Coordination spatiale émergente par champs de potentie
Nous abordons dans cet article la problématique du contrôle d’un système complexe
à l’aide de techniques inspirées des sciences du vivant. A partir de l’exemple d’une simulation
multi-agent, nous opposons une démarche descendante par décomposition fonctionnelle, que
nous réalisons avec des systèmes de classeurs, à une démarche ascendante par émergence
combinant auto-organisation et sélection, que nous réalisons à l’aide de champs de potentiel
et d’algorithmes génétiques. Nous montrons en quoi la seconde démarche s’avère plus adaptée
que la première pour mettre en oeuvre une coordination spatiale entre nos agents.
In this paper, we tackle the problem of the control of a complex system with techniques
inspired from the sciences of the living. From the example of a multi-agent simulation,
we contrast a top-down approach relying on a functional decomposition, implemented in our
case with classifier systems, with a bottom-up approach relying on emergence, combining autoorganization
and selection, through the use of potential fields and genetic algorithms. We show
why the second approach appears more adapted than the first one in order to exhibit spatial
coordination between the agents.
F.FLACHER, O.SIGAUD
Reçu le 18 octobre 2001.
Accepté le 17 mai 2002.
Champs de potentiel, systèmes de classeurs, algorithmes génétiques, coordination spatiale.
Potential fields, classifiers systems, genetic algorithms, spatial coordination.
Français
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