SMA réactifs d'inspiration physique pour la prise de décision
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La prise de décision et la résolution de problème sont deux problématiques étroitement liées. La résolution de problème peut être considérée comme le processus permettant, à partir d'un ensemble de données interdépendantes constituant un problème, de trouver une solution satis- faisant un certain nombre de contraintes. La prise de décision, quant à elle, peut être considérée comme un processus cognitif permettant de choisir la solution la plus pertinente, relativement à des critères, parmi un ensemble de solutions possibles répondant à un problème donné dans le but de...
La prise de décision et la résolution de problème sont deux problématiques étroitement liées. La résolution de problème peut être considérée comme le processus permettant, à partir d'un ensemble de données interdépendantes constituant un problème, de trouver une solution satis- faisant un certain nombre de contraintes. La prise de décision, quant à elle, peut être considérée comme un processus cognitif permettant de choisir la solution la plus pertinente, relativement à des critères, parmi un ensemble de solutions possibles répondant à un problème donné dans le but de réaliser une action. En intelligence artificielle, les approches utilisées pour la résolution de problème sont très variées et dépendent à la fois du point de vue adopté pour le mécanisme de prise de décision et du cadre applicatif abordé. Bien évidemment, les systèmes multi-agents possèdent une place de choix pour traiter ces problématiques. Notre travail, présenté dans ce mémoire, se place dans le cadre théorique des systèmes multi-agents réactifs d'inspiration physique appliqués à des problèmes concrets réels tels que le contrôle de véhicules autonomes ou la conduite en convoi.
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