S9 SIIA SMA et simulation interactive

Présentation

L'objectif de cette UE est l'étude des systèmes multi-agents pour la modélisation et la simulation de systèmes complexes. L'accent sera mis sur le paradigme des systèmes multi-agents tant du point de vue des concepts que du point de vue des modèles théoriques sous-jacents. Ce paradigme sera la clef de voute de la modélisation de systèmes complexes. Afin d'approfondir cette notion de modélisation de systèmes complexes, l'accent sera mis sur la modélisation et la simulation de phénomènes biologiques qui sont par nature des phénomènes complexes. Cette phase de modélisation et la simulation permet une meilleure compréhension des interactions et des phénomènes au sein de systèmes complexes.

Compétences visées

Système Multi-Agents: concepts, modèles théoriques, modélisation de systèmes complexes et laboratoires virtuels pour la biologie.

Descriptif

1) SMA concepts, modèles théoriques, etc.) : 8h
Principes et modèles théoriques des systèmes multi-agents. Les différentes approches de modélisation multi-agents: centrées agent, interaction, environnement, organisation. Programmation orientée agent - études de cas : coordination décentralisé, résolution distribuée de problèmes.
2) SMA et modélisation de systèmes Complexes : 2h
Introduction et généralités sur les systèmes complexes, exemples ;  Adéquation des SMA pour l'approche "bottom-up" ; SMA pour la simulation et la modélisation de systèmes complexes : pourquoi simuler ? Comment construire un modèle ? Exemples et applications en Biologie.
3) SMA et modélisation en biologie : 4h
Introduction aux laboratoires virtuels, modélisation et simulation multi-agents in-virtuo.
4) Exemple de Laboratoire Virtuel (NetBioDyn): 6h
Présentation des défis de la simulation dans le cadre de la médecine ré-générative et de NetBioDyn: définition des agents, leurs comportements, les interactions possibles. Ordonnancement chaotique ; Exemples et applications en Biologie : systèmes complexes multi-cellulaire.

Bibliographie

- M. Wooldridge. An Introduction to MultiAgent Systems, Wiley, 2002

- Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, Weiss, 2000

- Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction, Railsback, Grimm, 2012

- Olivier Boissier, Sylvain Gitton, and Pierre Glize. Caractéristiques des systèmes et des applications multi-agents. Systèmes Multi-Agents, pages 25-54, 2004

- Kravari, Kalliopi and Bassiliades, Nick. A Survey of Agent Platforms, Journal of Artificial Societies and Social Simulation 18 (1) 11, 2015.

- Melanie Mitchell, Complexity : a guided tour, 2009

- C.E Sansores et al, BioMASS: A biological multi-agent simulation system, Federate Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS), sept 2011.

- K. Tomita et al, E-cell: Software environment for whole-cell simulation, Bioinformatics, 1999.