Abstract. We are interested in deve

Abstract. We are interested in developing notion of artificial emotion for a robot which are inspired from biological emotions as described by A. Damasio [1]. Artificial emotions are considered as a reaction of an artificial organism to the environment, based on its internal states. The work presented here, is based on notion of Morphology of Massive Multi-agents System originally described by Alain Cardon [2, 3]. Morphology is understood as representing the global state of Multi-agent System as shape in geometrical space. This notion is close to the notion of phase space in physics. We propose to investigate the relation between a behavior of a robot and the morphological representation of its current state by associating Massive multi-agent systems to a couple of sensors of the robot.

1 Introduction

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) 1:

Tóm tắt. Chúng tôi đang quan tâm trong việc phát triển các khái niệm của các cảm xúc nhân tạo cho một robot mà được lấy cảm hứng từ những cảm xúc sinh học như được mô tả bởi A. Damasio [1]. Cảm xúc nhân tạo được coi là một phản ứng của một sinh vật nhân tạo cho môi trường, dựa trên quốc gia nội bộ của nó. Việc trình bày ở đây, dựa trên khái niệm về hình thái của lớn nhiều đại lý hệ thống được mô tả bởi Alain Cardon [2, 3]. Hình thái học được hiểu là đại diện cho bang nhiều đại lý hệ thống, toàn cầu như hình dạng trong hình học không gian. Khái niệm này là gần với khái niệm của giai đoạn không gian vật lý. Chúng tôi đề xuất để điều tra mối quan hệ giữa một hành vi của một robot và các đại diện hình thái học của nhà nước hiện nay bằng cách kết hợp hệ thống đại lý đa lớn để một số bộ cảm biến của robot.1 giới thiệuNghiên cứu của hệ thống đại lý đa đã bắt đầu với một số giới hạn của các đại lý, chủ yếu là vì công suất máy tính. Kể từ khi sự hạn chế này has been giảm với sự ra đời của công nghệ mới, nó là bây giờ có thể để xây dựng hệ thống quy mô lớn mới. Hai cách có thể được chọn cho các đại lý mô hình, một là để xây dựng cao các đại lý nhận thức phức tạp và khác là để xây dựng các đại lý với hành vi cấp thấp và nghiên cứu nhiều đại lý hệ thống với một số lớn các đại lý. Đó là ngày thứ hai khía cạnh đó chúng tôi đang quan tâm đến. Sự quan tâm nghiên cứu về việc phân tích và sự kiểm soát của hệ thống đại lý đa lớn như vậy đã tăng lên cuối thập kỷ này trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu. Tuy nhiên phương pháp hoặc hệ thống được ít thường xuyên đề xuất. Một số phương pháp tiếp cận đã được trình bày để kiểm soát hệ thống đại lý đa dựa trên "Điều chỉnh hướng dẫn sử dụng", nổi lên dựa trên lý thuyết, hoặc thuật toán di truyền. Nếu điều chỉnh hướng dẫn sử dụng là phù hợp với kiểm soát hoặc để phân tích hành vi của cặp vợ chồng của các đại lý, nó là hầu như không thể áp dụng nó để lớn nhiều đại lý hệ thống. Nổi lên dựa trên lý thuyết mô tả một điều khiển từ dưới (đại lý) để đầu (hệ thống). Bằng cách sửa đổi các đại lý hành vi hợp tác để giải quyết xung đột địa phương, một trong những 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 các hành vi địa phương đến hành vi toàn cầu, đặc biệt là nếu chúng ta xem xét hệ thống đại lý đa lớn sáng tác bởi sự đa dạng lớn của đại lý. Phương pháp tiếp cận di truyền đổi mới đề nghị để khám phá một không gian rộng lớn của các 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, nó là khó khăn để hiểu mối quan hệ giữa thể dục và hành vi tổng thể nổi lên từ các hệ thống.Một cách tiếp cận bằng cách sử dụng các khái niệm của hình thái học ban đầu được mô tả bởi [2] đã được đề xuất trong trật tự để phân tích và kiểm soát và hệ thống đại lý đa lớn [6]. Ý tưởng cơ bản là để mô tả trạng thái của đại lý tổ chức, bởi quy hoạch bang tổ chức đại lý trong một không gian hình học trừu tượng từ các phép đo được thực hiện ở cấp độ đại lý. Phép chiếu này được gọi là hình thái học. Giả thuyết hệ thống chính là để xem xét các hình dạng đại diện cho tiểu bang của hệ thống tương quan đến hành vi của hệ thống. Nó đã được chỉ ra rằng sử dụng kiến trúc này, nó có thể để 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 rớt (đại lý) để kiểm soát hành vi toàn cầu.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt. Chúng tôi rất quan tâm đến việc phát triển khái niệm về cảm xúc nhân tạo cho một robot được lấy cảm hứng từ những cảm xúc sinh học như mô tả của A. [1] Damasio. Cảm xúc nhân tạo được coi là một phản ứng của một sinh vật nhân tạo với môi trường, dựa trên các trạng thái nội bộ của mình. Các công việc trình bày ở đây, được dựa trên khái niệm về hình thái học của Massive Multi-đại lý hệ thống ban đầu được mô tả bởi Alain Cardon [2, 3]. Hình thái học được hiểu là đại diện cho nhà nước toàn cầu của Multi-đại lý hệ thống như hình dạng trong không gian hình học. Khái niệm này là gần với khái niệm về không gian pha trong vật lý. Chúng tôi đề nghị để điều tra mối quan hệ giữa một hành vi của một robot và các đại diện hình thái học của nhà nước hiện nay bằng cách kết hợp các hệ thống đa agent Massive để một vài cảm biến của robot. 1 Giới thiệu Nghiên cứu về hệ thống Multi-đại lý đã bắt đầu với số lượng hạn chế 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.