Madkit

Nous allons nous attarder plus particuli`<sub>erement sur la plate-forme MadKit car nous</sub> avons utilis´e cette plate-forme pour mettre en oeuvre notre mod`_{ele d’environnement Eass.} La plate-forme de simulation multi-agents MadKit est l’acronyme de ”Multi-agent Deve- lopment Kit” [Gutknecht et al., 2000]. `<sub>A l’instar de Swarm, MadKit est une plate-forme</sub> agents qui permet non seulement de construire des mod`eles op´erationnels orient´es agents et d’ex´ecuter des simulations mais aussi de concevoir des agents en vu de r´ealiser des applications distribu´ees.

Cette plate-forme de simulation se positionne entre StarLogo/NetLogo [Resnick, 1996] [Tisue, 2004] [Wilensky, 1999] et Swarm (section 1.5.3), du fait qu’elle permet de mat´erialiser relativement simplement un SMA tout en offrant des outils pour la mise en oeuvre de mod`eles plus complexes. Elle utilise le mˆeme fonctionnement que les SMA pour r´esoudre des probl`emes, qui est de diviser le probl`eme en autant de sous probl`emes que n´ecessaire. En effet, le simulateur est vu comme un SMA et ainsi on peut d´efinir une structure organisationnelle. La plate-forme est conforme au mod`<sub>ele Aalaadin [Ferber and</sub> Gutknecht, 1998] [Gutknecht and Ferber, 2000] qui est d´ecrit comme un m´eta-mod`ele or- ganisationnel g´en´erique fond´e sur trois notions regroup´ees dans l’acronyme AGR signifiant Agent-Groupe-Rˆole. Nous pr´esentons le mod`ele AGR pour ensuite d´ecrire l’architecture de la plate-forme MadKit.

1.5. Plates-formes de simulation multi-agents

1.5.4.1 Le mod`ele Agent-Groupe-Rˆole

Le mod`ele Aalaadin est un m´eta-mod`ele organisationnel g´en´erique fond´e sur trois no- tions regroup´ees dans l’acronyme AGR signifiant Agent-Groupe-Rˆole. L’organisation est vue comme une framework d’activit´es et d’interactions, s’appuyant sur la d´efinition de groupes, rˆoles et de leurs relations, en portant une attention particuli`ere `a la d´efinition et aux liens entre les groupes et les rˆoles. Le syst`eme multi-agents poss`ede ainsi une structu- ration de plus haut niveau qu’une simple collection d’agents. La structure d’organisation est per¸cue comme dynamique car un agent peut joindre un groupe et le quitter en fonc- tion de ses buts et de ses croyances. Ce mod`ele est d´ecrit par deux niveaux : 1/ un niveau descriptif o`u les concepts d’agent, de groupe et de rˆole fournissent une description de l’organisation, et 2/ un niveau m´ethodologique qui d´efinit les rˆoles possibles et surtout sp´ecifie les interactions suppos´ees.

Dans la suite, nous d´efinissons les concepts d’agents, de groupes et de rˆoles dont les relations conceptuelles sont illustr´ees dans la figure 1.21.

Agents

Groupe Role

est membre joue

définit

n n

n

Fig. 1.21 – Le mod`ele Aalaadin, un mod`ele organisationnel.

Pour le mod`ele Aalaadin, il n’y a pas de contraintes relatives `a l’architecture interne de l’agent. L’agent est une entit´e autonome, communicante qui joue des rˆoles au sein de diff´erents groupes. Ainsi, le d´eveloppement des agents est s´epar´e “virtuellement” de l’organisation g´en´erale de la simulation d’o`u des possibilit´es de g´en´ericit´e. La notion de groupe est une notion de regroupement d’agents. Ce dernier permet d’identifier un en- semble d’agents. Chaque agent est membre d’un ou de plusieurs groupes. D’un point de vue plus global, un groupe peut etre per¸cu comme un SMA. Un groupe peut etre constitu´e par n’importe quel agent selon ses besoins. Le rˆole est une repr´esentation abstraite d’une fonction, service, ou identification qu’un agent joue au sein d’un groupe. Le rˆole est local au groupe. Un agent peut avoir plusieurs rˆoles, et un rˆole peut ˆetre tenu par plusieurs agents. Pour disposer d’un rˆole, un agent doit entrer dans le groupe et faire la demande du rˆole qui peut lui etre refus´e. L’agent qui a la fonction de g´erer l’admission des rˆoles est le fondateur du groupe. Par d´efaut, l’agent qui cr´ee un nouveau groupe occupe le rˆole de

fondateur. Cette fonction peut ´evoluer. Les interactions sont toujours locales `a un groupe. Pour faire interagir deux agents n’appartenant pas au mˆeme groupe, il faut qu’un agent fasse l’interm´ediaire entre les deux agents sachant que cet agent devra imp´erativement appartenir aux deux groupes.

L’objectif du niveau m´ethodologique est de fournir une sp´ecification de la structure organisationnelle afin de d´evelopper ensuite le SMA. La structure de groupe correspondant `

a une description abstraite d’un groupe, est d´efini par un triplet S =< R, G, L >, o`u : – R est un ensemble fini d’identifiants de rˆoles qu’un agent peut jouer dans un groupe, – G repr´esente un graphe orient´e sp´ecifiant l’ensemble des interactions ; les noeuds du

graphe sont des rˆoles et les arcs les interactions relatives aux noeuds.

– L est un langage d’interactions pr´ecisant le formalisme `a utiliser pour d´ecrire chaque interaction.

A chaque interaction est associ´ee un unique protocole d’interaction qui d´efinit l’ex´ecution de cette derni`ere. La structure organisationnelle est d´efinie comme un ensemble de struc- tures de groupes. Elle peut ˆetre vue comme la sp´ecification globale du probl`eme initial, et est d´efini par un couple O =< S, Rep >, o`u :

– S est l’ensemble des structures de groupes,

– Rep est le graphe des repr´esentants. Un repr´esentant est un agent qui a un rˆole r dans un groupe a et un rˆole R dans un groupe A.

Ce mod`ele organisationnel permet de contrˆoler au mieux les interactions entre agents en ´

etablissant au pr´ealable des r`egles d’interaction contraintes par l’organisation au lieu de laisser ´emerger l’organisation des interactions. Pour les interactions, le mod`ele organisa- tionnel est int´eressant pour deux raisons. La premi`ere raison est que la mod´elisation des interactions d´efinit des relations entre rˆoles et non entre agents. Ainsi, le r´ecepteur d’une communication n’est pas seulement s´electionn´e en fonction de son adresse, mais aussi en fonction de son groupe et de son rˆole. La deuxi`eme raison est que l’organisation implique ´

egalement des contraintes de communication. Ainsi, deux agents ne peuvent communiquer directement que s’ils font partie d’un mˆeme groupe.

L’int´erˆet de ce mod`ele est d’obtenir relativement ais´ement une vision globale et simple de la structure du syst`eme sur le plan de l’organisation des agents et de leurs interactions.

1.5.4.2 L’architecture de la plate-forme MadKit

La plate-forme MadKit est fond´ee sur les concepts du mod`ele AGR pr´esent´es pr´e- c´edemment. La base de son architecture est un micro-noyau qui sert d’environnement

1.5. Plates-formes de simulation multi-agents

d’ex´ecution des agents. En particulier, il g`ere le cycle de vie des agents, la transmission des messages et le contrˆole des groupes et rˆ<sub>oles locaux. La plate-forme MadKit a ´et´e</sub> choisie pour mettre en oeuvre notre mod`_{ele Eass pour sa g´en´ericit´e, celle-ci n’´etant pas} d´ependante d’un domaine d’application, et pour la simplicit´e de son micro-noyau qui permet un d´eveloppement rapide du support pour le mod`ele EASS.

L’architecture de Madkit(figure 1.22) est ax´ee sur trois principes. Le premier principe est son micro-noyau dont l’objectif est de proposer un environnement d’ex´ecution pour les agents. Plus pr´ecis´ement, le micro-noyau fournit un jeu minimal d’outils permettant un d´eploiement ais´e de services aux agents. Le noyau g`ere le contrˆole des groupes et rˆoles locaux (coh´erence et transmission des requˆetes d’admission), la gestion du cycle de vie, et le passage de messages locaux. Le deuxi`_{eme principe phare de Madkit est} l’agentification des services. Et le dernier principe est de disposer d’un mod`ele graphique componentiel o`u chaque agent est responsable de sa propre interface graphique.

Micro-noyau agent Micro-noyau agent Micro-noyau agent Station de travail Applet Ordinateur portable

Agent Mobile Agent Système Agent d’interface Agent SGBD Agent encapsulant un logiciel existant groupe1 groupe2 groupe n

Fig. 1.22 – L’architecture de MadKit

Le terme micro-noyau est employ´e en r´ef´erence au mod`ele des syst`emes d’exploitation `

a micro-noyau dont le principe est la cr´eation d’un ensemble de fonctions principales permettant le d´eveloppement efficace de services syst`eme. Le micro-noyau destin´e `a la simulation est ax´e autour de deux agents qui offrent des services li´es `a la conception de simulation : l’agent scheduler qui permet la conception des m´ethodes de scheduling, et l’agent watcher qui est appliqu´e aux m´ecanismes d’observation de la simulation.

donnancement [Michel et al., 2001a]. Pour permettre, dans une mˆeme simulation, de ma- nipuler diff´erentes techniques d’ordonnancement, un niveau hi´erarchique (figures 1.23) entre agents h´et´erog`enes est ´etabli. Le premier niveau organise les agents en groupe dont la particularit´e est d’avoir la mˆeme m´ethode d’ordonnancement. Pour ˆetre plus pr´ecis, la mise en oeuvre du mod`_{ele Aalaadin au sein de la plate-forme de simulation Mad-} Kit implique que tous les agents sont organis´es selon leur groupe et leur rˆole. Un agent, appel´e agent activator, est associ´e `a chaque groupe d’agents (figure 1.23). De ce fait, un mˆeme agent scheduler peut manipuler autant d’agents activator et donc indirectement de politiques d’ordonnancement que n´ecessaires. La tˆache du scheduler est d’ordonner l’ex´ecution de ses agents activator. Il d´efinira ainsi le fonctionnement du simulateur.

Les avantages d’une telle mod´elisation par d´ecomposition de l’ordonnancement est la possibilit´e de modifier ou de remplacer un activateur sans avoir `a changer la structure globale. De plus, le scheduler est un agent de MadKit `a part enti`ere, il peut donc faire l’objet d’un contrˆole sup´erieur.

A 1 A 2 A 1

S

A 1 A 2 A 1

S

Fig. 1.23 – La gestion de l’ordonnancement sous MadKit

Turtlekit [Michel, 2002] qui est une librairie de Madkit, fournit les outils n´ecessaires `

a la conception et ex´ecution d’agents r´eactifs, appel´es tortues. Dans l’environnement Turt- lekit, les tortues ´evoluent dans un monde bi-dimensionnel. Au niveau spatial, l’environ- nement est discr´etis´e en patchs qui permettent de d´efinir la position de l’agent et des propri´et´es relatives `a chaque patch. Les tortues ont la capacit´e d’interagir avec le monde. Quant `a l’agent observer, il est utilis´e pour visualiser l’activit´e des tortues et des patchs.

1.5. Plates-formes de simulation multi-agents

Une tortue peut ex´ecuter une collection d’actions correspondant `a un comportement ato- mique, dans un pas de temps de la simulation. L’ensemble des comportements atomiques forme le comportement de l’agent. Ce dernier peut ˆetre mod´elis´e par un automate comme sur la figure 1.24 qui repr´esente le comportement d’un termite. Le comportement d’un ter- mite est compos´e de quatre comportements atomiques qui sont : dans un premier temps se d´eplacer al´eatoirement dans l’environnement (noeud bouger), ensuite chercher de la nourriture `a proximit´e (noeud chercher nourriture), puis ensuite chercher une pile o`u il y a d´ej`a de la nourriture (noeud chercher une nouvelle pile) et d´eposer la nourriture `a proximit´e de la pile, i.e. `a l’endroit o`u le patch est vide (noeud chercher patch vide). `A chaque pas de temps, un seul comportement atomique est ex´ecut´e.

Bouger Chercher patch vide AGENT nouvelle pile Chercher Chercher Nourriture

Fig. 1.24 – L’automate du comportement d’une termite

Malgr´_{e de nombreux outils fournis par Madkit, la conception de simulation n´ecessite} de bonnes connaissances en programmation car il faut impl´ementer de nombreuses parties.

En revenant `<sub>a MadKit et plus pr´ecis´ement `a sa gestion des communication, les mes-</sub> sages ´echang´es peuvent comporter un rˆole et un groupe de destination au lieu de l’adresse du r´ecepteur. La composante interactionnelle du mod`ele AGR r´egule donc les communi- cations de la fa¸con suivante :

– Les agents peuvent communiquer par leur adresse.

– Les agents peuvent adresser leurs messages par les crit`eres groupe et rˆole. L’appa- riement est r´ealis´e entre l’identifiant de l’agent, le rˆole et le groupe du message, et les descriptions de l’organisation.

– Les agents ne peuvent communiquer que s’ils appartiennent `a un groupe commun, autrement dit la communication est bloqu´ee s’il n’existe pas de groupe en commun. Le mod`ele AGR a ´et´e ´etendu pour prendre en compte l’environnement de la fa¸con sui-

vante : le mod`ele AGRE (AGR + Environment), [Ferber et al., 2005]) pose les principes de cette extension et le mod`ele AGREEN (AGR Environnement et Normes, [Baez-Barranco et al., 2007]) formalise le mod`ele AGRE. Ces mod`eles prennent en compte l’environne- ment comme abstraction de premier ordre pour mod´eliser `a la fois le contexte spatial et le contexte social du syst`eme multi-agents. Du point de vue des interactions, il est fond´e sur une forte distinction entre les influences des agents et leurs effets. Cette approche se rapproche de celle de [Platon et al., 2007b]. Les agents essaient de modifier l’envi- ronnement, et celui-ci r´eagit en fonction de ses r`egles propres. L’environnement est ici appel´e institution, il v´erifie le respect des normes par les agents et ´eventuellement les p´e- nalise. Dans cette optique, le mod`ele AGR est un environnement social particulier parmi d’autres. Le mod`ele AGREEN est une g´en´eralisation du mod`ele AGR sur ses aspects or- ganisationnels et interactionnels, avec une attention particuli`ere port´ee au contrˆole social et spatial. Cependant, les auteurs n’ont pas pris en compte les interactions entre agents par la communication.