avec les autres transporteurs an de se coordonner. De la même façon que les
explorateurs, les transporteurs ont besoin de se recharger à la base et peuvent
mourir s'ils manquent d'énergie. Le comportement d'un transporteur est
re-présenté en détail par le diagramme d'activité de gure 7.8.
Attendre les coordonnés Communiquer Retourner vers la base Pas d'énergie Retouner les minerais Tranporter les minerais
Fig. 7.7 Diagramme d'état d'un transporteur.
Base : les bases (gure 7.9) jouent le rôle d'intermédiaires de
communica-tion entre les explorateurs et les transporteurs. Lorsque les explorateurs, pour
une raison ou une autre, ne sont pas capables d'atteindre un transporteur an
de fournir les coordonnées du minerai, une base prend en charge ces
coordon-nées et l'envoie elle-même à un transporteur.
Une approche distribuée par appel d'ore est utilisée dans cette
implé-mentation lorsqu'un explorateur veut livrer des coordonnées de minerai à des
transporteurs. Une stratégie de raisonnement chez les explorateurs est
appli-quée pour choisir la meilleure ore. Les transporteurs utilisent de plus certaines
stratégies an de coordonner et de partager leurs connaissances avec les autres
agents dans le but de minimiser l'énergie dépensée pour la collecte de minerai.
7.2 Le protocole expérimental
Les étapes de l'expérimentation présentées ici suivent les étapes proposées
par [Jain (1991)] dans sa méthode d'évaluation. Nous présentons uniquement
Offre reçu? Aller collecter? Rien à faire? Est à la base? effectuer ? Attendre les coordonnés
Non choisi Collecter les minerais
Partager les informations Conversation et contrat Retourner à la base Oui Oui Oui Oui Oui Non Non Non Non Non
Fig. 7.8 Diagramme d'activité d'un transporteur.
Communiquer
Attendre les coordonnés
7.2 Le protocole expérimental 125
les étapes signicatives dans nos expériences. Par exemple, la deuxième étape
consiste à lister les services fournis par le système et les résultats possibles suite
à la sollicitation de chacun de ces services. Notre premier système ne propose
aucun service pour l'utilisateur. Cette étape ne sera pas donc présentée.
Établir les buts et dénir le système considéré
Selon [Jain (1991)], la première étape dans un travail d'évaluation consiste
à établir les buts et dénir le système considéré. Le but de cette évaluation est
d'étudier le comportement des agents dans un SMA, en utilisant la technique
de visualisation, puis de comparer deux SMA résolvant le même problème avec
des techniques de résolution diérentes. Les parties du système à prendre en
compte dans l'évaluation de notre applications sont les agents, les canaux de
communication entre les agents, et l'environnement. L'organisation elle, est
xe.
Choisir les critères
Les critères qui vont servir pour comparer les systèmes sont :
Les critères du système multi-agents :
l'énergie totale consommée par les bases et les agents ;
le temps total passé à collecter une certaine quantité de minerai.
Les critères associés aux agents :
l'énergie consommée par chaque agent ;
la quantité de minerai détectée par chaque explorateur ;
la quantité de minerai collectée par chaque transporteur.
Les critères associés aux communications (ce problème sera traité dans le
cha-pitre suivant) :
les communications entrantes de chaque agent ;
les communications sortantes de chaque agent.
Les critères liés à la visualisation du comportement des agents dans le système.
Lister les paramètres et les facteurs
Cette étape consiste à établir une liste de caractéristiques inuençant les
performances du système multi-agents implémentant l'application. Ces
carac-téristiques sont appelées paramètres. Parmi la liste des paramètres, nous
choi-sissons les facteurs à faire varier durant les expériences. La liste des paramètres
de l'application sont dans le tableau tab 7.1.
N Nombre de bases
M Mode coopératif ou compétitif
D Densité de minerai dans l'environnement
X Nombre d'explorateurs
Y Nombre de transporteurs
P Rayon de perception
Q Rayon de communication
S Taille de la mémoire des robots
CM Coût de l'envoi d'un message
CP Coût d'un acte de perception
G Taille de l'environnement
C Capacité de la base
T Temps de la mission
Tab. 7.1 Les paramètres de l'application de minerai.
CM Coût de l'envoi d'un message 1
CP Coût d'une perception 1
G Taille de l'environnement 200X200
C Capacité de la base 80
T Temps de la mission T
Tab. 7.2 Les paramètres avec des valeurs xes.
Les paramètres parmi cette liste qui ont des valeurs xes selon les
spéci-cations dans le sujet (en annexe) du projet [Demazeau (2004a)], que nous
adoptons pour la suite, sont présentés dans le tableau tab 7.2.
Nous considérons toutes les autres caractéristiques comme des facteurs
ayant plusieurs valeurs et variant durant l'expérimentation. Le tableau 7.3
donne la liste des facteurs et les valeurs choisies pour ces facteurs.
Les paramètres gurant dans le tableau 7.4 sont désignés comme
para-mètres par défaut.
Sélectionner la technique d'évaluation
L'évaluation des performances d'un système informatique peut être
procé-dée selon trois diérentes techniques : la modélisation analytique, la simulation
et les mesures. La première consiste à représenter le système par un modèle
abstrait basé sur des notions mathématiques. La simulation consiste à
implé-7.2 Le protocole expérimental 127
N Nombre de bases 1,2,5,8, 9
M Mode coopératif ou compétitif coop et comp
D Densité de minerai dans l'environnement 2%, 5% et 10%
X Nombre d'explorateurs De 1 à 9
Y Nombre de transporteurs De 1 à 9
P Rayon de perception De 1 à 15
Q Rayon de communication De 1 à 60
S Taille de la mémoire des robots De 1 à 50
Tab. 7.3 Les facteurs.
N Nombre de bases 1
D Densité de minerai dans l'environnement 5%
X Nombre d'explorateurs 9
Y Nombre de transporteurs 9
P Rayon de perception 1
Q Rayon de communication 1
S Taille de la mémoire des robots 1
Tab. 7.4 Les paramètres par défaut.
menter un modèle logiciel qui imite de manière simpliée le comportement du
système réel à évaluer. La dernière technique, dite de mesures expérimentales,
consiste à mesurer directement certaines caractéristiques du système réel et à
analyser les résultats de ces mesures. Comme présenté dans la partie technique
de ce travail (chapitre 5 et 6), nous appliquons dans ce travail la technique de
mesure expérimentale directe sur le SMA de façon à obtenir les informations
sur le comportement de ses agents et ainsi évaluer ses performances.
Dénir l'expérimentation
Nous avons à disposition une liste de facteurs avec pour chacun de ces
facteurs une liste de ses valeurs possibles. Dans cette partie, nous présentons
la liste des expériences à réaliser en combinant ces valeurs.
La gure 7.10 présente toutes les combinaisons possibles des diérentes
valeurs des facteurs pour nombre de bases N égal à 1. Cette combinaison est
présentée sous la forme d'un arbre. Pour N égal à 1, le mode de coopérativité
entre les bases, le facteur M, n'a aucun sens. Sur cette gure 7.10, chaque
chemin allant de la racine vers une feuille représente une expérience possible
avec une combinaison de valeurs diérentes, par exemple, le chemin jaune de
la gure.
Les gures 7.11 et 7.12 présentent les combinaisons possibles des valeurs
pour le nombre de bases N égal à 2 et pour deux valeurs possibles du
fac-teur M : "coop" pour la coopérativité entre les deux bases et "comp" pour la
compétitivité entre les deux bases.
Le but de l'évaluation réalisée dans ce chapitre est de démontrer
l'impor-tance et l'utilité de la visualisation dans l'étude et l'évaluation des
comporte-ments des agents dans un SMA. Pour cela, nous choisissons de présenter un
certain nombre d'expériences réalisées servant à expliquer notre travail, parmi
toutes celles présentées dans les gures 7.10,7.11 et 7.12.
N=1
D=10% D=5% D=2% S=1 P=15 P=2 P=4 P=15 P=1 P=2 P=15 S=50 S=1 S=50 S=5 S=10 Q=1 Q=60 Q=1 Q=60 Q=1 Q=60 Q=1 Q=60 X/Y = 10/10 X/Y = 17/1 X/Y = 1/17 X/Y = 17/1 X/Y = 1/17Fig. 7.10 Combinaison des valeurs possibles des facteurs pour N=1.
Analyse et présentation des résultats
Les deux étapes, analyse et interprétation des données et présentation des
résultats, seront présentées dans les sections suivantes.
7.2 Le protocole expérimental 129
M = comp D=10% D=5% D=2% S=1 P=15 P=2 P=4 P=15 P=1 P=2 P=15 S=50 S=1 S=50 S=5 S=10 Q=1 Q=60 Q=1 Q=60 Q=1 Q=60 Q=1 Q=60 X/Y = 10/10 X/Y = 17/1 X/Y = 1/17 X/Y = 17/1 X/Y = 1/17N=2
Fig. 7.11 Combinaison des valeurs possibles des facteurs pour N=2 et
M=comp.
M = coop D=10% D=5% D=2% S=1 P=15 P=2 P=4 P=15 P=1 P=2 P=15 S=50 S=1 S=50 S=5 S=10 Q=1 Q=60 Q=1 Q=60 Q=1 Q=60 Q=1 Q=60 X/Y = 10/10 X/Y = 17/1 X/Y = 1/17 X/Y = 17/1 X/Y = 1/17
N=2
Fig. 7.12 Combinaison des valeurs possibles des facteurs pour N=2 et
M=coop.
Dans le document
Analyse des performances d'un système multi-agents par visualisation
(Page 136-144)