Table des matières - Gilles Daniel
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60 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société. [MIS 86] MISRA S., “Distributed discrete-event simulation”, ACM Computing Surveys, vol. 18, no. 1, p. 39–65, 1986. [PRA 96] PRAEHOFER H., “An Environment for DEVS-Based Multiformalism Modeling and Simulation in C++”, Proc of Annual Conference on AI, Simulation, and Planning in High Autonomy Systems, San Diego, pages 415-422, 1996. [RAM 03] RAMAT E. ET PREUX P., “Virtual laboratory environment” (VLE) : a software environment oriented agent and object for modeling and simulation of complex systems”, Simulation Modelling Practice and Theory, vol 11, p. 45-55, 2003. [RES 96] RESNICK M., “Starlogo: An Environment for decentralized Modeling and decentralized Thinking”, CHI’96 conférence, p. 11-12, 1996. [UHR 96] UHRMACHER A. M., “Variable Structure Modelling - Discrete Events in Simulation”, Proceeding of the 6th Annual Conference on Artificial Intelligence, Simulation and Planning in High Autonomy Systems, p. 133-140, 1996. [UHR 01] UHRMACHER A. M., “Dynamic Structures in Modeling and Simulation - A Reflective Approach”, ACM Transactions on Modeling and Simulation, vol 11-2, p. 206-232, 2001. [VAN 00a] VANGHELUWE H., “DEVS as a common denominator for multi-formalism hybrid systems modelling”. in Varga A., ed., IEEE International Symposium on Computer-Aided Control System Design, Anchorage, IEEE Computer Society Press, p. 129-134, 2000. [VAN 00b] VANGHELUWE H., VANSTEENKISTE G. C., “The cellular automata formalism and its relationship to DEVS”, in Van Landeghem R. ed., 14th European Simulation Multiconference (ESM), Ghent, Belgique, Society for Computer Simulation International (SCS), p. 800-810, 2000. [WAI 01] WAINER G. A., GIAMBIASI N., “Application of the Cell-DEVS Paradigm for Cell Spaces Modelling and Simulation”, Simulation 76-1, p. 22-39, 2001. [ZEI 73] ZEIGLER B., Theory of Modeling and Simulation, New York, John Wiley, 1973. seconde édition par : ZEIGLER B., KIM T. G., PRAEHOFER H., N.Y., John Wiley 1999. [ZEI 95] ZEIGLER B., SONG H. S., KIM T. G., PRAEHOFER H., DEVS Framework for Modelling, Simulation, Analysis, and Design of Hybrid Systems, Lecture Notes in Computer Science, vol 999, pages 529-551, 1995. [ZEI 00] ZEIGLER B., SARJOUGHIAN H. S., Creating distributed simulation using DEVS M& S environment, Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference, page 158-160, 2000. [ZEI 00a] ZEIGLER B., SARJOUGHIAN H. S., H. PRAEHOFER, “Theory of Quantized Systems : DEVS Simulation of Perceiving Agents”, International Journal Cybernetics and Systems, Vol. 31, No. 6., p. 611-648, 2000.
Chapitre 3 Explorer les modèles par simulation : application aux analyses de sensibilité 3.1. Explorer des modèles par simulation Nous nous focaliserons dans ce chapitre sur les analyses de sensibilité. Mais avant de nous lancer, remarquons qu'il existe bien des raisons d'explorer le comportement de son modèle, que ce soit au cours de sa construction ou lors de son exploitation : La cohérence numérique. Avant toutes choses, il faut s'assurer que les choix techniques liés à la résolution numérique n'influencent pas les résultats ou si c'est le cas, vérifier que ces choix ont un sens vis-à-vis de la question posée. Un exemple classique est le choix du pas de temps ou d'espace dans les modèles discrets, et les questions de synchronisation entre agents dans les systèmes multi-agents. Mais dans la pratique, l'analyse de la cohérence numérique est difficile car elle touche souvent à la structure même du modèle. Elle est donc, à tort, rarement menée. Les analyses de sensibilité. Ce sont les analyses les plus pratiquées. Il s’agit de déterminer l'influence des paramètres sur les sorties du modèle. Les analyses de sensibilité apportent aussi de l’information sur l'identifiabilité du modèle, c'est à dire la possibilité de déterminer la valeur de certains paramètres en se calant sur des observations expérimentales. Ce sont elles que nous développerons dans ce chapitre car outre leur importance, elles sont la porte d'entrée à la plupart des autres analyses. Ce faisant, nous évoquerons également la notion de plan d'expérience. Chapitre rédigé par Vincent GINOT et Hervé MONOD.
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60 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société.<br />
[MIS 86] MISRA S., “Distributed discrete-event simulation”, ACM Computing Surveys, vol. 18,<br />
no. 1, p. 39–65, 1986.<br />
[PRA 96] PRAEHOFER H., “An Environment for DEVS-Based Multiformalism Modeling and<br />
Simulation in C++”, Proc of Annual Conference on AI, Simulation, and Planning in High<br />
Autonomy Systems, San Diego, pages 415-422, 1996.<br />
[RAM 03] RAMAT E. ET PREUX P., “Virtual laboratory environment” (VLE) : a software<br />
environment oriented agent and object for modeling and simulation of complex systems”,<br />
Simulation Modelling Practice and Theory, vol 11, p. 45-55, 2003.<br />
[RES 96] RESNICK M., “Starlogo: An Environment for decentralized Modeling and decentralized<br />
Thinking”, CHI’96 conférence, p. 11-12, 1996.<br />
[UHR 96] UHRMACHER A. M., “Variable Structure Modelling - Discrete Events in Simulation”,<br />
Proceeding of the 6th Annual Conference on Artificial Intelligence, Simulation and Planning<br />
in High Autonomy Systems, p. 133-140, 1996.<br />
[UHR 01] UHRMACHER A. M., “Dynamic Structures in Modeling and Simulation - A Reflective<br />
Approach”, ACM Transactions on Modeling and Simulation, vol 11-2, p. 206-232, 2001.<br />
[VAN 00a] VANGHELUWE H., “DEVS as a common denominator for multi-formalism hybrid<br />
systems modelling”. in Varga A., ed., IEEE International Symposium on Computer-Aided<br />
Control System Design, Anchorage, IEEE Computer Society Press, p. 129-134, 2000.<br />
[VAN 00b] VANGHELUWE H., VANSTEENKISTE G. C., “The cellular automata formalism and its<br />
relationship to DEVS”, in Van Landeghem R. ed., 14th European Simulation<br />
Multiconference (ESM), Ghent, Belgique, Society for Computer Simulation International<br />
(SCS), p. 800-810, 2000.<br />
[WAI 01] WAINER G. A., GIAMBIASI N., “Application of the Cell-DEVS Paradigm for Cell<br />
Spaces Modelling and Simulation”, Simulation 76-1, p. 22-39, 2001.<br />
[ZEI 73] ZEIGLER B., Theory of Modeling and Simulation, New York, John Wiley, 1973.<br />
seconde édition par : ZEIGLER B., KIM T. G., PRAEHOFER H., N.Y., John Wiley 1999.<br />
[ZEI 95] ZEIGLER B., SONG H. S., KIM T. G., PRAEHOFER H., DEVS Framework for Modelling,<br />
Simulation, Analysis, and Design of Hybrid Systems, Lecture Notes in Computer Science,<br />
vol 999, pages 529-551, 1995.<br />
[ZEI 00] ZEIGLER B., SARJOUGHIAN H. S., Creating distributed simulation using DEVS M& S<br />
environment, Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference, page 158-160, 2000.<br />
[ZEI 00a] ZEIGLER B., SARJOUGHIAN H. S., H. PRAEHOFER, “Theory of Quantized Systems :<br />
DEVS Simulation of Perceiving Agents”, International Journal Cybernetics and Systems,<br />
Vol. 31, No. 6., p. 611-648, 2000.
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