Une Approche de renforcement flou des normes pour les systèmes multi-agents

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dc.contributor.authorSahbi, Abderrahim
dc.contributor.authorChebout, Mohamed Sedik
dc.date.accessioned2023-11-27T20:28:04Z
dc.date.available2023-11-27T20:28:04Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractDans le contexte des Systèmes Multi-Agent Normatifs (SMAN), les normes ont été conçues de manière à contrôler le comportement des agents. Ces derniers peuvent ne pas se comporter conformément à la norme s’ils ont maintenu leur autonomie. A cet effet, le renforcement des normes consiste en un mécanisme permettant à motiver les agents pour respecter les normes par le biais des sanctions (récompenses ou punitions). En revanche, le raisonnement flou montre son efficacité dans la gestion de l'incertitude et/ou l’incomplétude des données en rapprochant le raisonnement au cerveau humain. Ainsi, le renforcement flou des normes exprime le fait de sanctionner l’agent suite aux résultats fournis par un processus de raisonnement flou. Dans le cadre de notre projet de fin d’études, nous proposons une nouvelle approche de renforcement de normes basée sur le raisonnement flou. L’approche proposée a été déployée sous le nom : FE4NorMAS pour Fuzzy Enfoncement FOR Normative Multi-Agent Systems et est supporté par une étude de cas comportant différents scénarios sous la plateforme MaDKit.
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-oeb.dz:4000/handle/123456789/17052
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité d'Oum El Bouaghi
dc.titleUne Approche de renforcement flou des normes pour les systèmes multi-agents
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