Smart Mobility. Une approche utilisant la planification et la coordination multi-agents

Dans cette thèse, nous proposons une approche auto-adaptative pour construire un système intelligent de gestion des feux de circulation à utiliser dans les intersections. Cette approche s'appuie sur l'architecture des systèmes multi-agents (MAS) et le paradigme de l'agent BDI pour modéliser, concevoir et mettre en œuvre un SMA pour le contrôle du trafic capable de prendre en charge un mécanisme de régulation distribué et collaboratif tout en tenant compte des changements dynamiques du flux de trafic. Nos recherches concernent les domaines des systèmes sensibles au contexte, des agents intelligents, des systèmes multi-agents, de la planification collaborative entre agents, des architectures distribuées, du raisonnement contextuel et de l'intelligence ambiante. Nos contributions incluent un modèle général pour l'augmentation contextuelle des agents intelligents, un mécanisme de planification collaborative pour les agents contextuels et un cadre pour fournir la planification des agents en tant que service dans des architectures distribuées et faiblement couplées. Ce travail, lorsqu'il est combiné, aboutit à un agent collaboratif apte à être utilisé dans des scénarios impliquant la gestion et le contrôle des feux de circulation. Nos expériences cumulées, ainsi que l'évolution de notre architecture d'agents, aboutissent à un SMA qui permet aux agents d'optimiser la réalisation de leurs intentions individuelles et est capable de s'appuyer sur des processus auxiliaires tels que l'apprentissage automatique pour améliorer la qualité globale du système. Notre approche est validée par des expériences localisées, des simulations et des expériences reflétant des scénarios du monde réel.