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302 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société. [KOZ 03] KOZA J., KEANE M., STREETER M., MYDLOWEC W., YU J., LANZA G., Genetic Programming IV: Routine Human-Competitive Machine Intelligence, Kluwer, 2003. [MIT 96] MITCHELL M., An Introduction to genetic algorithms, Cambridge, Ma., MIT Press, 1996. [ROT 95] ROTH A., ER’EV I., “Learning in Extensive Form Games: experimental Data and simple Dynamic Models in the Intermediate Term”, Games and Economic Behavior, vol. 8, p.164-212, 1995. [TES 04] TESFATSION L., Notes on learning, 30 mars 2004 http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/learning.pdf [VAL 04] VALLEE T., YILDIZOGLU M., “Présentation des algorithmes génétiques et de leurs applications en économie”, Revue d'Economie Politique, vol. 114, p. 711-745, 2004. [WAT 89] WATKINS C., Learning from delayed rewards, Ph.D. thesis, Cambridge University, UK, 1989. [WIT 75] WITTENMARK B.D., “Stochastic adaptive control methods: A survey”, International Journal of Control, vol. 21, p. 705–730, 1975.
Chapitre 14 Influence sociale, jeux de population et émergence dans les modèles multi-agents 14.1. Introduction Dans ce chapitre, nous introduisons dans des modèles d’agents en interaction de l’agitation stochastique (rationalité « bruitée » et / ou rencontres aléatoires) et une forme d’apprentissage très stylisée. D’un point de vue économique et social, il s’agit de voir comment des équilibres de coordination socialement souhaitables, d’un point de vue individuel comme collectif, peuvent être déstabilisés ou mis hors d’atteinte par l’introduction d’une dimension aléatoire [BLU 03] comme par la prise en compte de phénomènes d’influence. Mais on peut aussi montrer que ce même type de mécanismes peut permettre de sortir dans certaines conditions de situations non souhaitables. Du point de vue de l’implémentation de modèles multi-agents, l’introduction de ces nouvelles dimensions pose des problèmes nouveaux, tout en restant compatible avec les principes classiques des automates à états finis [Chapitre 11]. Un pas qualitatif important vers des agents cognitifs est proposé dans la dernière partie de ce chapitre, à travers une discussion des différentes dimensions de l’émergence dans les modèles multi-agents. Il s’agit alors d’étudier la prise de conscience par les agents d’un phénomène émergent, et de sa traduction dans une causalité « top down » (ou « downward ») plutôt que « bottom up » à travers des phénomènes d’émergence forte (aussi qualifiés « d’immergents » par Nigel Gilbert [Chapitre 5]). Chapitre rédigé par Denis PHAN
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Table des matières PREMIERE PARTIE
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Première partie Introduction Depui
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Introduction . 9 permettent de form
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Chapitre 1 Concepts et méthodologi
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Chapitre 2 Introduction à la modé
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Chapitre 3 Explorer les modèles pa
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Explorer les modèles par simulatio
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Chapitre 4 Evaluation et validation
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Evaluation et validation de modèle
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Sciences sociales computationnelles
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Chapitre 6 La fin des débuts pour
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La fin des débuts pour les systèm
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Chapitre 8 Essai d’épistémologi
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Essai d’épistémologie de la sim
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Chapitre 10 Modélisation d’accom
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Modélisation d’accompagnement. 2
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Modélisation multi-agents comme co
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Chapitre 11 Des réseaux d’automa
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Des réseaux d’automates aux mod
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