Ce cours présente des méthodes d’intelligence artificielle distribuée à base d’algorithmes reproduisant les processus émergents du comportement collectif individuel et inspirés de la biologie animale.

Les supports de cours pour les étudiants sont aujourd’hui sur la plateforme Moodle / Eureka de l’Université Le Havre Normandie.

Enseignants

  • Cyrille Bertelle, LITIS, Université Le Havre Normandie
  • Juan Luis Jiménez Laredo, LITIS, Université Le Havre Normandie

Contenu

  • Chapitre 1 : introduction aux processus émergents du comportement collectif animal
  • Chapitre 2 : algorithmes basés sur le comportement collectif des insectes sociaux (principalement des fourmis)
  • Chapitre 3 : systèmes multi-agents, automates génétiques et théorie des jeux
  • Chapitre 4 : algorithme PSO (Particle Swarm Optimization)
  • Les travaux pratiques sont principalement développés sur la plateforme de simulation NetLogo

Bibliographie générale principale

  • Eric Bonabeau, Marco Dorigo, Guy Theraulaz “Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems”, Oxford University Press, 1999
  • James Kennedy, Russel Eberhart “Particle Swarm Optimization”, Proceedings of ICNN’95 (International Conference on Neural Networks), Perth, WA, Australia. 1995
  • Netlogo home page

Travaux de recherche développés sur le sujet

  • Encadrement de la thèse de Rawan Ghnemat accessible ici
  • Encadrement de la thèse de Nesrine Masmoudi accessible ici
  • Encadrement de la thèse de Karim Mahboub accessible ici
  • Participation au développement de la méthode AntCo2 proposée par Antoine Dutot et accessible ici