Table des matières - Gilles Daniel

384 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société.
tolérance. Un habitant insatisfait tente ensuite de trouver une maison libre i. S’il en
trouve une, il se déplace de sa maison j vers une nouvelle maison i non occupée.
Pour accélérer la recherche de maisons, le système mémorise une liste des maisons
non habitées qu’il met à jour après chaque déplacement.
17.3.1.1. Modélisation algorithmique.
Le diagramme UML se traduit assez simplement en un algorithme qui reprend
les deux phases d’évaluation et d’action. Nous avons programmé cet algorithme
sous Excel en langage VBA.
Nous disposons les maisons sur un maillage cellulaire où chaque cellule est un
carré (et aussi une cellule au sens Excel). L’indice de maison j du diagramme UML
est alors remplacé par un double indice (i, j) qui indique les numéros de ligne et de
colonne de la cellule carrée. Le numéro de ligne i varie de 1 à NL et le numéro de
colonne j varie de 1 à NC, avec N = NC*NL.
Densité de population
Seuil de tolérance
Occupations
Maisons libres
Un pas de temps de
simulation
Nouvelles occupations
Nouvelles maisons libres
Conventions SADT : à gauche les flux d’entrée (consommation), à droite les flux de
sortie (production), en haut les contrôles. La boîte représente la fonction du système.
Figure 17.2. Schéma systémique du modèle.
L’algorithme prend deux tableaux en entrée : Occupation(i, j), et
ListeHabitationsLibres(k) qui indiquent respectivement le type d’occupation de la
cellule (i, j) et la position de la k-ième maison libre. Ces tableaux sont remplis
durant la phase d’initialisation. Le tableau ListeHabitationsLibres n’est pas
indispensable, il permet seulement de diminuer le temps de traitement lorsque le
nombre de cellules est important devant le nombre de cases libres, en évitant une
longue recherche à chaque itération. L’algorithme calcule le tableau Satisfaction(i, j)
de chaque maison si elle est occupée, puis opère les déplacements d’individus non
satisfaits en mettant à jour la liste des maisons vides. Il fournit donc en sortie une
nouvelle configuration d’habitants dans les maisons. Enfin deux paramètres de
contrôle sont importants dans le comportement global du modèle : la densité de
population et le seuil de tolérance, ils restent fixes au cours d’une simulation. On