Thomas Alves, Jérémy Rivière, Cédric Alaux,
Yves Le Conte, Frank Singhoff, Thierry Duval et Vincent Rodin.
Modèle d'interruption pour la répartition des tâches:
application à une simulation de colonie d'abeilles.
CNIA 2020, 23ème Conférence Nationale d'Intelligence
Articifielle, Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle
(RJCIA), pages 31-38, Angers (France), 29 juin-3 juillet 2020.
Résumé:
Les principaux modèles d’allocation de tâches reposent sur
l'hypothèse que chaque tâche est associée à un
stimulus, et que l’exécution de cette tâche réduit ce
stimulus.
Dans cet article, nous proposons un modèle basé sur les
modèles classiques "à seuil" (Fixed Threshold Models) et sur la
motivation intrinsèque de l'agent, qui permet de traiter des
tâches déconnectées de stimulus.
Chaque agent utilise cette motivation, influencée par ses
performances dans la réalisation de la tâche, pour
évaluer la priorité de cette tâche et décider
de l'interrompre ou de la poursuivre.
Nous avons implémenté ce modèle afin de simuler la
répartition des tâches dans une colonie d'abeilles
simplifiée.
Les premiers résultats montrent que la répartition des
tâches est efficace et robuste, et que l'utilisation de la motivation
intrinsèque comme mécanisme d'interruption semble
l'améliorer.
Mots-clefs:
Simulation à base d'agents, Répartition des tâches,
Auto-Organisation, Insectes sociaux.
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[Alves20a.pdf]