MASCODE, un système multi-agent adaptatif pour concevoir des produits complexes : application à la conception préliminaire avion

MASCODE, a multi-agent system to design complex products

• Auteur / Autrice : Jean-Baptiste Welcomme
• Direction : Marie-Pierre Gleizes
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et intelligence artificielle
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Toulouse 3

Mots clés

Mots clés contrôlés

Avions -- Conception et construction

Intelligence artificielle répartie

Mots clés libres

Adaptation

Systèmes multi-agents

Optimisation multi-disciplinaire

Applications

Résumé

La conception préliminaire avion est un problème d'optimisation multi-disciplinaire et multi-objectif qui consiste à trouver les valeurs des paramètres de description d'un avion et de ses performances en fonction de contraintes. Ces valeurs sont calculées grâce à des connaissances disciplinaires. Les interdépendances entre les paramètres et les non linéarités complexifient les calculs pour lesquels les méthodes classiques se montrent insuffisantes. Pour pallier ce problème, nous proposons une solution basée sur les systèmes multi-agents adaptatifs dans lesquels les agents représentent les disciplines, les paramètres de conception et les performances de l'avion. Les agents en utilisant des connaissances disciplinaires et par un comportement coopératif trouvent collectivement les valeurs des paramètres de conception qui satisfont les contraintes et les performances. Nous montrons que cette approche permet aussi d'intégrer plusieurs questions telles l'étude de sensibilité des paramètres, les fronts de Pareto ou la co-conception en temps réel.

The preliminary design aircraft can be viewed as a multi-disciplinary, multi-objective optimisation problem which consists in finding the values of the aircraft description parameters and of its performances. These values are calculated with disciplinary knowledge. The interdependencies between the parameters and non linearities lead to complex calculus which cannot be realized efficiently by classicmethods. We propose an approach based on adaptive multiagent systems in which agents represent the disciplines, the design parameters and the aircraft performances. In using disciplinary knowledge and a cooperative behaviour, the agents collectively reach the parameters values satisfying constraints and performances. We show this approach affords interesting capabilities such as sensibilities analysis, Pareto front or dynamic interactions.