Résumé : L'objectif de nos travaux est de concevoir une méthode multi-agents orientée mobilité appelée RA FALE-SP. Cette dernière entre dans le cadre d'une démarche de modélisation pour la simulation des déplacements de mobiles qui évoluent sur un territoire concret tel qu'une ville. Pour cela, elle utilise plusieurs formalismes (UML et Ploom-Unity) ainsi qu'une bibliothèque de simulation. Le tout gravite autour d'une méthode comprenant les étapes nécessaires à la modélisation et à la simulation d'un territoire avec sa complexité et les acteurs de la mobilité. Dans le cadre de cet article nous nous focalisons plus particulièrement sur un aspect clef de RAFALE-SP : la modélisation du déplacement. Chaque mobile est représenté par un agent pour lequel sont définis des connaissances, des désirs, une perception et une capacité limitée à se mouvoir dans l'environnement. A chaque mobile est attribué un ensemble de vecteurs de déplacement représentatifs de la nature des mouvements qu'ils accomplissent dans le inonde réel. Ils sont sujet à des contraintes précisément définies afin de représenter au mieux le système étudié.

Résumé : Cet article traite de la problématique de larépartition de charge dans les systèmes multiagents à travers un algorithme qui assure ladistribution de ces agents. Le besoin est né del’observation de fréquents problèmes de surcharge lors de simulations basées sur ces systèmes multi-agents. Miro, qui est une plateforme de simulation à grande échelle de lamobilité urbaine en est un exemple concret.La difficulté de ces travaux se situe dans laconsidération des spécificités des plate-formesde simulation orientée agent : autonomie desentités à distribuer et forte imprévisibilité dusystème. Nous adaptons un algorithme de répartition de charge appelé Comet aux spécificités des simulations distribuées à based’agents. Cet algorithme est basé sur l’emploid’un indicateur appelé « crédit » qui pourchaque agent quantifie son affinité pourchaque machine et détermine les meilleursagents candidats à la migration. Hormisl’algorithme en lui même, ce document en présente une implémentation et une évaluation surun simulateur développé avec Netlogo[13]. Lebut final est d’identifier les paramètres àprendre en considération pour assurer le bonfonctionnement de l’algorithme lors de sonimplémentation sur une plate-forme réelle desimulation.

Résumé : Aujourd’hui de plus en plus d’objets sont susceptibles de communiquer entre eux, comme lessmartphones par exemple mais aussi, plus généralement, des objets du quotidien porteursde capteurs multiples. Dans le cas d’entitésmobiles autonomes évoluant dans un espacephysique, la collaboration devient une nécessité pour qu’elles atteignent des objectifs complexes. Sa mise en oeuvre suppose de prévoirdes schémas d’organisation mais aussi des protocoles d’échanges de données élaborés. Il fautalors prendre en compte les caractéristiquespropres de ces objets simulés, modifier les protocoles de communication et choisir les informations à transmettre en fonction du domained’application dans le but de définir un vocabulaire adapté et d’optimiser les échanges.Nous nous attachons à définir ce qu’est la collaboration et ce qui la caractérise. Sur la basede cette contribution, nous nous interrogeonssur quelques approches intéressantes pour la représenter tout en tenant compte des contraintesréelles des applications. Pour étudier nos propositions, nous utilisons les Systèmes multiagents qui constituent un paradigme adéquatpour la modélisation et la simulation de Systèmes complexes mettant en oeuvre des entitésmobiles (contexte de simulation continue). Nousproposons une architecture et un schéma deconception permettant l’intégration de la communication entre agents. Nous illustrons l’intérêt de la collaboration à travers l’exemple d’unréseau de drones ayant une mission collectiveglobale.