Rapport de stage : modélisation d'une colonie de chauve-souris vampires en vue de réaliser une application ludo-éducative

Extraits

[...] Ces relations peuvent être des relations d'accointances (reconnaissances d'agent) ou des relations de communicabilité. La dualité agent/environnement est au cœur des systèmes multi-agents, puisque l'environnement va structurer le comportement des agents (contraintes), et les agents vont également modifier leur environnement Modélisation par systèmes multi-agents Le besoin d'utiliser les systèmes multi-agents comme support de simulation vient des limites des techniques de simulation traditionnelles (modèles déterministes et stochastiques). Les méthodes de simulation classiques représentent les individus de manière agrégée, tandis que la simulation par système multi-agents considère chaque individu, ce qui apporte plus de cohérence dans le modèle et une plus grande souplesse et modularité des individus. [...]

[...] qui peut être capable d'agir dans un environnement, b. qui peut communiquer directement avec d'autres agents, c. qui est mue par un ensemble de tendances (sous la forme d'objectifs individuels ou d'une fonction de satisfaction, voire de survie, qu'elle cherche à optimiser), d. qui possède des ressources propres, e. qui est capable de percevoir (mais de manière limitée) son environnement, f. qui ne dispose que d'une représentation partielle de cet environnement (et éventuellement aucune), g. qui possède des compétences et offre des services, h. [...]

[...] Bien sûr, cette fonction ne sera effective que pour les vampires adultes. • partirChasser() n'est pas implémentée pour l'instant, elle vise à reproduire graphiquement une chasse. • resultatChasse() correspond au tirage aléatoire pondéré par le taux de réussite de chaque vampire qui va déterminer si le vampire à eu une chasse fructueuse ou non. • isMovable() va déterminer si le vampire est apte à migrer vers une autre niche. On peut noter que les vampires qui ne sont pas des femelles de plus de 10 mois répondront toujours qu'ils ne sont pas aptes. [...]

[...] Lorsque ce type jeu est itéré, le nombre de stratégie devient vite extrêmement grand (il croît exponentiellement avec le nombre de coups). Parmi ces stratégies, (Delahaye, 1992) en retient 12, dont : • La stratégie “méchante” (toujours trahir). • La stratégie “gentille” (toujours coopérer). • La stratégie du “donnant-donnant”, consistant à riposter par un trahison à toute trahison de l'autre. • La stratégie “lunatique” consistant à faire son choix au hasard. Dans le cas du dilemme du prisonnier itéré, où le nombre d'itération n'est pas connu à l'avance, la meilleure stratégie à adopter est le « donnant- donnant ». [...]

[...] • La gestion d'un aussi grand nombre de classes (la version actuelle de l'application comptabilise 42 classes et un peu plus de 6000 lignes de code). La découverte de la technique de simulation par systèmes multi-agents qui est une technique largement utilisée dans la modélisation de systèmes complexes, a été un point fort de mon stage. Perspectives 2.1Exploration du modèle Le modèle étant exploitable, il reste maintenant à l'explorer à la recherche de paramètres adéquats pour la colonie. Ces paramètres devront permettre des conditions de jeux idéales pour l'exposition, à savoir que les demandes de régurgitation doivent apparaître régulièrement et que la stratégie « donnant-donnant » reste la meilleure stratégie pour la survie de la colonie Réalisation du jeu Un rendez-vous est prévu le 8 Juillet avec nos correspondants au Muséum d'Histoire Naturelle, afin de se mettre d'accord sur le scénario et le déroulement du jeu. [...]