Table des matiÃ¨res - Gilles Daniel

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352 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société. 15.7. Conclusion Nous avons voulu insister dans ce chapitre sur l’importance de l’organisation spatiale dans toute modélisation multi-agents géographique, en particulier sur les différents types de voisinage. Un modèle général de structuration a été présenté, qui permet de traiter la plupart des types d’organisation. Nous avons aussi présenté assez rapidement les problèmes concernant les liens entre espace et temps. Nous n’avons pas insisté sur l’aspect comportemental des agents, cet aspect ayant été abordé dans les chapitres précédents et sera précisé dans les chapitres suivants dans leur aspect géographique. 15.8. Bibliographie [BER 82] BERGE C., Graphes, Paris, Gauthier-Villars, (3° ed) 1983. [LAN 94] LANGLOIS P. « Formalisation des concepts topologiques en géomatique », Revue internationale de géomatique, vol. 4 (2), p. 181-205, 1994. [LAN 02] LANGLOIS P., DELAHAYE, D. « RuiCells, automate cellulaire pour la simulation du ruissellement de surface », Revue Internationale de Géomatique, vol.12 (4), p.461-487, 2002. [LAU 93] LAURINI R., MILLERET-RAFFORT F., Les bases de données en géomatique, Paris, Hermes, 1996. [SAF 04] SAFF E., HARDIN D., « Discretizing Manifolds via Minimum Energy Points », Notices of the American Mathematical Society, 2004. [SCO 96] SCOLL M., VOISARD A., PELOUX J.-P., RAYNAL L., RIGAUX P., SGBD géographiques. Spécificités, Paris, International Thomson Publishing France, 1996.
Chapitre 16 « A Monte Carlo approach to diffusion » : une étude « historique » revisitée par la modélisation multi-agents. 16.1. Introduction En 1995, le sociologue Everett Rogers présente un constat édifiant des recherches dans le domaine de la diffusion : celles-ci sont atrophiées, la plupart des méthodes sont bien rodées et les questions essentielles sont semble-t-il résolues. La plupart des études reposent ainsi sur l’utilisation « à la chaîne » de modèles, sans que de nouvelles questions émergent. A la même époque, le géographe Peter Gould [GOU 95] tire un constat convergent à celui d’E. Rogers et renforce ce point de vue : la relative stagnation des recherches est due à la méconnaissance des véritables processus à l’œuvre lors de la diffusion, celle-ci ayant entraîné le développement et le raffinement de modèles mathématiques n’ayant qu’une faible portée explicative et prédictive. Si le constat d’inertie des recherches dans ce domaine est identique à la fin des années 1990, il est probable que ce sont à la fois les méthodes à la disposition du chercheur et la connaissance partielle des processus à l’origine des phénomènes de diffusion qui en sont à l’origine. Les méthodes employées ont tendance à circonscrire la curiosité du chercheur et à ne faire poser que les questions auxquelles elles peuvent apporter des réponses. C’est en cherchant les limites de ces méthodes qu’il est alors possible de dépasser les frontières artificielles que l’on s’est fixées, pour Chapitre rédigé par Eric DAUDE.
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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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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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Annexe - épistémologie dans une c
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Sciences sociales computationnelles
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La fin des débuts pour les systèm
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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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Deuxième partie Modélisation et s
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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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Chapitre 13 Apprentissage dans les
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