Auto-calibration adaptative de modèles de simulation de trafic par système multi-agent
Résumé
La simulation multi-agent est un outil d’analyse et de prévision pertinent, souvent utilisée pour étudier et comprendre des phénomènes complexes. Elle se base pour cela sur des modèles de simulations permettant de reproduire le fonctionnement d’un système/ d’une entité à différents niveaux et échelles. Ces modèles se basent en entrée sur un ensemble de paramètres modifiant le fonctionnement du système étudié. Afin que ce fonctionnement soit le plus réaliste possible, une phase de calibration à partir de données réelles est requise. La calibration de modèles de simulations multi-agents est un problème NP-difficile [6] du fait de l’hétérogénéité et de l’interdépendance des paramètres ainsi que de la dynamique des éléments en interaction au sein du modèle utilisé. Dans cet article, nous abordons le problème de la calibration temps réel (ou en ligne) de modèles de simulations sous trois objectifs : Le réalisme : le comportement du modèle calibré doit être le plus proche possible du système de référence ; L’adaptation au changement : le modèle doit s’adapter aux changements qui surviennent dans le système de référence ; L’interactivité : le système doit pouvoir prendre en compte des contraintes introduites par l’utilisateur durant l’exécution de la simulation. L’objectif de ce travail concerne la mise en place d’un outil interactif permettant l’auto-calibration des modèles de simulations par l’exploration dynamique de l’espace des paramètres afin que le fonctionnement soit le plus pertinent par rapport au système observé. L’outil envisagé ici est utilisé et validé sur des modèles de simulations du trafic routier.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)