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Languages: French
Types: Article
Subjects: Intelligence artificielle distribuée, Systèmes multiagents, Coopération de systèmes autonomes, Croyance commune, Conflits, Reconnaissance de situation, 629.8, Distributed artificial intelligence, Multiagent systems, Cooperating autonomous systems, Common belief, Conflicts, Situation recognition
Cette thèse se situe dans le champ de l'intelligence artificielle distribuée et des systèmes multiagents, domaine en plein essor, tant sur le plan théorique que sur celui des applications. Le thème général de cette recherche est l'élaboration, par un ensemble de systèmes autonomes coopérants (par exemple des gnoptères, des engins sous-marins sans pilote, des robots) - désignés par le terme générique d’"agents" - d’une représentation commune à partir des conjectures qu’ils ont élaborées. Ce thème est central dans de nombreuses activités pratiques telles que la surveillance multicapteur, la robotique d'intervention, la gestion d'équipes d’engins non habités. Ces agents sont hétérogènes et ne perçoivent pas nécessairement les mêmes informations. De plus, à cause de leur perception locale, leurs connaissances sont incertaines, mutuellement contradictoires, voire erronées: nous les qualifions de croyances. L'élaboration d’un point de vue commun ne consiste donc pas simplement à juxtaposer des points de vue locaux: les agents doivent résoudre des conflits portant sur leurs croyances afin d’aboutir a ce résultat commun. Dans ce contexte, nous développons notre contribution selon les points suivants: nous proposons un protocole générique de coopération pour des agents devant élaborer une conjecture commune. Cette étude constitue un travail de synthèse et de formalisation a posteriori de méthodes de coopération effectives; nous formalisons la notion de conflits, puis nous introduisons la notion de croyance commune comme une conjecture caractérisant le point de vue commun d’un groupe d’agents et permettant une prise de décision collective et cohérente. This thesis is within the field of distributed artificial intelligence and multiagent systems, which is expanding both from the theoretical and the applicative points of view. The main topic of this research is the elaboration of a common representation, which is achieved by a set of cooperative autonomous systems or "agents" (e. g. gnopters, autonomous underwater vehicles, robots) that gather their locally inferred conjectures. This is a topic of great concern for applications such as multisensor surveillance systems, robotics, unhabited vehicle teams. The agents that are considered are heterogeneous and do not necessarily get the same information. Furthermore, because of their local perception, their knowledge is uncertain, mutually contradictory and even erroneous: it is called a belief. Consequently, the elaboration of a commun point of view is not the mere juxtaposition of the local points of view: the agents have to cope with their conflicting beliefs in order to set out a common result. Our contribution to these issues is the following: a generic cooperation protocol for agents that have to elaborate a common conjecture is proposed. This protocol aims to synthesize and formalize effective and practical cooperation methods; the conflict concept is formalized and the notion of common belief intended as a conjecture characterizing the point of view of a group of agents, and allowing a collective and coherent decision process to be built, is then introduced.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.

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