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<datestamp>2018-01-11</datestamp>
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<publisher>HAL CCSD</publisher>
<title lang=en>Classifier Systems and Communication within Multi-Agents Systems.</title>
<title lang=fr>Systèmes de Classeurs et Communication dans les Systèmes Multi-Agents</title>
<creator>Enée, Gilles</creator>
<contributor>Groupe de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Antilles-Guyane (GRIMAAG) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor>
<contributor>Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S) ; Université Nice Sophia Antipolis (UNS) ; Université Côte d'Azur (UCA) - Université Côte d'Azur (UCA) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)</contributor>
<description>J'étais à l'époque dans le laboratoire I3S de Sophia-Antipolis. Je suis dorénavant au laboratoire GRIMAAG en Guadeloupe.</description>
<contributor>Université Nice Sophia Antipolis</contributor>
<contributor>Philippe Collard(pc@unice.fr)</contributor>
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<source>Autre [cs.OH]. Université Nice Sophia Antipolis, 2003. Français</source>
<language>fr</language>
<subject lang=en>Classifier system</subject>
<subject lang=en>Spontaneous coordination</subject>
<subject lang=en>Homogeneous</subject>
<subject lang=en>Heterogeneous</subject>
<subject lang=en>Genetic algorithm</subject>
<subject lang=en>Artificial intelligence</subject>
<subject lang=fr>Systèmes de classeurs</subject>
<subject lang=fr>Multi-agents</subject>
<subject lang=fr>Communication</subject>
<subject lang=fr>Coordination spontanée</subject>
<subject lang=fr>Homgène</subject>
<subject lang=fr>Hétérogène</subject>
<subject lang=fr>Algorithme génétique</subject>
<subject lang=fr>Intelligence Artificielle</subject>
<subject>[INFO.INFO-OH] Computer Science [cs]/Other [cs.OH]</subject>
<type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</type>
<type>Theses</type>
<description lang=en>We focused on the communication problem within multi-agents systems, inspirited by nature and more precisely by the ants that are a perfect example of living integrating learning (ontogenesis) to genetic inheritance (phylogenesis): the Baldwin Effect.<br />We worked with agents represented by classifiers systems using genetic algorithm. We introduced a new fixed knowledge based classifiers system, the simplified Pittsburgh classifier system, which we studied in a spontaneous coordination multi-agents problem. Then, we successfully allowed “homogeneous” agents to communicate their “knowledge” using distributed elitism.<br />Finally, “heterogeneous” agents efficiently exchanged information thanks to a minimal communication model we defined, bound to reality and extended.</description>
<description lang=fr>Nous nous sommes intéressés à la problématique de la communication au sein des systèmes multi-agents en nous inspirant de la nature et plus particulièrement des fourmis qui sont un parfait exemple de l'intégration de l'apprentissage du vivant (ontogenèse) au capital génétique de celui-ci (phylogénie) : l'effet Baldwin.<br />Nous avons choisi de travailler avec des systèmes de classeurs à algorithme génétique pour représenter les agents. Nous avons introduit un nouveau type de système de classeurs à base de connaissance de taille fixe, les systèmes de classeurs de type Pittsburgh simplifié, dont nous avons étudié les propriétés dans un contexte multi-agents de coordination spontanée.<br />Nous avons ensuite proposé avec succès aux agents "homogènes" de communiquer pour échanger leur "connaissance" à l'aide de l'élitisme distribué.<br />Enfin, les agents "hétérogènes" ont échangé efficacement des informations grâce à un modèle minimal de communication que nous avons ancré dans la réalité puis étendu.</description>
<date>2003-01-06</date>
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