Analyse d'un algorithme d'intelligence en essaim pour le fourragement

Amine Boumaza, Bruno Scherrer
2008 Revue d'intelligence artificielle : Revue des Sciences et Technologies de l'Information  
Analyse d'un algorithme d'intelligence en essaim pour le fourragement. In La Revue d'intelligence Artificielle, 22 (6) : 791-816, 2008. Résumé Nous présentons un algorithme d'intelligence en essaim pour résoudre le problème du fourragement dans le cas discret. Nous illustrons l'algorithme proposéà l'aide de simulations et nous faisons une analyse complète de convergence : nous démontrons que la population d'agents simples qui compose l'essaim calcule la solution d'un problème de contrôle
more » ... et que sa dynamique converge. Nousétudions le taux de convergence de l'algorithme en fonction de la taille de la population et donnons des arguments expérimentaux et théoriques qui suggèrent que ce taux de convergence est superlinéaire en fonction du nombre d'agents. En outre, nous expliquons comment ce modèle peut etreétendu au cas où l'espace est continu et pour résoudre des problèmes de contrôle optimal en général. Nous argumentons qu'une telle approche peutêtre appliquéeà tout problème qui implique le calcul du point fixe d'une contraction. Ceci permet de concevoir une grande classe d'algorithmes d'intelligence en essaim bien compris formellement. * Equipe MAIA, LORIA Campus Scientifique BP 239, 54506 Vandoeuvre-lès-Nancy CEDEX, France 1 Dans le texte original : « One of the fundamental tasks of this new "neural networks" science is to demonstrate by mathematical analyses, computer simulations, and even working artificial sensory and control systems that it is possible to implement massively parallel information-processing functions using components the principles of which are not mysterious but already familiar from computer technology, communication science, and control engineering. There is nothing in the "neural network" area which were not known, in principle at least, from constructs already in use or earlier suggested. » 2 Un algorithme d'intelligence en essaim pour le fourragement Dans cette section, nous décrivons un algorithme d'intelligence en essaim qui permet de résoudre le problème du fourragement. Nous exhibons des simulations qui montrent que les agents finissent par transporter la nourriture depuis une source vers leur « nid », et nous présentons des données 2 Bien que l'auteur parle ici de la relation entre l'apprentissage artificiel « moderne » et le contrôle intelligent « classique », nous pensons que son propos correspondégalementà la relation entre l'intelligence en essaim et la résolution de problèmes. Dans le texte original : « [We could] characterize the split as having to do with the familiar dilemma of choo sing between obtaining clear, rigorous results on the one hand, and exploring the most interesting, powerful systems on the other. »
doi:10.3166/ria.22.791-816 fatcat:xceqpqbpkvclrgqskmybfss77y