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G

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ne pas distribuer un algorithme de r solution classique. ne pas n gocier (m morisation ... ajout d ' tudiants. ajout de professeurs. ajout de cr neaux disponibles ... – PowerPoint PPT presentation

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Tags: ajout

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Title: G


1
Génération distribuée demploi du temps
  • agents sous stress
  • Pierre Chevaillier, Pierre De Loor
  • LI2-ENIB

2
Plan
  • Principes
  • Modèle
  • Implémentation démonstration
  • Extension
  • Conclusions

3
Principes
  • Simplicité
  • ne pas distribuer un algorithme de résolution
    classique
  • ne pas négocier (mémorisation-historique-usine à
    gaz)
  • multi-agents diffusion/influence
  • Observation de réunions
  • stress individuel
  • stress collectif
  • seuils de tolérance

4
Principes
prof détendu
élèves détendus
élèves détendus
élèves détendus
prof détendu
prof détendu
5
Principes
  • Fixer des objectifs aux élèves
  • obtenir un cours E1
  • obtenir un cours E2
  • etc.
  • Objectifs non atteints
  • stress -gt requête

6
Principes
 nous voulons un cours E1 et E2
prof détendu
Elèves stressés
prof détendu
Diffusion  nous voulons un cours E1 
prof détendu
7
Principes
  • Un prof perçoit une requête
  • ça le stresse
  • sil est compétent (matière enseignée)
  • il cherche un créneau disponible
  • s il le trouve, il le propose
  • sinon il se stresse
  • sil n est pas compétent il ne fait rien

8
Principes
prof détendu
Lundi 8-10 E1
Lundi 8-10 E2
prof stressé
prof stressé
9
Principes
  • Les élèves peuvent refuser une offre
  • créneau déjà pris
  • les refus stressent tous les agents
  • les profs trop stressés  piquent une colère 
  • annulation de leurs cours
  • descente du stress

10
Principes
 nous voulons un cours de E1 et de E2 
prof stressé
elèves stressés
 nous ne voulons pas de l offre 
 j annule mes cours 
elèves stressés
prof stressé
prof en colère
11
La variable de stress
stress
colère
requête
1
crise
tolérance
0
temps
12
La variable de stress
  • Probabilité de colère
  • tous les agents ne se mettent pas en colère au
    même moment
  • les agents concernés par les refus sont plus
    stressés que les autres (gêneurs)

13
Modèle
  • Agent sous stress
  • buts personnels
  • buts requis (par les autres)
  • compétences
  • Messages
  • requête (compétence)
  • offre (but)
  • refus (offre)
  • désengagement (but)

14
Agent stressé
15
Dynamique du stress
16
Comportement
17
Traitement des messagesrequête - offre
Request Processing
Bid processing
Request
Bid
request.skill in self.skills
bid.goal in self.personalGoals
newGoal createGoal(request.skill)
ok accept(bid.goal)
ok reach(newGoal)
ok
not ok
not ok
ok
personalGoals.remove(bid.goal)
Bid
BidDenial
reachedPersonalGoals.add(bid.goal)
requestedGoals.add(newGoal)
18
Traitement des messagesRefus offre - abandon buts
BidDenial Processing
Cancellation Processing
BidDenial
Cancellation
bidDenial.goal in reachedRequestedGoals
ok cancellation.goal in reachedPersonalGoals
reachedRequestedGoal.remove(bidDenial.goal)
ok
not ok
reachedPersonalGoals.remove(goal)
personalGoals.add(newGoal)
19
Agent Prof
  • Attributs
  • stress
  • buts personnels aucuns
  • buts requis PlacerUnCours
  • compétences Trouver Prof et Créneau
  • Messages émis
  • offre (PlacerUnCours)
  • désengagement (PlacerUnCours)

20
Agent Elève
  • Attributs
  • stress
  • buts personnels placerUnCours
  • buts requis aucuns
  • compétences aucunes
  • Messages émis
  • requête (Trouver Prof et Créneau)
  • refus (placerUnCours)

21
Prof-élèves agents stressés
22
Implémentation
  • oRis
  • modification dynamique
  • ajout d étudiants
  • ajout de professeurs
  • ajout de créneaux disponibles

23
Introduction de salles
  • Agents stressés
  • stress
  • buts personnels aucun
  • buts requis Localiser un Cours
  • compétences trouver une salle
  • Mise en œuvre
  • obtenir un comportement générique
  • pas de  séquence  de résolution

24
Compétences plus génériques unification
partielle
  • Unification d attributs
  • Cours
  • élèves g1
  • prof e2
  • horaire X
  • salle X
  • Compétence unification partielle d attributs
  • prof unifie prof et horaire
  • salle unifie salle

Notion de But  presque atteint 
25
Nouvelles requêtes
  • Contiennent un but  pas ou presque atteint 
  • Acceptation
  • Si les compétences permettent d enrichir le but
    requis
  • Si le but requis possède certaines
    caractéristiques
  • exemple les salles n accepteront de traiter le
    but  Cours  que si celui-ci possède un créneau.

26
Acceptation d une offre
  • Si le but proposé était non atteint
  • acceptation
  • Sinon
  • si le but proposé enrichit un but presque atteint
    acceptation
  • un attribut contradictoire par rapport à un but
    presque atteint refus

27
Conclusion
  • Résolution multi-agents
  • Simple
  • Extensible
  • Dynamique
  • Premiers résultats encourageants
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