DUCTOR Sylvain
Direction de recherche : Zahia GUESSOUM
Mécanismes de coordination pour l'allocation dynamique de ressources dans des systèmes multi-agents large-échelle et ouverts
Les systèmes multi-agents offrent un paradigme adapté à la résolution de problèmes distribués d'optimisation de contraintes. De plus en plus d'applications doivent faire face à ce type de problèmes, notamment dans les domaines du cloud computing ou de l'ubiquitous computing. Dans ces domaines, différents agents, pouvant défendre des intérêts différents, sont en concurrence et doivent se coordonner pour déterminer une issue commune. Il s'agit alors d'optimiser l'utilité de chacun des agents tout en respectant les contraintes du problème. Les applications qui nous intéressent sont large-échelle et caractérisées par des variations dynamiques de l'environnement, des objectifs des agents et de la topologie (des composants peuvent apparaître ou disparaître).
Le domaine de l'ingénierie du bien-être a récemment proposé une solide analyse théorique et expérimentale d'une approche adaptée à la résolution de ce type de problèmes : la négociation consensuelle itérée. Ce domaine a notamment étudié les relations existant entre les fonctions de décision des agents, la classe de contrats négociés et l'issue de la négociation à l'échelle sociale. Néanmoins, à notre connaissance, aucune contribution de ce domaine n'a porté sur la formalisation et la conception des mécanismes de coordination.
Cette thèse porte sur la conception de mécanismes de coordination opérationnels en se plaçant dans le paradigme de l'ingénierie du bien-être. Nous contribuons tout d'abord à ce domaine en élaborant un modèle formel des mécanismes de coordination puis nous concevons une architecture générique d'agent négociant. En nous appuyant sur ce modèle et cette architecture, nous proposons cinq mécanismes de coordination répondant à des contextes applicatifs différents et offrant des caractéristiques différentes en termes de qualité de convergence, et de complexité en calcul et en communication. Les cinq mécanismes proposés sont applicables à des problèmes large-échelle, dynamiques et ouverts. Les premiers se concentrent sur la famille des problèmes d'allocation de ressources et exploitent des propriétés inhérentes à ceux-ci. Le dernier mécanisme, quant à lui, s'applique au cadre plus général des problèmes distribués d'optimisation de contraintes. Enfin, une évaluation expérimentale des deux premiers mécanismes a été menée dans le cadre du problème de tolérance aux fautes par réplication. Les mécanismes ont été comparés à une approche parallèle et à une approche issue du domaine des problèmes distribués d'optimisation de contraintes.
Soutenance : 18/01/2013
Membres du jury :
M. Jérôme LANG, Chercheur CNRS, Université Paris Dauphine [Rapporteur]
M. Philippe MATHIEU, Professeur, Université Lille 1 [Rapporteur]
M. Paul BOURGINE, Chercheur, Ecole Polytechnique
M. René MANDIAU, Professeur, Université Valenciennes
M. Nicolas MAUDET, Professeur, Université Pierre et Marie Curie
M. Patrice PERNY, Professeur, Université Pierre et Marie Curie
M. Mikal ZIANE, Maître de conférence HDR, Université Paris Descartes
Mme. Zahia GUESSOUM, Maître de conférence HDR, Université Pierre et Marie Curie
Publications 2009-2022
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2022
- C. Buron, Z. Guessoum, S. Ductor, O. Roussel : “MoCaNA, un agent de négociation automatique utilisant la recherche arborescente de Monte-Carlo”, Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle, vol. 3 (5-6), Post-actes des Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents, pp. 645-669, (Association pour la diffusion de la recherche francophone en intelligence artificielle) (2022)
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2019
- C. Buron, Z. Guessoum, S. Ductor : “MCTS-based Automated Negotiation Agent”, International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA), vol. 11873, Lecture Notes in Computer Science, Torino, Italy, pp. 186-201, (Springer) (2019)
- C. Buron, Z. Guessoum, S. Ductor : “MCTS-based Automated Negotiation Agent (Extended Abstract)”, AAMAS 2019 - 18th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, Montreal, Canada, pp. 1850-1852, (International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems) (2019)
- C. Buron, S. Ductor, Z. Guessoum : “MoCaNA, an automated negotiation agent based on Monte Carlo Tree Search”, AAMAS 2019 - 18th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, Montreal, Canada (2019)
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2018
- C. Buron, Z. Guessoum, S. Ductor, O. Roussel : “MoCaNA, un agent de négociation automatique utilisant la recherche arborescente de Monte-Carlo”, Vingt-sixièmes Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents, Métabief, France (2018)
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2016
- C. Buron, S. Ductor, Z. Guessoum : “Marchandage et Curiosité”, 24e Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA 2016), Rouen, France (2016)
- C. Buron, S. Ductor, Z. Guessoum : “Curiosity-Aware Bargaining”, European Starting AI Researcher Symposium (STAIRS), vol. 284, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, The Hague, Netherlands, pp. 27-38, (IOS Press) (2016)
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2013
- S. Ductor : “Mécanismes de coordination pour l’allocation dynamique de ressources dans des systèmes multi-agents large-échelle et ouverts”, soutenance de thèse, soutenance 18/01/2013, direction de recherche Guessoum, Zahia (2013)
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2011
- S. Ductor, Z. Guessoum, M. Ziane : “Adaptive Replication of Fault-Tolerant Multi-Agent Systems”, 2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology, vol. 2, Lyon, France, pp. 304-307, (IEEE Computer Society Press) (2011)
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2010
- Ch. Dony, S. Kchir, Ch. Tibermacine, Ch. Urtado, S. Vauttier, S. Ductor, Z. Guessoum : “Combining Exception Handling and Replication for Improving the Reliability of Agent Software”, 10 pages (2010)
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2009
- S. Ductor, Z. Guessoum, M. Ziane : “Gestion des ressources et réplication adaptative pour fiabiliser les SMA”, Rencontre des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle, Hammamet, Tunisia, pp. 47-62 (2009)
- S. Ductor, Z. Guessoum, M. Ziane : “Resource Management and Adaptive Replication for Fault-Tolerant MAS”, Fourth International Workshop on Massively Multi-Agent Systems, Budapest, Hungary, pp. 63-77, (Springer) (2009)