Simulateur SMA avec une nouvelle architecture d'agent de dynamiques du land use
2023–2024
Ce projet de recherche fondamentale a présenté une nouvelle approche de conception d’agents cognitifs intégrant la représentation et le raisonnement spatiaux dans la modélisation multi‑agents dédiée aux simulations d’utilisation des terres. La motivation profonde de notre contribution centrée sur l’agent réside dans le développement croissant des plateformes de simulation multi‑agents…
Ce projet de recherche fondamentale a présenté une nouvelle approche de conception d’agents cognitifs intégrant la représentation et le raisonnement spatiaux dans la modélisation multi‑agents dédiée aux simulations d’utilisation des terres. La motivation profonde de notre contribution centrée sur l’agent réside dans le développement croissant des plateformes de simulation multi‑agents spatialement explicites. Nous nous appuyons sur cette évolution technologique et sur la théorie des topologies pour doter l’agent de capacités de représentation et de raisonnement spatial humain, selon une architecture Belief–Desire–Intention (BDI). Une mise en œuvre pilote de la méthodologie, avec des expériences de simulation sur un modèle de chasse, a été réalisée dans la plateforme GAMA afin d’évaluer les performances des agents. Les simulations révèlent une tendance cohérente dans la dynamique des populations animales et confirment également une forte sensibilité du modèle à l’intégration des connaissances et du raisonnement spatiaux dans les modèles multi‑agents d’acteurs humains. Ces résultats démontrent la réussite de l’implémentation et soulignent l’importance de la dimension spatiale dans la puissance expressive et la validité des modèles multi‑agents. Les recherches futures devraient donc mettre l’accent sur la conception de représentations de la connaissance humaine et l’incorporation de capacités d’apprentissage afin d’améliorer l’efficacité des modèles.
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