Exploration de l'espace de paramètres d'un modèle à base d'agents

National audienceQuand on développe un système multi-agent (SMA) ou des modèles dans le contexte de la simulation à base d'agents, la mise au point du modèle constitue un pas important dans le processus de conception. En effet les modèles à base d'agents sont généralement caractérisés par de nombreux paramètres qui déterminent la dynamique globale du système. De plus, des changements même faibles sur certains paramètres (parfois un seul) peuvent mener quelquefois à une modification radicale de la dynamique du système dans son ensemble. Le développement d'un modèle à base d'agents et le choix de ses paramètres peuvent alors devenir longs et fastidieux en l'absence de stratégie précise, automatique, systématique pour explorer cet espace de paramètres. C'est au développement d'une telle stratégie que nous travaillons en suggérant l'utilisation des algorithmes génétiques. L'idée est de capturer dans la fonction de fitness le but du processus de conception (efficacité pour le SMA de réaliser une fonction donnée, réalisme pour les modèles à base d'agents...) et de faire évoluer automatiquement le modèle dans cette direction. Cependant l'utilisation des algorithmes génétiques dans le contexte de la simulation à base d'agents apporte des difficultés spécifiques que nous allons développer dans cet article, en expliquant des solutions possibles et en les illustrant sur un modèle simple et bien connu : le fourragement par une colonie de fourmis