Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA)最新文献

Modèles de Flocking Adaptés aux Environnements avec Obstacles et Communications Dégradées 植绒模型适用于有障碍和通信退化的环境

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.59

Alexandre Bonnefond, Olivier Simonin, I. G. Lassous

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ABSG : une architecture d'agents d'inspiration sociale pour le problème de formation de coalitions ABSG:联盟建设问题的社会激励代理架构

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.55

Mickaël Bettinelli, Michel Occello, Damien Genthial

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Apprentissage de comportements éthiques multi-valeurs par combinaison d'agents juges symboliques et d'agents apprenants 通过符号判断主体和学习主体的结合来学习多价值伦理行为

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.56

Rémy Chaput, J. Duval, Olivier Boissier, M. Guillermin, S. Hassas

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Délégation de lots de tâches pour la réduction de la durée moyenne de réalisation 委派工作包以减少平均完成时间

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.62

Ellie Beauprez, A. Caron, Maxime Morge, Jean-Christophe Routier

{"title":"Délégation de lots de tâches pour la réduction de la durée moyenne de réalisation","authors":"Ellie Beauprez, A. Caron, Maxime Morge, Jean-Christophe Routier","doi":"10.5802/roia.62","DOIUrl":"https://doi.org/10.5802/roia.62","url":null,"abstract":"Résumé. — Nous étudions le problème de la réallocation de tâches pour l’équilibrage de charge dans les modèles distribués de traitement de données massives. Nous proposons une stratégie qui repose sur des agents coopératifs pour optimiser le réordonnancement de tâches dans un ensemble de jobs devant être exécutés le plus tôt possible. Elle permet aux agents de déterminer localement les prochaines tâches à exécuter, à déléguer, voire à échanger grâce à leurs connaissances, leurs croyances et leur modèle des pairs. La nouveauté réside dans la capacité des agents à identifier les opportunités et les agents limitants pour réallouer efficacement des lots de tâches à travers des négociations bila-térales concurrentes. La stratégie mise en œuvre par les agents permet de garantir une améliorationcontinuedudélaideréalisation.Nosexpérimentationsmontrentqueladurée moyennederéalisationatteinteparnotrestratégieestmeilleurequecelleobtenueavecunerésolutionDCOPetresteprochedecelleobtenueavecuneheuristiqueclassique, avecdanstouslescasuntempsderéordonnancementsignificativementréduit. Mots-clés","PeriodicalId":411724,"journal":{"name":"Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA)","volume":"32 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132028439","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Enchères pour le Maintien des Communications lors de l'Allocation de Tâches 拍卖在分配任务时保持沟通

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.58

Felix Quinton, C. Grand, Charles Lesire

{"title":"Enchères pour le Maintien des Communications lors de l'Allocation de Tâches","authors":"Felix Quinton, C. Grand, Charles Lesire","doi":"10.5802/roia.58","DOIUrl":"https://doi.org/10.5802/roia.58","url":null,"abstract":"— In the last ten years, various industrial applications of multi-robot systems have emerged. Among these are systems executing pick and delivery missions, such as the well known autonomous terminal in Rotterdam, as well as many systems tasked with surveillance missions. A key step in the execution of any multi-robot mission is the resolution of the multi-robot task allocation problem. It consists in assigning the tasks of the mission to the robots. If one needs to optimize an objective representing the performances of the system while assigning the tasks, it becomes an integer programming problem. To solve multi-robot task allocation, researchers have proposed many approaches. Among these proposals, a class of approximate methods, based on auction mechanisms, has drawn the attention of researchers for their ability to quickly reallocate tasks if this improves the execution of the mission. In this paper, we introduce a new term in the evaluation of bids for an auction based task allocation protocol. This new term enables us account for the connectivity of the communication network, which represents the communication links between the robots. The connectivity of the communication network is key to the efficiency of auction-based methods, as they need to share auction messages as broadly as possible to produce efficient allocations. We evaluated our method in a surveillance scenario. We derived theoretical bounds of the time complexity of the evaluation of the bids and of the size of the data shared during the mission. We demonstrated through simulation experiments that improved communications increase the robustness of the multi-robot system to dynamic events.","PeriodicalId":411724,"journal":{"name":"Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA)","volume":"18 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121416029","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Introduction (EN) 简介 (EN)

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.54en

Jean-Paul Jamont

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Introduction (FR) 导言（法文）

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.54fr

Jean-Paul Jamont

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Être ou ne pas être individualiste, quelles conséquences ? 做还是不做个人主义者，后果是什么?

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.57

J. Delahaye, P. Mathieu

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Enchères et optimisation multiagent pour la planification de tâches d'observation dans une constellation de satellites 卫星星座观测任务规划的拍卖和多智能体优化

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.60

Gauthier Picard

{"title":"Enchères et optimisation multiagent pour la planification de tâches d'observation dans une constellation de satellites","authors":"Gauthier Picard","doi":"10.5802/roia.60","DOIUrl":"https://doi.org/10.5802/roia.60","url":null,"abstract":"Résumé. — Nous étudions des techniques distribuées de planification sur des scénarios d’observation de la Terre avec utilisateurs et satellites multiples. Nous nous concentrons sur la coordination des utilisateurs ayant réservé des portions d’orbites exclusives et d’un planificateur central ayant plusieurs demandes qui peuvent utiliser certains intervalles de ces portions exclusives. Nous définissons le problème de planification de constellations de satellites d’observation de la Terre (EOSCSP, ou Earth Observation Satellite Constellation Scheduling Problem ). Pour le résoudre, nous proposons des schémas mul-tiagents de résolution distribuée, à savoir l’optimisation sous contraintes distribuées et les enchères, dans lesquelles les agents se coordonnent pour répartir les demandes sans partager leurs propres plans. Ces contributions sont évaluées expérimentalement sur des instances EOSCSP générées sur la base de carnets d’observation réels grande échelle ou très conflictuels. Mots-clés. — Constellation de satellites, planification, allocation de ressources, optimisation distribuée, enchères.","PeriodicalId":411724,"journal":{"name":"Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA)","volume":"10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"117007034","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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AV-OLRA : Une modélisation générique pour le problème de l'allocation des ressources dans le domaine du transport à la demande AV-OLRA:按需运输领域资源分配问题的通用建模

Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA) Pub Date : 2023-07-04 DOI: 10.5802/roia.61

Alaa Daoud, Flavien Balbo, Paolo Gianessi, Gauthier Picard

{"title":"AV-OLRA : Une modélisation générique pour le problème de l'allocation des ressources dans le domaine du transport à la demande","authors":"Alaa Daoud, Flavien Balbo, Paolo Gianessi, Gauthier Picard","doi":"10.5802/roia.61","DOIUrl":"https://doi.org/10.5802/roia.61","url":null,"abstract":"Résumé. — Le développement de véhicules autonomes, capables de communiquer de pair à pair, ainsi que l’intérêt pour les solutions à la demande (par exemple, Uber, Lyft, Heetch), sont les principales motivations de cette étude. Le problème d’allocation des véhicules aux clients est d’une importance majeure dans la gestion des systèmes de transport à la demande (ODT). Il est étudié depuis des décennies, et diverses solutions ont été proposées. Les différentes familles de solutions peuvent être classées en deux caté-gories, centralisées et décentralisées avec dans la pratique, pour chacune ses avantages et ses inconvénients. Dans ce travail, nous visons à fournir un modèle générique pour le problème du transport à la demande en ligne avec des véhicules autonomes. Indépendant des solutions, ce modèle permet une description synthétique du problème et propose des indicateurs de qualité. Nous proposons également un modèle multi-agents dédié à l’allo-cation des ressources et à la planification de la flotte. Ce dernier considère des véhicules autonomes comme des agents qui communiquent dans un réseau inter-véhiculaire pour satisfaire les demandes de transport dans un système de transport à la demande selon la stratégie de résolution que l’utilisateur souhaite évaluer. Nous montrons la généricité de ce modèle en appliquant plusieurs approches d’allocation (optimisation linéaire en nombres entiers, approche gloutonne, enchères et optimisation sous contraintes distri-buée) et comparons en détail leurs performances en termes de qualité de solution et d’indicateurs techniques sur des scénarios générés à partir de données réelles. Mots-clés. — Systèmes multi-agents, Coordination, Transport à la demande, Allocation des ressources, Véhicules Autonomes Connectés, Simulation.","PeriodicalId":411724,"journal":{"name":"Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle (ROIA)","volume":"11 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123118605","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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