Un agent cognitif pour la résolution des problèmes d’occupation d’espace

Kira m.

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Un agent cognitif pour la résolution des problèmes d’occupation d’espace

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Thèmes abordés

Agent cognitif, occupation d'espace, aménagement spatial, contraintes, satisfaction, optimisation, intelligence artificielle, agent BDI, CSP, spatial layout, constraints, optimization, artificial intelligence

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Le problème d'occupation d'espace consiste en la mise en place d'un ensemble d'objets dans un espace prédéfini tout en respectant un certain nombre de contraintes imposées (déclarées) et d'autres (non déclarées) qui apparaissent lors de la mise en place elle-même. Bien entendu une telle occupation doit être optimale.

Les modèles mathématiques qui ont tenté de traiter ce problème se ramènent souvent à mettre en valeur l'aspect optimisation (réduction de l'espace occupé par exemple), mais pas directement l'aspect satisfaction de contraintes. Dans ces modèles, l'énorme difficulté rencontrée dans l'expression des contraintes est contournée par la recherche d'une fonction d'évaluation.

Le problème peut être assimilé, à un Problème de Satisfaction de Contraintes (CSP), traité sur une échelle de « sévérités » des contraintes. Ainsi, les préférences seront examinées après avoir satisfait les contraintes « sévères ». Toutes les techniques de résolution de problèmes peuvent être intégrées : exploration de graphes, utilisation des heuristiques, amélioration par Hill Climbing, les recuits simulés et algorithmes génétiques.

L'objectif est de présenter une nouvelle approche basée sur les agents cognitifs BDI (Bielief-Désir-Intention) pour exprimer facilement et naturellement les contraintes et résoudre le problème à l'aide des techniques de l'I.A : raisonnement, planification, inférences…

Sommaire

Etat de l'art
1. Problème d'occupation d'espace
2. Techniques de satisfaction de contraintes
L'architecture BDI et la plateforme 3APL
1. Agents intelligents
2. Agents BDI
3. Plateforme 3APL
L'approche proposée
1. Description du prototype "RABDI"
2. Résolution (les plans)
Exemple d'application

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Extraits

[...] On s'appuie directement sur le mécanisme de contrôle de PROLOG. Une procédure est donc une collection de prédicats de type : nom_predicat1( ) nom_predicat2( nom_predicat3( ) nom_predicatn( Qui signifie en logique du 1er ordre : nom_predicat2( ) nom_predicat3( ) . nom_predicatn( ) Æ nom_predicat1( ) Résolution (les Plans) Nous avons réalisé un ensemble de traitements (figure exploitant les données dans le formalisme précédent pour arriver à un placement correct dans l'espace E Plan : Réécriture des contraintes. Les relations "en_regard" sont réécrites avec remplacement des variables anonymes de leurs deux premiers arguments par toutes les valeurs possibles. [...]

[...] Prototype RABDI (vue sur la partie utilisateur) Description des connaissances (BELIEFS). Nous avons choisi la plateforme 3apl (plus haut) supportant totalement le langage PROLOG Cela permet une exploitation directe et aisée par le mécanisme de contrôle de PROLOG combiné à l'organisation de l'agent BDI. La forme syntaxique d'une assertion en PROLOG : nom_predicat( A1, A Ap) où : nom_predicat exprime une relation entre objets représentés par A1, A et Ap. A1, A et Ap est une suite de variables ou/et valeurs se référant à des domaines précis. [...]

[...] L'approche hybride est un couplage, plus ou moins fort, des deux approches précédentes. Watanabe et al. ont conçu un système-expert pour l'agencement d'une salle d'ordinateurs. Donikian et Hégron ont développé une méthode descriptive dédiée à la conception d'esquisses d'environnements architecturaux Techniques de satisfaction de contraintes Techniques Classiques Un CSP (Problème de Satisfaction de Contraintes) est un problème modélisé sous la forme d'un ensemble de contraintes posées sur des variables, chacune de ces variables prenant ses valeurs dans un domaine. De façon plus formelle, on définit un CSP par un triplet tel que : X = X Xn} est l'ensemble des variables (les inconnues) du problème. [...]

[...] De combien pourra-t-on réduire l'espace occupé ? Préparation : Cela se traduit par la base de faits suivante (le fossé est représenté par le module 9 de position fixe) : - carte(200,200) : (carte est un rectangle de taille de la carte 200x200), - geom(1,30,30), geom(2,10,40), geom(3,40,60), geom(4,50,60), geom(5,20,40), geom(6,10,80), geom(7,10,10), geom(8,40,80), geom(9,200,5): (geom(n,Lo,La) : représente les dimensions du module n (rectangle) de taille LoxLa), (geom(9,200,5) représente le fossé considéré co mme module), - posit(9,0,50): (on fixe la position du module no 9 (fossé) à la position - (laisser une distance de 5 entre les modules), en_regard les faces Nord des modules 3 et 4 doivent s'éloigner plus de - en_regard (faces Est de 6 et Sud de 5 doivent s'éloigner plus de - en_regard (Ne pas une distance maximale de 10 entre face Est de 7 et Nord de - pas_conseille(2,2): (grille de positions à pas de ordrep("contrainte") ordre basé sur le nombre de contraintes pesant sur un module), place_sens(y) déplacement selon l'axe des Y d'abord). [...]

[...] Actions élémentaires : Afin de satisfaire ses buts, un agent 3APL utilise des plans. Un plan se compose d'un ensemble d'actions élémentaires (basic actions). La base d'actions est statique : Les actions mentales servent à la mise à jour de la base de croyances de l'agent. Elles sont composées d'un nom, de préconditions et de postconditions. Plans : Un plan est une composition d'actions élémentaires pouvant combiner des opérateurs de séquence, de boucle ou de choix conditionnel à la manière d'un langage impératif. [...]

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