Pr´esentation

Cette premi`ere partie pr´esente les objectifs poursuivis lors de la conception de l’algorithme. Nous d´ecrivons ensuite son fonctionnement, puis de quelle fa¸con il r´epond au besoin cibl´e. 2.3.1.1 Objectifs

L’algorithme pr´esent´e dans cette partie a pour but de prendre en compte diff´erents besoins utilisateurs : g´en´ericit´e, flexibilit´e et reproductibilit´e.

Les premiers crit`eres de g´en´ericit´e et de flexibilit´e sont li´es au besoin d’utiliser un algorithme ind´ependant du domaine ´etudi´e. Il pourra ˆetre appliqu´e `a l’identique dans diff´erents cas d’utili- sation, avec une simple red´efinition de ses ´el´ements de base et sans modification de sa structure. Outre cette ind´ependance, il s’agit de limiter les changements de configuration entre diff´erentes simulations. L’intervention sur un algorithme n’est en effet pas envisageable pour tous les utili- sateurs, car elle n´ecessite des connaissances pouss´ees, et ce mˆeme si des points d’entr´ee ad´equats sont fournis. Nous cherchons donc `a rendre cette configuration la plus limit´ee possible. Intro- duire dans l’algorithme des ´el´ements de contrˆole de haut niveau permet de r´epondre `a cette probl´ematique.

Le second point concerne la reproductibilit´e des r´esultats. Suivant les besoins de l’utilisa- teur, celui-ci peut souhaiter avoir une g´en´eration totalement d´eterministe, afin d’ˆetre en mesure de reproduire la configuration initiale demand´ee, ou introduire diff´erents degr´es d’al´eatoire. Si l’objectif est d’exp´erimenter des comportements ´emergents, il peut en effet ˆetre int´eressant d’in- troduire des comportements non sp´ecifi´es, voire mˆeme potentiellement aberrants, afin d’´etudier leur influence sur les r´esultats de la simulation. L’algorithme prend donc en compte ces besoins vari´es12.

L’approche utilis´ee par Reynolds [Reynolds, 1999] pour le suivi de chemin flou, que nous avons vu dans le Chapitre 1, pr´esente une certaine similitude avec les r´esultats que nous cher- chons `a obtenir. Le mod`ele qu’il introduit permet de contraindre faiblement la trajectoire des

12. Notons qu’en th´eorie il suffit de stocker les graines des g´en´erateurs al´eatoires utilis´es afin de reproduire les donn´ees `a l’identique. En pratique cela reste tr`es difficile : les g´en´erateurs et leur fonctionnement sont souvent d´ependants de la plateforme, et la maˆıtrise du processus est insuffisante pour r´epondre au besoin d`es lors que plusieurs g´en´erateurs al´eatoires influent les uns sur les autres.

Afin de r´epondre aux besoins pr´esent´es ci-dessus, nous avons construit un algorithme ind´e- pendant du domaine ´etudi´e, permettant de sp´ecifier globalement le d´eterminisme et offrant la possibilit´e d’ˆetre contrˆol´e de mani`ere fine [Lacroix et al., 2008a].

L’algorithme s’applique sur un ´el´ement de l’environnement e ∈ E associ´e `a un ensemble O d’objets. e peut par exemple ˆetre un agent et O repr´esenter ses param`etres, ou e peut ˆetre une r`egle de comportement et O contenir ses pr´econditions. . . Chaque ´el´ement o ∈ O est associ´e `a un facteur de probabilit´e po ∈ [0, 1], ainsi qu’`a deux fonctions distinctes. La premi`ere, do, est un processus d´eterministe sur o et la seconde, ndo, est une fonction quelconque, non n´ecessairement d´eterministe. A chaque pas de temps t, Ot ⊂ O est l’ensemble des objets qui peuvent ˆetre s´electionn´es. Enfin un facteur global de d´eterminisme γ ∈ [0, 1] est sp´ecifi´e : plus le facteur γ sera grand, plus il y aura de chances que du non-d´eterminisme soit utilis´e au sein de l’algorithme. L’algorithme fonctionne de la mani`ere suivante (Alg. 4). Soit α le r´esultat du tirage d’une variable al´eatoire r´eelle suivant la loi uniforme sur [0, 1]. Si α est inf´erieur `a γ, le facteur global de d´eterminisme, alors du non-d´eterminisme peut ˆetre appliqu´e. Dans ce cas, pour chaque objet de e on tire un second nombre pseudo-al´eatoire β depuis une distribution r´eelle uniforme sur [0, 1], puis on compare β et le facteur de probabilit´e po de l’objet consid´er´e. Si β < po on applique la proc´edure non d´eterministe ndo, sinon on applique la proc´edure d´eterministe. Finalement, dans le cas o`u α est sup´erieur `a γ, l’algorithme est purement d´eterministe : la proc´edure doest utilis´ee pour chacun des objets de e.

Exemple 9 Le fonctionnement de l’algorithme peut ˆetre illustr´e sur un exemple simple, celui du comportement de joueurs de football13_{. Pour ce faire, consid´erons que e est un agent footballeur.} Dans le cadre de cet exemple, O ne contient qu’un ´el´ement o1, « tirer », associ´e au facteur de probabilit´e po1. La proc´edure d´eterministe do1 est la s´equence (droite, gauche) r´ep´et´ee : aux pas de temps pairs l’agent tire `a droite, aux pas de temps impairs il tire `a gauche. La proc´edure non-d´eterministe ndo1 est le tirage al´eatoire d’une valeur dans la s´equence (droite, gauche) avec les coefficients (3₄,1₄).

Observons l’influence de γ et de po sur les probabilit´es de tirer `a droite et `a gauche. `A un pas de temps impair do1 s´electionne la gauche, et on a alors :

 pgauche = γ · (po1· 3 4 + (1 − po1) · 1) + (1 − γ) · 1 pdroite = γ · (po1· 1 4 + (1 − po1) · 0) + (1 − γ) · 0

Algorithme 4 Processus g´en´erique d’instanciation d’un ´el´ement quelconque associ´e `a des objets. Entr´ees : e associ´e `a O. po ∈ [0, 1] facteur de probabilit´e de o, do et ndo process sur o respec-

tivement d´eterministe ou non. γ ∈ [0, 1] facteur global de d´eterminisme.

1: au pas de temps t : Ot⊂ O l’ensemble des objets disponibles

2: α ← uniform random([0, 1])

3: si α < γ alors

4: pour tout o ∈ Ot faire

5: β ← uniform random([0, 1]) 6: si β < po alors 7: ex´ecuter ndo 8: sinon 9: ex´ecuter do 10: fin si 11: fin pour 12: sinon

13: pour tout o ∈ O faire

14: ex´ecuter do 15: fin pour 16: fin si ⇔  pgauche = 1 − γ · po1· 1 4 pdroite = γ · po1· 1 4

Si l’utilisateur fixe γ = 0, pgauche= 1 et pdroite = 0 aux pas de temps impairs, et l’inverse aux pas de temps pairs. Le joueur tirera toujours `a gauche, puis `a droite, et ainsi de suite : l’algorithme est d´eterministe. Par ailleurs, comme on peut le voir dans les ´equations, plus γ augmente et plus la probabilit´e de tirer `a droite augmente. Finalement, po1 influence les probabilit´es de mani`ere similaire, mˆeme si il joue un rˆole limit´e dans un exemple simple comme celui-ci.

Comme l’illustre l’exemple ci dessus, les param`etres γ et les poi influencent la probabilit´e d’utilisation de la fonction non-d´eterministe associ´ee `a l’objet en cours. Avec plusieurs para- m`etres, les facteurs poi permettent de diminuer la probabilit´e d’utilisation de la fonction non- d´eterministe ind´ependament de γ, ce qui fournit des possibilit´es de contrˆole fines.

2.3.1.3 R´eponse aux besoins

Analysons maintenant dans quelle mesure cet algorithme permet de r´epondre aux diff´erents crit`eres sp´ecifi´es, et int´eressons nous tout d’abord `a la g´en´ericit´e et `a la flexibilit´e. Nous avions d´etermin´e qu’il ´etait n´ecessaire que l’algorithme soit ind´ependant du domaine ´etudi´e, et qu’il soit facilement configurable. L’application `a l’exemple des joueurs de football, puis au mod`ele de donn´ees (illustr´e dans la Section 2.3.2), permet d’´etablir la g´en´ericit´e du processus. Il est bien utilisable sur diff´erents domaines d’application14, et l’ind´ependance au domaine ´etudi´e est respect´ee.

Cette ind´ependance se fait cependant au d´etriment de la facilit´e de configuration, car le param´etrage rendu n´ecessaire par le crit`ere de g´en´ericit´e reste relativement important. Il est

soient utilis´ees. Par ailleurs, plus γ augmente, et plus la probabilit´e d’utiliser les fonctions non- d´eterministes est ´elev´ee (α ´etant tir´e uniform´ement entre 0 et 1). Ce crit`ere introduit donc un premier ´el´ement de contrˆole.

Le second ´el´ement intervient d`es lors que la possibilit´e d’introduire du non-d´eterminisme est valid´ee. Dans ce cas, chacun des objets de O a une chance d’appliquer sa proc´edure non d´eterministe ndo. Cette chance est limit´ee par le param`etre po. Il n’est donc pas possible de savoir `a l’avance quels sont les objets qui vont appliquer leur proc´edure non-d´eterministe, ou combien d’entre eux vont le faire. Ce second niveau d’al´eatoire induit par le tirage de β implique que mˆeme si le choix du non-d´eterminisme a ´et´e fait `a la premi`ere ´etape, seuls certains des objets, s´electionn´es eux aussi al´eatoirement, appliqueront la proc´edure non-d´eterministe fournie par le concepteur. Ce m´ecanisme permet d’obtenir des tirage tr`es vari´es, tout en contrˆolant la « quantit´e » de non-d´eterminisme qui va ˆetre introduite : par exemple, si les po sont faibles il y aura peu de chance que leur proc´edure ndo soit utilis´ee. Le m´ecanisme permet en outre `a l’utilisateur d’´equilibrer finement (avec les po) entre des objets risquant de produire des r´esultats inattendus ou non souhait´es (`a cause de ndo), et d’autres qu’au contraire il souhaite voir varier. Ce m´ecanisme peut ainsi ˆetre vu comme un « g´en´erateur al´eatoire de comportements al´ea- toires », si on assimile l’expression des objets de O au comportement de l’´el´ement e.