Résolution de problèmes par émergence








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Structure et contenu du document


Ce document se divise en six parties :

  • Introduction : le présent chapitre qui présente le contexte, la problématique et le travail de thèse.

  • Chapitre I : l'étude du phénomène d'émergence, du concept d'auto-organisation (en général, et dans les systèmes multi-agents en particulier), puis de diverses techniques en rapport avec ces notions (calcul évolutionnaire, réseaux neuronaux, algorithmes de colonies de fourmis, optimisation par essaims particulaires, …).

  • A travers cet état de l'art de différents domaines ayant trait à l'émergence, ce chapitre précise les conditions d'utilisation de mécanismes de réorganisation au sein de systèmes afin d'en faire des mécanismes d'auto-organisation permettant l'émergence de comportements désirés.

  • Chapitre II : la présentation de la théorie AMAS ainsi que de la technologie associée qui constituent un guide pour la conception de SMA basés sur des mécanismes d'auto-organisation coopératifs. Des applications développées dans l'équipe sont également présentées et leurs caractéristiques spécifiques comparées au problème de la programmation émergente. Ce problème apparaît alors comme représentatif d'une catégorie de problèmes particulièrement difficiles.

  • La théorie AMAS a été le support d'un certain nombre d'application répondant avec succès aux problèmes respectifs traités. Ainsi, le comportement des agents-instructions dans EPE (Emergent Programming Environment) a été exploré et spécifié tout au long de ce travail en accord avec la théorie. En retour, mon travail est venu enrichir notre compréhension de la théorie, et donc de sa présentation.

  • Chapitre III : la description détaillée du concept de programmation émergente tel qu'il est abordé dans ce travail, la spécification du noyau EPE, les expérimentations effectuées et leur analyse, ainsi que les divers mécanismes d'auto-organisation explorés.

  • Ce chapitre est en fait construit en corrélation avec la chronologie de mon travail de thèse, en partant du concept général jusqu'à la deuxième stratégie d'auto-organisation qui en est l'aboutissement. En effet, après avoir spécifié EPE pour un sous-ensemble du calcul mathématique sur les entiers et exploré une première stratégie, les expérimentations l'ont montrée inapte à permettre au système d'aboutir à la fonction souhaitée. Une étude de la topologie de l'espace de recherche pour un problème donné a alors conduit à l'élaboration de la deuxième stratégie.

  • Chapitre IV : l'architecture d'EPE et les considérations concernant son implémentation. J'insiste en particulier sur l'aspect modulaire qui permettra aisément d'enrichir cet environnement en vue des explorations futures de la programmation émergente.

  • Conclusion : le chapitre final analysant le travail effectué afin d'y puiser les enseignements permettant la considération de perspectives pour la continuation du présent travail.

  • En particulier, cette partie présente mes réflexions sur l'utilisation de mécanismes d'auto-organisation dans le cas de problèmes présentant des caractéristiques communes avec la programmation émergente. J'y présente également des agents-instructions supplémentaires qui permettent alors d'envisager l'extension d'EPE à un langage de programmation complet.





Chapitre I.Le phénomène d'émergence et son utilisation


Ce chapitre poursuit les considérations de l'introduction quant à l'utilisation de l'émergence en étudiant en détail ce concept complexe afin de donner un cadre rigoureux à son utilisation. Il en ressort entre autres que le concept d'auto-organisation semble lui être rattaché de façon inhérente et présente un aspect plus concret en décrivant les mécanismes de fonctionnement des systèmes qui nous intéressent. Une seconde partie de ce chapitre lui est donc consacrée, insistant sur la mise en garde d'une utilisation abusive de cette notion. L'utilisation de l'émergence et de l'auto-organisation concerne d'ailleurs un certain nombre de techniques comme notamment les systèmes multi-agents, le calcul évolutionnaire, les réseaux neuronaux, les algorithmes de fourmis et l'optimisation par essaim particulaires. Ces techniques sont présentées et discutées dans la suite avec un regard critique concernant la notion d'émergence.
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