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Synthèse

Les systèmes multi-agents permettent de résoudre un grand nombre de problèmes, à la fois dans la simulation de foules, dans la planification et la recherche de chemins et dans la simulation de problèmes complexes, pour mieux les comprendre et les étudier.

Ils reposent tous sur les observations faites sur les insectes eusociaux, qui sont capables de résoudre des tâches très complexes à partir de règles très simples. C’est par émergence que la solution apparaît, et non par un plan préprogrammé. Les abeilles trouvent de nouvelles sources de nourriture, les fourmis communiquent par phéromones pour optimiser les accès à la nourriture et les termites construisent d’énormes termitières climatisées.

En informatique, les systèmes multi-agents contiennent donc un environnement dans lequel se trouvent des objets et des agents. Il n’y a que très peu de règles à suivre sur ceux-ci, et chaque problème pourra donc avoir une ou plusieurs modélisations possibles.

Il existe cependant quelques algorithmes plus connus parmi les systèmes multi-agents. On peut citer les algorithmes simulant les comportements de meutes basés sur les boids, l’optimisation par colonies de fourmis et ses phéromones artificielles, les systèmes immunitaires artificiels permettant de détecter et de réagir à des attaques ou menaces ...