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Plan du cours

Introduction aux systèmes multi-agents

  • Aperçu des systèmes multi-agents (SMA)
  • Applications des SMA dans des domaines concrets
  • Comparaison avec les systèmes à agent unique

Architectures pour les systèmes multi-agents

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

Communication et coordination entre agents

  • Protocoles et langages de communication (par 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 versus compétitives
  • Résolution des conflits entre agents

Apprentissage dans les systèmes multi-agents

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

Défis et sujets avancés

  • Évolutivité et performances dans les environnements SMA de grande échelle
  • Confiance et sécurité dans la communication entre agents
  • Considérations éthiques et implications du développement de SMA

Activités pratiques

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension solide des concepts de l'intelligence artificielle
  • Maîtrise de la programmation Python
  • Connaissance de la théorie des jeux et des systèmes distribués (recommandée)

Public visé

  • Chercheurs en IA
  • Ingénieurs en IA
 14 Heures

Nombre de participants


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