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Approche multi-agents pour la conception et la construction d'un environnement de simulation en vue de l'évaluation des performances des ateliers multi-sites.£bTexte imprimé / par Stéphane Galland ; sous la dir.de Jean-Pierre Campagne

Auteur principal : Galland, Stéphane, 1975-...., AuteurAuteur secondaire : : Campagne, Jean-Pierre, Directeur de thèseAuteur secondaire collectivité : Université Jean Monnet, Saint-Étienne, Organisme de soutenance;École nationale supérieure des mines, Saint-Etienne, Organisme de soutenanceLangue :de résumé, Français ; de résumé, Anglais.Publication :[S.l.] : [s.n.], 2001Description : vii-278 p. ; 30 cmRésumé : Nous nous situons dans le contexte de la simulation de systèmes industriels complexes et distribués en termes opérationnel, informationnel et décisionnel. Nous considérons plus particulièrement les problèmes de formalisation, de modularité, de centralisation et de mise en évidence des flux et sous-systèmes. En effet, l'évolution du contexte industriel pousse les entreprises à évoluer vers des systèmes de plus en plus décentralisés (entreprises virtuelles, groupement d'entreprises, décentralisation,...). Les méthodes et les outils de simulation existants ne supportent pas de manière optimale ces nouveaux systèmes. En effet, il reste aujourd'hui très difficile de modéliser et simuler le comportement de systèmes tels que les groupements d'entreprises. Après avoir mis en évidence cette problématique, nous proposons dans le cadre de nos travaux de recherche une apporche méthodologique adaptée aux systèmes industriels fortement distribués. Cette approche est basée sur les systèmes multi-agents et reste indépendante de toute plateforme ou outil informatique. Nous proposons un cycle de vie et une première définition des phases les plus importantes : spécification d'un modèle de simumation, conception d'un modèle multi-agents et implantation d'un modèle informatique. Les concepts que nous mettons en oeuvre (systèmes multi-agents, systémique, ...) nous permettent de répondre aux différents problèmes posés par les systèmes de production complexes et distribués.; We have located in the context of simulation of industrial systems, whish are complex and distributed in operational, informational and decisional terms. In this context, we consider the problems of formalization, modularity, centralization and highlighting of flows and subsystems. Indeed, the evolution of the industrial context pushes the companies to evolve to more and more decentralized systems (virtual enterprises, consortium, decentralization...). Existing methodologies and simulation tools make difficult to have an optimal support of these new systems. Indeed, there remains today very difficult to model and simulate the behavior of systems such as the consortia. After highlighted these problems, we propose within the framework of our research a methodological approach adapted to the strongly distributed industrial systems. This approach is based on the multi-agent systems but remains independent of any platform or simulation tool. We propose a life cycle and a first definition of the most significant phases : specification of a simulation model, design of a multi-agent model and implementation of a data-processing model. The concepts which we use (multi-agent systems, systemic...) enable use to answer the various problems arising from the complex and distributed systems of production..Bibliographie: Bibliogr.p.[197]-213.Thèse : .Sujet - Nom d'actualité : Intelligence artificielle répartie ;Systémique ;Méthodologie Sujet : Systémique ;Simulation système ;Méthodologie ;Distribution
Current location Call number Status Date due Barcode
Bib. Paris
Magasin
EMP 150.308 CCL.TH.1050 Available EMP63609D

Thèse : 2001EMSE0024

Publication autorisée par le jury

Bibliogr.p.[197]-213

Thèse de doctorat Informatique Saint-Etienne. ENSM 2001

Nous nous situons dans le contexte de la simulation de systèmes industriels complexes et distribués en termes opérationnel, informationnel et décisionnel. Nous considérons plus particulièrement les problèmes de formalisation, de modularité, de centralisation et de mise en évidence des flux et sous-systèmes. En effet, l'évolution du contexte industriel pousse les entreprises à évoluer vers des systèmes de plus en plus décentralisés (entreprises virtuelles, groupement d'entreprises, décentralisation,...). Les méthodes et les outils de simulation existants ne supportent pas de manière optimale ces nouveaux systèmes. En effet, il reste aujourd'hui très difficile de modéliser et simuler le comportement de systèmes tels que les groupements d'entreprises. Après avoir mis en évidence cette problématique, nous proposons dans le cadre de nos travaux de recherche une apporche méthodologique adaptée aux systèmes industriels fortement distribués. Cette approche est basée sur les systèmes multi-agents et reste indépendante de toute plateforme ou outil informatique. Nous proposons un cycle de vie et une première définition des phases les plus importantes : spécification d'un modèle de simumation, conception d'un modèle multi-agents et implantation d'un modèle informatique. Les concepts que nous mettons en oeuvre (systèmes multi-agents, systémique, ...) nous permettent de répondre aux différents problèmes posés par les systèmes de production complexes et distribués.

We have located in the context of simulation of industrial systems, whish are complex and distributed in operational, informational and decisional terms. In this context, we consider the problems of formalization, modularity, centralization and highlighting of flows and subsystems. Indeed, the evolution of the industrial context pushes the companies to evolve to more and more decentralized systems (virtual enterprises, consortium, decentralization...). Existing methodologies and simulation tools make difficult to have an optimal support of these new systems. Indeed, there remains today very difficult to model and simulate the behavior of systems such as the consortia. After highlighted these problems, we propose within the framework of our research a methodological approach adapted to the strongly distributed industrial systems. This approach is based on the multi-agent systems but remains independent of any platform or simulation tool. We propose a life cycle and a first definition of the most significant phases : specification of a simulation model, design of a multi-agent model and implementation of a data-processing model. The concepts which we use (multi-agent systems, systemic...) enable use to answer the various problems arising from the complex and distributed systems of production.

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