A Multi-Agent Approach for Hybrid and Dynamic Coevolutionary Genetic Algorithms: Organizational Model and Real-World Problems Applications

Résumé : Nous défendons la thèse selon laquelle la modélisation des Algorithmes Génétiques Coévolutionnaires (AGCs) sous forme de systèmes multi-agent organisationnels répond au manque d'expressivité en termes de structure, d'interactions et d'adaptation de ces algorithmes dans les modèles et plateformes existants. Dans cette optique nous introduisons MAS4EVO, Multi-Agent Systems for EVolutionary Optimization, un nouveau modèle agent (re-)organisationnel basé sur Moise+. MAS4EVO est implémenté dans DAFO (Distributed Agent Framework for Optimization), un framework multi-agent organisationnel permettant l'utilisation, la manipulation et la distribution d'AGCs existants et nouvellement créés (hybride et dynamique) pour l'optimisation de problèmes difficiles. Les expérimentations de ces AGCs ont été conduites sur deux problèmes d'optimisation métier, le premier étant un problème de gestion de stock et le second étant un problème de contrôle de topologie dans les réseaux ad hoc sans fil.
Type de document :
Thèse
Multiagent Systems [cs.MA]. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2008. English. <NNT : 2008EMSE0017>
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Contributeur : Florent Breuil <>
Soumis le : mercredi 6 février 2013 - 16:59:26
Dernière modification le : mercredi 6 février 2013 - 17:25:32
Document(s) archivé(s) le : samedi 1 avril 2017 - 17:13:15

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Citation

Gregoire Danoy. A Multi-Agent Approach for Hybrid and Dynamic Coevolutionary Genetic Algorithms: Organizational Model and Real-World Problems Applications. Multiagent Systems [cs.MA]. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2008. English. <NNT : 2008EMSE0017>. <tel-00785695>

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