• Unité d’enseignement : UEM 2.1.1

    Matière : Programmation Orientée Agents

    Crédits : 6.5

    Coefficient : 4

     

    Objectifs de l’enseignement La programmation orientée agents est l'évolution de la programmation orienté objets. Le but de ce cours est d'introduire la conception à base d'agents logiciels. Il étudie des méthodologies de développement et de la programmation orientées agents mais aussi des différents protocoles d'interactions entre agents afin de maximiser leur efficacité.

     

    Connaissances préalables recommandées Programmation objet

  • Objectifs du cours

    L'Intelligence artificielle couvre un domaine assez large. Ce cours doit permettre aux étudiants d'identifier les différents problèmes relevant de l'I.A. et d'appréhender les techniques permettant de les résoudre. Il permet essentiellement aux étudiants de :

    • • Connaître les hypothèses d'application de chaque technique, les résultats qu'elle permet d'obtenir, ses points forts et ses points faibles
    • • Savoir analyser un problème pour déterminer les points durs
    • • Déterminer quelle est la technique la mieux adaptée à un problème donné
    • • Savoir mettre en oeuvre une solution et en particulier, représenter un problème dans les différents formalismes.

    Contenu de la matière

    . Introduction et rappel.

    . Systèmes multi-agents

    . Représentation des connaissances :

    . Algorithmes de recherche :

    . Algorithmes de jeu à deux joueurs :

    . Les réseaux de neurones

    . Algorithmes génétiques

     

    Références

    • • M. Alliot et T.Schiex, Intelligence Artificielle et Informatique Théorique, Cépaduès Editions, 1993.
    • • J.Ferber, Les Systèmes multi-agents, InterEditions, 1995.
    • • Léon Personnaz et Isabelle Rivals, Réseaux de neurones formels pour la modélisation, la commande et la classification, CNRS Editions,
    • • S. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2003.
    • • LEA SOMBE. Raisonnement sur des informations incomplètes en intelligence artificielle. Teknea, Marseille, 1989
    • • M. Alliot et T.Schiex, Intelligence Artificielle et Informatique Théorique, Cépaduès Editions, 1993.
    • • D. Goldberg , Algorithme générique, Addison-wesley

     

  • Ce cours rappelle les notions de base de la Programmation Logique (PL), pose la problématique de la Programmation Logique avec Contraintes (PLC), une approche de la Programmation Par Contraintes (PPC), et revient sur le Problème de Satisfaction de Contraintes, une autre approche de la PPC.