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Plan du cours

Introduction aux systèmes multi-agents

  • Vue d'ensemble des systèmes multi-agents (SMA)
  • Applications des SMA dans des domaines réels
  • Comparaison avec les systèmes à agent unique

Architectures pour les systèmes multi-agents

  • Architectures centralisées vs décentralisées
  • Approches hybrides et en couches pour les SMA
  • Outils et frameworks pour le développement de SMA (ex. : JADE, SPADE)

Communication et coordination des agents

  • Protocoles et langages de communication (ex. : FIPA ACL)
  • Techniques de coordination : planification, négociation et synchronisation
  • Comportement émergent et auto-organisation dans les SMA

Théorie des jeux et prise de décision

  • Principes de base de la théorie des jeux pour les SMA
  • Stratégies coopératives vs compétitives
  • Résolution des conflits entre agents

Apprentissage dans les systèmes multi-agents

  • Apprentissage par renforcement dans les SMA
  • Dynamiques d'apprentissage collaboratif et adversarial
  • Transfert d'apprentissage et partage de connaissances entre agents

Défis et sujets avancés

  • Évolutivité et performance dans les environnements SMA de grande envergure
  • Confiance et sécurité dans la communication des agents
  • Considérations éthiques et implications du développement des SMA

Activités pratiques

  • Mise en œuvre d'un SMA basique pour l'allocation de ressources
  • Simulation de la communication et de la coordination des agents dans un environnement dynamique
  • Déploiement d'un SMA à l'aide d'un framework tel que JADE

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Bonne compréhension des concepts de l'intelligence artificielle
  • Maîtrise de la programmation en Python
  • Connaissance de la théorie des jeux et des systèmes distribués (recommandé)

Public concerné

  • Chercheurs en IA
  • Ingénieurs en IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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