![[JEDAI]](images/jedai.jpg)
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Dans ce travail, nous présentons un formalisme permettant de déterminer, à partir des buts assignés à un groupe d'agents et d'une représentation des agents, les buts individuels de chaque agent du groupe. Pour cela, nous utilisons CO* une logique de préférences conditionnelles développée par Craig Boutilier. Nous étendons CO* au cas multi-agents.
Le passage des Problèmes de Satisfaction de Contraintes (CSP) aux Problèmes de atisfaction deContraintes Distribués (DCSP) pose le problème du passage de l’individuel au collectif. Ce passage a fait l’objet de diverses extensions du cadre CSP à des DCSP. Dans ce cadre et à partir de l'algorithme Intelligent BackTracking Distribué (DIBT) [Ham 99], nous vons proposé une Généralisation Optimale en envoi de messages (OGDIBT) [Bel 01a], [Bel 01b]. Malheureusement, DIBT n’est pas complet [Yok 00]. Ce papier tente d’étudier la complétude de OGDIBT en proposant une version complète. Pour illustrer cet algorithme, un exemple simple est traité ; la Gestion de Ressources Distribuées. Les expérimentations mettent en œuvre DIBT généralisé [Ham 99] et notre méthode dans un environnement distribué utilisant une granularité p<n (p agents et n variables).
Le traitement d’images représentant des scènes naturelles introduit un volume très important d’information et exige une élaboration substantielle à tous les niveaux : Pré-traitement, Segmentation, Reconnaissance et Interprétation. La prise en compte de toutes ces phases influe indéniablement sur la qualité des tâches de traitement et sur le temps d’exécution. Or, la qualité et le temps sont souvent les seuls critères retenus par les applications, notamment en temps réel. Un système de vision doit être doté d’une représentation interne permettant de surmonter ces difficultés. Dans ce papier, nous penchons sur le problème de reconnaissance d’objets dans les images aériennes. Une des difficultés rencontrées est la variabilité d’apparence d’objets due à plusieurs facteurs externes et internes (par exemple : illumination, orientation, pose, …). En effet, devant des données impropres à l’origine, la reconnaissance ne peut être accomplie par des algorithmes standard d’appariement direct. Pour palier ce problème, nous considérons selon une architecture présentée dans cet article la reconnaissance comme une démarche graduelle : l’objet est représenté sur une échelle de catégories, et la tâche des algorithmes de reconnaissance se concentre alors sur la détermination de la catégorie la plus détaillée selon des informations extraites de l’image. Il n’est plus nécessaire de passer par plusieurs phases intermédiaires avant de démarrer le processus de reconnaissance. Sur ce principe, nous proposons un modèle pour la représentation interne d’un système de vision qui tente de généraliser la reconnaissance d’objets en tenant compte de la catégorisation.
Cet article présente une étude de la performance des algorithmes d'inférence dans les réseaux bayésiens. Les résultats montrent les influences de certaines propriétés des données d'entrée des algorithmes d'inférence sur les temps d'exécution et les pourcentages d'erreur de ces algorithmes. Nous avons utilisés les réseaux bayésiens des multiplieurs nxm bits et étudié les algorithmes implémentés dans la bibliothèque SMILE [11].
Nous proposons une nouvelle méthode pour résoudre des Problèmes de Satisfaction de Contraintes Valués et Distribués (DisVCSP). Cette méthode utilise à la fois certaines des bonnes propriétés de la version centralisée de dynamic backtracking valué [Dag 97], pour la résolution des problèmes de satisfaction de contraintes valués, et la méthode dynamic backtracking distribué [Bes 01] pour la résolution des problèmes de satisfaction de contraintes distribués. Elle vise à bénéficier des avantages des deux approches : la gestion des nogoods valués, la complétude de la recherche et un haut niveau d'asynchronisme entre les agents. Les expérimentations mettent en œuvre DisDB [Bes 01] et notre méthode dans un environnement distribué utilisant une granularité p<n (p agents et n variables).
In this paper, we present an active expert system (OAV-VVT) to verify and validate the knowledge during the implementation and maintenance phases of Knowledge Base system life cycle. Our approach in OAV-VVT expert is based on new representation and reasoning techniques,Ex-OAV KB, based on Object-Attribute-Value (OAV) Knowledge representation. All common issues of verification and validation (V&V) such as consistency, completeness, logical & semantic contradiction and correctness of knowledge base are considered in OAV-VVT expert. The designed system is application independent and it has several important advantages: First, OAV-VVT expert can be either used during the knowledge representation phase or refinement of knowledge base. Second, OAV-VVT expert is an expert system with reasoning and explanation mechanisms. Third, OAV-VVT expert is application and knowledge representation independent, due to use of Ex-OAV KB, so it can be applied to all knowledge representation techniques (i.e.: logic, semantic network, frame, production rule, …). Fourth, OAV-VVT expert can check the unreferenced attribute value and the illegal attribute value, which are the issues of completeness checking, during the transforming the existing KB to Ex-OAV KB. So the performance of V&V will increase. OAV-VVT expert by explanation component, which is an essential part in any expert system, can explain “how” an invalid knowledge has been discovered and “why” it is invalid. In this paper we also present the transforming algorithms for transforming the major knowledge representation techniques to Ex-OAV KB in order to be able to verify and validate the knowledge. In representation, we will present the same semantic of knowledge and the syntax of knowledge will change. -----------------------------7d42de38tion and validation (V&V) such as consistency, completeness, logical & semantic contradiction and correctness of knowledge base are considered in OAV-VVT expert. The designed system is application independent and it has several important advantages: First, OAV-VVT expert can be either used during the knowledge representation phase or refinement of knowledge base. Second, OAV-VVT expert is an expert system with reasoning and explanation mechanisms. Third, OAV-VVT expert is application and knowledge representation independent, due to use of Ex-OAV KB, so it can be applied to all knowledge representation techniques (i.e.: logic, semantic network, frame, production rule, …). Fourth, OAV-VVT expert can check the unreferenced attribute value and the illegal attribute value, which are the issues of completeness checking, during the transforming the existing KB to Ex-OAV KB. So the performance of V&V will increase. OAV-VVT expert by explanation component, which is an essential part in any expert system, can explain “how” an invalid knowledge has been discovered and “why” it is invalid. In this paper we also present the transforming algorithms for transforming the major knowledge representation techniques to Ex-OAV KB in order to be able to verify and validate the knowledge. In representation, we will present the same semantic of knowledge and the syntax of knowledge will change.
Vu le grand succès des algorithmes évolutionnistes dans les problèmes d\'optimisations, nous les exploitons dans la phase principale de la cryptographie, soit: le chiffrement. Dans cet article nous avons conçu et réalisé un algorithme de chiffrement évolutionniste. Pour commencer, nous avons codé le problème de chiffrement en le simulant (ou rapprochant) à un problème d\'ordonnancement (notamment permutations). Après, nous avons crée un codage adapté pour nos chromosomes. Ensuite nous avons défini la fonction d\'évaluation adéquate. Quand aux opérateurs génétiques nous avons utilisé ceux travaillant sur les permutations. Pour donner de la force et de résistance à notre algorithme nous lui avons attribué des clés de différentes natures, certaines sont secrètes et symétriques, autre de session et peut être d\'un usage symétrique ou asymétrique.
Le STPU (Simple Temporal Problem Under Uncertainty) est le formalisme extension de STP qui tient compte des contraintes numériques contingentes. La contrôlabilité de ce réseau remplace désormais la propriété de consistance. Dans la littérature, un certain nombre de travaux se sont intéressés au développement d'outils de vérification de la contrôlabilité des STPU. D'un autre coté, l'expression et le traitement de la distributivité ou du partage de problèmes de satisfaction de contraintes ont fait l'objet de diverses extensions du cas classique au cas distribué. Dans ce papier, nous développons une méthode polynomiale de propagation et vérification de contrôlabilité de réseau STPU distribué. Notre approche est inspirée de la méthode DisAC6 qui teste l'arc-consistance des CSP distribués et de la méthode de propagation de contrôlabilité des STPU classiques.
Ici nous présentons un réseau neuronal conçu selon une hypothèse qui est la correspondance entre les concepts et les neurones. Outre sa capacité à apprendre les concepts et avoir une spontanéité, ce réseau a la possibilité de simuler certains symptômes de la schizophrénie dans le cas où certaines de ces parties sont affectées d’une perturbation unique : insuffisance de l’inactivation des neurones.
Cet article s'intéresse aux problèmes d'ordonnancement et à leur analyse par des techniques de propagation de contraintes. Nous proposons une extension de certaines de ces techniques de propagation. Celle-ci est basée sur les déductions temporelles obtenues en recherchant la cohérence de chemins sur le graphe de contraintes considéré comme modèle du problème d'ordonnancement. Des résultats d'expérience montrent que les extensions proposées permettent de contribuer à l'amélioration des résultats sur la borne inférieure de la durée totale d'ordonnancement.
DIABET est un outil explicatif développé pour la simulation qualitative. L'explication dans DIABET est vue comme une tâche coopérative entre le système explicatif et l'utilisateur. Elle se décompose en cinq sous-tâches. Chacune d'elles est réalisée par un composant logiciel actif considéré comme un agent dialogique. Les différents agents dialogiques interagissent alors dans l'objectif de générer la meilleure explication à même de satisfaire l'utilisateur. DIABET intègre la représentation des connaissances ainsi que les procédures de communication entre agents dialogiques, dont la description est assurée en KQML, un langage de communication d'agents. DIABET est testé sur un exemple bien connu dans la littérature de la simulation qualitative.
Le but de ce travail, est la conception et réalisation d’un logiciel permettant la modélisation de clients douteux, utilisant les techniques de DATAMINING (Extraction des connaissances à partir de bases de donnes). Une telle connaissance pourrait être utilisée pour permettre aux décideurs et responsables stratégiques de prendre des décisions adéquates.
For an interpretation system , a priori knowledge of the observed scene is necessary to identify objects and if necessary to determine their description. These objects are identified by comparing the extracted data from images to an a priori description of the object or object class. Therefore the use of an appropriate knowledge can efficiently reduce the complexity of matching image data to object descriptions due to different object classes, contexts and viewing conditions. Blackboard architectures are well suited to the task of selecting and applying the relevant knowledge to each situation as it is encountered. A blackboard system is composed from a different set of knowledge sources, a blackboard data structure, and a control strategy used to activate the knowledge sources. Those cooperate to solve large and complex problems. The blackboard system is represented as structure centralizing the global data, partitioned in hierarchical levels for representing the problem domain. In our approach, the blackboard system is used as a collection of intelligent agents gathered around a multi-level blackboard, looking for information written on it, thinking about the current state of the solution, and writing their generated conclusions on it. Each agent consists of special context combined with a knowledge source to contribute toward the solution in opportunistic way. The blackboard acts as a shared memory, visible to all agents and permitting communication inter-agents instead of using point-to-point communication. In this paper, we present an hierarchical approach based on the use of blackboard architecture and multi-agent system. This architecture is composed of three levels of independent blackboards and parallel knowledge sources which are : high level, intermediate level and low level. The low level is composed from specialists and groups agents operating over image pixels proposing the possible solutions. The intermediate level is composed from tasks and treats the results furnished by the specialists to formulate new hypotheses. The High level constituted by strategies that meet all the results of the tasks to generate a new strategy. This architecture provides a convenient way for task decomposition. Whenever a task is too complex, it can be divided into subtasks. All the agents are capable of running concurrently. This hierarchical architecture is motivated in order to avoid the bottleneck caused by the growing number of the knowledge sources on a single blackboard, reduce the information complexity and complex tasks and increase the system efficiency whenever the information is distributed over several blackboard levels.
une méthode de croissement qui converge rapidement vers une meilleur solution que les autres méthodes de croissement(en 1 point et MPX)des résultats sont obtenue en appliquant les algorithmes génétiques au cryptographie (des résultats obtenue sur OTL (17.pdf)) qui indique dans le graphe la convergence de la méthode proposé par raport aux autres
Cet article présente une nouvelle méthode, qui combine un algorithme culturel et une procédure de classification floue pour améliorer les performances des algorithmes culturels en optimisation multimodale. Cette approche s\'inspire des principes de l\'environnement social et implémente le concept de l\'échange culturel pour promouvoir la formation et la maintenance de sous populations de solutions stables, évoluant séparément dans leurs sous espaces de connaissances propres. Les résultats de simulations relatifs aux différentes fonctions tests, incluant une fonction déceptive, montrent de bonnes performances du modèle proposé.
L’objectif de cet article est d'appliquer la technique des réseaux de neurones artificiels à la prévision de la détresse financière des firmes tunisiennes. Cette recherche est motivée par les insuffisances des modèles de prévision traditionnels. L'échantillon est composé de 26 entreprises tunisiennes pour lesquelles des données comptables et financières ont été collectées et une batterie de 15 ratios financiers a été calculée sur la période 1998-2001. Les prévisions issues de la technique des réseaux de neurones sont comparées à celle de l'analyse discriminante. Les résultats de l'étude montrent que la technique "neuronale" est meilleure en terme de prévisibilité, mais présente la limite de l'interprétation des pondérations à l'intérieur du réseau.
Le but dans ce travail consiste à concevoir et réaliser un Outil, en se basant sur l’ECD (Extraction de la Connaissance a partir de bases de données), en utilisant les concepts du WEB USAGE MINING, pour offrir aux web masters l’ensemble des connaissances, y inclut les statistiques sur leurs sites, afin de prendre les bonnes décisions. Il s’agit en faite, d’extraire de l’information à partir du fichier log du serveur Web, hébergeant le site Web, et prendre les décisions pour découvrir les habitudes des internautes, et de répondre a leurs besoins en adaptant le contenu, la forme et l’agencement des pages web et du contenu d’une façon générale, avec les attentes des internautes.
L'augmentation du niveau d'autonomie des engins passe par la mise en oeuvre à bord de fonctions décisionnelles. L'engin doit être capable de planifier sa mission, c'est-à-dire de choisir quels objectifs il va traiter parmi ceux qui lui sont proposés, dans quel ordre, et la manière dont il va effectuer ses opérations. L'objet de cet article est de définir et formaliser le problème de planification de mission, tout en restant cohérent avec les travaux ayant le même type d'objectifs, menés depuis une cinquantaine d'années. Plusieurs méthodes de planification en ligne sont proposées pour résoudre le problème de planification de mission. Basées notamment sur des algorithmes de recherche arborescente et des heuristiques d'évaluation, elles permettent de sélectionner un ensemble pertinent d'objectifs à réaliser et de prendre en compte les contraintes de réalisation et l'utilisation des ressources de manière réaliste. Des tests effectués sur les algorithmes pour différents contextes de replanification de mission mettent en valeur les avantages et les limites de la méthode générale de recherche présentée dans ce travail. Des replanifications menées dans des contextes variés illustrent la pertinence de l'utilisation de telle ou telle méthode dans chaque contexte.
Nous proposons dans cet article une nouvelle méthode de découverte des associations sémantiques entre les concepts d’une ontologie basée sur les mesures de similarité. L’intégration d’une mesure de similarité pour l’identification des associations présente un intérêt important dans le domaine du Web sémantique où les ontologies interviennent pour l’organisation des connaissances. L’objectif de ce travail est d’arriver à produire des associations sémantiques quantifiables et mesurables permettant de vérifier leurs pertinences. Notre contribution se voit, d’une part, au niveau de l’application de la mesure de similarité sur la génération des associations sémantiques et, d’autre part, au niveau de l’adaptation de l’algorithme de parcours en largeur d’abord dans un contexte de calcul de similarité. Nous avons développé un prototype pour l’évaluation de notre méthode en se basant sur une ontologie de domaine pédagogique.
Le présent article concerne l’application de la surveillance par réseaux de Pétri flous à un brûleur à fuel.. Après avoir modélisé le fonctionnement du brûleur par un réseau de Pétri objet (RdPTO) nous avons déterminé son arbre des défauts et on a construit son réseau de Pétri flous de surveillance (RdPFS). Pour l’évaluation de la gravité des défauts et du degré de vérité de l'implication logique, on propose une méthode de calcul utilisant les opérateurs ET flou et OU flou dédiés au calcul de la valeur floue pour la place de sortie et pour la transition équivalente. Une étude comparative entre l’approche proposée et celle de MINCA pour le calcul de la gravité du défaut et du degré de vérité de l'implication logique est réalisée. Les deux méthodes proposées sont testées à différents instants, pour un spectre de défauts bien défini.