The study of Multi-agent systems ha

The study of Multi-agent systems has started with limited number of agents, mainly because of the capacity of computers. Since this limitation has been reduced with the advent of new technology, it is now possible to build new large scale systems. Two ways can be chosen to model agents, one is to build high complex cognitive agents, and the other is to build agents with low level behaviors and to study multi-agent systems with a large number of agents. It is on that second aspect we are interested in. The research interest about the analysis and the control of such massive multi-agent systems has increased this last decade in many field of research. However methods or systems are less frequently proposed. Some approaches have been presented in order to control multi-agent systems based on "Manual tuning", emergence based theory, or genetic algorithms. If manual tuning is suitable to control or to analyze the behavior of couple of agents, it is almost impossible to apply it to massive multi-agent systems. Emergence based theories describe a control from bottom (agents) to top (system). By modifying the agents' cooperative behaviors to resolve local conflicts, one expects that the system will get the proper global behavior [4]. It seems to be difficult in some cases to associate local behavior to global behavior, especially if we consider massive multi-agent systems composed by large diversity of agents. The genetic approach was








recently proposed to explore a large space of cooperative possibilities among agents [5]. This interesting approach proposes a way to control the global behavior using fitness value. However it is difficult to understand the relationship between fitness and overall behavior that emerge from the systems.

Another approach using concept of morphology originally describe by [2] have been proposed in order to analyze and to control and massive multi-agent systems [6]. The underlying idea is to describe state of agent organization, by projecting the state of the agent organization in an abstract geometrical space from various measurements made at the agent level. This projection is called morphology. The main system hypothesis is to consider that the shapes representing the system's states are correlated to the system's behavior. It has been shown that using this architecture, it is possible to control the population of an organization. This approach shows the possibility to perform an analysis of organizations from top (system) to bottom (agents) in order to control global behavior.

Kết quả (Việt) 2:

Các nghiên cứu về hệ thống Multi-đại lý đã bắt đầu với số lượng hạn chế của các đại lý, chủ yếu là do năng lực của máy tính. Kể từ khi giới hạn này đã được giảm với sự ra đời của công nghệ mới, bây giờ có thể để xây dựng hệ thống quy mô lớn mới. Có hai cách có thể được lựa chọn để mô hình đại lý, một là để xây dựng các đại lý nhận thức phức tạp cao, và khác là xây dựng các đại lý với hành vi cấp độ thấp và để nghiên cứu các hệ thống đa agent với một số lượng lớn các đại lý. Đó là trên khía cạnh thứ hai, chúng tôi đang quan tâm. Sự quan tâm nghiên cứu về phân tích và kiểm soát như các hệ thống đa agent lớn đã tăng lên trong thập kỷ cuối cùng này trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu. Tuy nhiên phương pháp hoặc hệ thống ít thường xuyên được đề xuất. Một số phương pháp đã được trình bày trong để kiểm soát hệ thống đa agent dựa trên "điều chỉnh bằng tay", lý thuyết xuất dựa, hoặc các thuật toán di truyền. Nếu điều chỉnh hướng dẫn phù hợp để kiểm soát hoặc để phân tích hành vi của vài đại lý, đó là hầu như không thể áp dụng cho hệ thống đa agent lớn. Sự xuất hiện các lý thuyết dựa trên mô tả một điều khiển từ đáy (đại lý) đầu trang (hệ thống). Bằng cách thay đổi hành vi hợp tác của các đại lý để giải quyết các cuộc xung đột địa phương, một hy vọng rằng hệ thống sẽ nhận được hành vi toàn cầu thích hợp [4]. Nó có vẻ là khó khăn trong một số trường hợp để kết hợp hành vi địa phương đến hành vi trên toàn cầu, đặc biệt là nếu chúng ta xem xét các hệ thống đa agent lớn sáng tác bởi sự đa dạng lớn của các đại lý. Các phương pháp di truyền đã được đề xuất gần đây để khám phá một không gian rộng lớn của những khả năng hợp tác giữa các đại lý [5]. Cách tiếp cận thú vị này đề xuất một cách để kiểm soát hành vi toàn cầu bằng cách sử dụng giá trị thể dục. Tuy nhiên rất khó để hiểu được mối quan hệ giữa tập thể dục và hành vi tổng thể nổi lên từ các hệ thống. Một cách tiếp cận sử dụng khái niệm về hình thái ban đầu được mô tả bởi [2] đã được đề xuất để phân tích và kiểm soát và hệ thống đa agent lớn [6] . Ý tưởng cơ bản là để mô tả trạng thái của tổ chức đại diện, bằng cách chiếu trạng thái của các tổ chức đại lý trong một không gian hình học trừu tượng từ các phép đo khác nhau được thực hiện ở cấp đại lý. Dự báo này được gọi là hình thái. Các hệ thống giả thuyết chính là xem xét rằng các hình đại diện cho tiểu bang của hệ thống có tương quan với hành vi của hệ thống. Nó đã được chứng minh rằng việc sử dụng kiến trúc này, nó có thể kiểm soát dân số của một tổ chức. Cách tiếp cận này cho thấy khả năng để thực hiện một phân tích của các tổ chức từ đầu (hệ thống) để dưới cùng (đại lý) để kiểm soát hành vi toàn cầu.