Démarche De Développement Des Systèmes Logiciels Biomorphiques

Résumé: De nos jours, les approches bio-inspirées sont largement utilisées. Certaines d'entre elles sont devenues des paradigmes dans plusieurs domaines, tels que les colonies de fourmis (Ant Colony Optimization : ACO) et les Algorithmes Génétiques (Genetic Algorithm : GA). Malgré les défis inhérents à la survie, dans le monde naturel, les organismes biologiques évoluent, s'auto-organisent et s'auto-réparent avec seulement des connaissances locales et sans aucun contrôle centralisé. L'analogie entre les systèmes biologiques et les systèmes multi agents "SMA" (Multi-Agent System) est plus qu'évidente. En fait, chaque entité dans les systèmes réels et naturels est facilement identifiée en tant qu'agent. Par conséquent, il sera plus efficace de les modéliser avec des agents. Dans un contexte de simulation, les SMAs ont été utilisés pour imiter les caractéristiques comportementales, fonctionnelles ou structurelles des systèmes biologiques. Dans un contexte général, les systèmes bio-inspirés sont réalisés avec des modèles de conception ad hoc ou avec un modèle multi-agents à objectif unique. Par conséquent, ces travaux souffrent de deux faiblesses : Le premier est l'utilisation de modèles dédiés à des fins restrictives (comme les projets académiques) ; Le second est l'absence d'un modèle de conception. Dans cette thèse, nous proposons un modèle générique multi-paradigme pour les systèmes biomorphiques. Ce modèle est basé agent et intégrera différents paradigmes bio-inspirés avec le respect de leur concepts. Nous étudions dans quelle mesure il est possible de préserver les principales caractéristiques des systèmes naturels et artificiels. Par conséquent, nous introduisons le principe influence / réaction pour gérer les interactions au sein de ces systèmes multi-agents biomorphiques. Notre modèle a été validé par une étude expérimentale.

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