau de traitement, permet de garantir une solution approximative puis peut améliorer sa qualité à travers les autres niveaux. Ce modèle est contrôlé par la qualité de la solution et par le temps disponible. Ainsi l'affinement de la solution est poursuivi jusqu'à ce que la qualité de la solution soit suffisante ou le temps imparti soit totalement consommé. Ce modèle a été intégré dans deux architectures multi-agents posant différemment le problème du contrôle du raisonnement progressif, RT-SOS et REAKT. Dans la première architecture, développée dans notre laboratoire, nous avons intégré des contraintes temps réel. Dans la deuxième architecture concernant le projet ESPRIT II REAKT, notre laboratoire est impliqué dans le développement d'une composante de contrôle supportant les contraintes temps réel. L'intérêt fondamental à intégrer GREAT dans ces deux architectures est que : (1) dans RT-SOS, le raisonnement est guidé par les buts et les plans sont des plans dynamiques. (2) dans REAKT, le raisonnement est guidé par les données et les plans sont statiques (plans précompilés). Par conséquent, le contrôle de GREAT dans ces deux architectures a nécessité le développement de deux classes d'algorithmes d'ordonnancement.

  • Titre traduit

    Real-time and progressive reasoning in multi-agents architecture


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Informations

  • Détails : 1 vol. (230 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 215-228

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