Approche multi-agent pour la multi-modélisation et le couplage de simulations : application à l'étude des influences entre le fonctionnement des réseaux ambiants et le comportement de leurs utilisateurs

par Julien Siebert

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Vincent Chevrier.

Le président du jury était Dominique Méry.

Le jury était composé de Laurent Ciarletta, Marcello Dias de Amorim, Philippe Mathieu.

Les rapporteurs étaient René Mandiau, Francine Krief.


  • Résumé

    Ce travail de thèse, mené sur deux thématiques : les réseaux ambiants et la simulation multi-agent, a pour contexte l'étude des interactions entre le fonctionnement des réseaux ambiants (réseaux pair-à-pair et réseaux mobiles ad hoc networks) et les comportements de leurs usagers (mobilité, partage d'un service, etc.). Pour étudier ces phénomènes, nous avons mis en lumière le besoin de réutiliser, de coupler et de faire interagir des outils de modélisation et de simulation provenant de domaines scientifiques différents (réseaux informatiques, simulations sociales) afin d'intégrer simultanément plusieurs niveaux d'abstraction dans l'étude menée. Cette problématique de réutilisation et de couplage de modèles (la multi-modélisation) et de simulation (interopérabilité de simulateurs) n'est pas propre aux seuls réseaux ambiants et celle-ci s'inscrit dans le domaine plus vaste de l'étude des systèmes complexes.Cette thèse se propose d'aborder les questions de réutilisation et de couplage des outils de modélisation et de simulation sous l'angle des systèmes multi-agents et d'inscrire les solutions à la fois d'ingénierie logicielle, de simulation distribuée, de multi-modélisation dans un cadre multi-agent générique et homogène : le méta-modèle AA4MM. L'idée fondatrice est de créer une société de modèles, de simulateurs et de logiciels de simulation (que l'on nommera blocs MSL) afin d'intégrer plusieurs niveaux d'abstraction dans une même modélisation et simulation. AA4MM propose une approche multi-agent homogène qui permet de facilement réutiliser des blocs MSL, de les rendre interopérable et de les coupler de manière modulaire. AA4MM permet également au modélisateur de clairement spécifier les changements d'échelles. AA4MM propose une méthode de simulation totalement décentralisée. Au niveau des aspects théoriques du méta-modèle AA4MM, nous avons proposé une preuve formelle de l'algorithme de simulation décentralisée. Nous avons également appliqué AA4MM à un cas d'étude pédagogique en couplant ensemble plusieurs instances de NetLogo (un outil de simulation répandu). Nous avons également appliqué AA4MM aux réseaux ambiants et à notre question initiale sur les influences mutuelles entre performances du réseau et comportements des usagers. Dans ce contexte, nous avons pu réutiliser des simulateurs existants qui n'étaient pas prévus pour interagir afin d'aborder les phénomènes d'influences mutuelles entre performances des réseaux et comportements de leurs usagers.

  • Titre traduit

    A multiagent approach for multimodeling and simulation coupling : Application to ubiquitous networks


  • Résumé

    This work has been done between the fields of ubiquitous networks and multi-agent based simulation. The main context is to study mutual influences existing between ubiquitous network performances and their users behaviours. We have highlighted the need for reusing and coupling modelling and simulation softwares together in order to simultaneously integrate several abstraction levels in the study. We target those needs by a multiagent approach and we propose a metamodel : AA4MM. The core idea in AA4MM is to build a society of models, simulators and simulation softwares that solves the core challenges of multimodelling and simulation coupling in an homogeneous perspective. AA4MM major contributions are the possibility to easily reuse, to make interoperable and modular existing heterogeneous models and softwares, to manage scale changes and a simulation algorithm fully decentralized. We apply this metamodel to the field of ubiquitous networks in order to target the question of mutual influences between networks performances and users behaviours.


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