Autonomous and Spontaneous Coordination between Smart Connected Objects
Coordination spontanée et autonome entre objets intelligents connectés
Résumé
Smart Home, Ambient Intelligence and the Internet-of-Things involve a large number of connected objects, with heterogeneous computing and communication capabilities. The high-level functionalities offered by these systems are based on the services rendered by several of these objects in a joint manner; the coordination of their actions is therefore essential. In the current systems, this coordination is implemented via a centralized entity, the connected objects are then only used as simple effectors or sensors.This thesis examines cooperation and coordination mechanisms, in a decentralized and autonomous way, between these objects. Based on a Multi-Agent System approach called Distributed Constraints Optimization (DCOP),these objects coordinate their actions to achieve one or more objectives corresponding to the user's requirements.In this context, we underline the importance of distributing the decisions to be taken by these various agents andwe present several methods for choosing a satisfactory distribution against the characteristics of the targeted systems.Finally, since these systems are highly dynamic by nature, we present several solutions to manage the changes that may occur, both in terms of the environment and the agents themselves. In particular, we are committed to making these systems resilient, so that they can continue to operate even in the event of the disappearance of several agents.Several autonomous system repair mechanisms, based on distributed decision replication and decision making, are presented and evaluated.
La Smart Home, l’Intelligence Ambiante et l’Internet des Objets impliquent un grand nombre d’objets connectés, dotés de capacités hétérogènes de calcul et de communication. Les fonctionnalités de haut niveau offertes par ces systèmes s’appuient sur les services rendus par plusieurs de ces objets de manières conjointe ; la coordination de leurs actions est indispensable. Dans les systèmes actuels, cette coordination est mise en œuvre via une entité centralisée, les objets connectés n’étant alors que de simples effecteurs ou capteurs.Cette thèse étudie les mécanismes de coopération et de coordination, de manière décentralisée et autonome, entre ces objets. En s'appuyant sur une approche issue des Systèmes Multi-Agents, l’optimisation distribuée sous contraintes (DCOP), ces objets coordonnent leurs actions pour atteindre un ou plusieurs objectifs correspondant aux souhaits de l’utilisateur. Dans ce contexte, nous soulignons l'importance de la distribution des décisions à effectuer par ces différents agents et présentons plusieurs méthodes permettant de choisir une distribution satisfaisante en regard des caractéristiques des systèmes ciblés.Finalement, ces systèmes étant par nature hautement dynamiques, nous présentons plusieurs solutions pour gérer les changements pouvant survenir, tant au niveau de l'environnement que des agents eux-mêmes. En particulier, nous nous attachons à rendre ces systèmes résilients, afin qu'ils puissent continuer à opérer même dans le cas de la disparition de plusieurs agents. Plusieurs mécanismes de réparation autonome du système, basés sur la réplication des décisions et la prise de décision distribuée, sont présentés et évalués.
Origine : Version validée par le jury (STAR)