La complexité dans les Simulations Multi-Agents
Abstract
The algorithmic complexity of a multi-agent simulation comes from several sources : the intrisic complexity of the phenomenon to tackle, cognitive skills of agents as well as the mode- ling choices made while designing the distributed model and the underlying simulation engine (behaviour, environment, time, perception models, etc.), each one being likely to be implemented by multiple ways. It is necessary to explain each of those choices, from analysis to implementation, to optimize the progression of the resulting computer simulation, to avoid the introduction of sometimes critical biases and to obtain a simulation as simple as possible for a given phenomenon.
La complexité algorithmique d'une simulation multi-agent résulte de plusieurs sources : complexité intrinsèque du phénomène abordé, compétences cognitives des agents, mais aussi choix de modélisation décidés lors de la conception du modèle distribué et du moteur de simulation sous-jacent (modèles de comportements, d’environnement, de temps, de perception, etc.), chacun étant en outre susceptible d’être implémenté de multiples façons. Il est nécessaire de mesurer les conséquences de chacun de ces choix, de l’analyse à l’implémentation, aussi bien pour optimiser le déroulement de la simulation informatique qui en résulte, pour éviter d’y introduire des biais parfois critiques, et pour obtenir la simulation la plus simple possible d’un phénomène donné.
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