Parcours « Intelligence Artificielle »/ TP systeme multi agent

Master 2 STS mention Informatique Parcours « Intelligence Artificielle »

07/10/2021

Sujet TP 2 SMA

A rendre au plus tard le 07/12/2021

Soit un environnement représenté par une grille (matrice NxM) sur lequel on dispose initialement aléatoirement, des objets identifiés par des lettres A ou B en quantités respectives nA, nB et un nombre nbAgents d’agents aussi répartis aléatoirement. On souhaite programmer à l’aide de règles de comportements simples, le comportement de tri collectif, dont voici les principes de base :

• Un agent se déplace aléatoirement d’un pas (exprimé en nombre i (i>= 1) de cases, dans l’environnement dans les 8 directions autour de la case. le nombre i est un paramètre que l’on fixe selon l’étendue de l’environnement et le nombre d’agents disponibles.

• La prise ou le dépôt d’un objet dans l’environnement sont conditionnés respectivement par une probabilité de prise et une probabilité de dépôt qui s’exprime respectivement par : Pprise= (k+ /(k+ + f))2 et Pdépôt= (f/(k-+f))2 avec : k+ et k- des constantes et f représentant la proportion d’objet de même type A ou B dans l’environnement immédiat (voisinage de l’agent). Le voisinage de l’agent est défini par les cases atteignables en 1 pas de temps par l’agent dans les 8 directions.

Pour calculer f, l’agent a une mémoire à court terme des objets déjà̀ rencontrés sur les t derniers pas. On représente cette mémoire par une chaine de t (taille de la mémoire) caractères correspondants au t emplacements déjà visités. Le caractère stocké correspondant au label de l’objet (A, B ou 0 si la case ne contient pas d’objet). Exemple : la chaine 00A0ABBOOA dans le cas t=10. Dans ce cas fA= 3/10, fB=2/10. 1(Pour plus de détails cf. [1])

Réalisation version 1

1- Programmer ce système en considérant les valeurs suivantes dans un premier temps : Une grille 50x50, i=1, 20 agents, k+=0,1, k-=0,3, 200 objets de chaque type A ou B.

NB : Pour rappel, le programme d’un agent consiste en une boucle perception (), action(). La perception, permet à l’agent de récupérer les informations de l’environnement et l’action, dans le cas du sujet est soit : le déplacement (aléatoire) d’un pas, la prise (suivant probabilité) d’un objet ou le dépôt (probabiliste) d’un objet.

2– Une variante intéressante de ce modèle consiste à introduire un pourcentage d’erreur e dans la reconnaissance des objets. Dans ce dernier cas, la proportion d’objets d’un type donné (ex A) dans la mémoire sera calculée en intégrant le taux d’erreur sur les objets de l’autre type (ici B). Par exemple pour la chaine : 00A0ABBOOA on aura :

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