Méthode Pareto-optimale de formation et de restructuration dynamique de coalitions d'agents - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle Année : 2003

Méthode Pareto-optimale de formation et de restructuration dynamique de coalitions d'agents

Philippe Caillou
Suzanne Pinson
  • Fonction : Auteur

Résumé

Cet article présente un protocole de formation de coalitions pour des systèmes multiagents qui permet d'obtenir une solution optimale au sens de Pareto et ce sans nécessiter d'agrégation de préférences entre les agents. Il propose également une extension de ce protocole permettant une restructuration dynamique des coalitions déjà formées en fonction de changements dans l'état du monde. Il donne enfin des modèles de comportements d'agents bien adaptés à ce protocole. Une application pour la formation d'emplois du temps en fonction des préférences des étudiants et des professeurs dans un milieu universitaire a été réalisée pour le tester. Les résultats sont présentés et montrent le bon fonctionnement du protocole.

Dates et versions

hal-01185754 , version 1 (21-08-2015)

Identifiants

Citer

Philippe Caillou, Samir Aknine, Suzanne Pinson. Méthode Pareto-optimale de formation et de restructuration dynamique de coalitions d'agents. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, 2003, 17 (4), pp.655-685. ⟨10.3166/ria.17.655-685⟩. ⟨hal-01185754⟩
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