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, UniversitĂ© Le Havre Normandie
  • Juan Luis JimĂ©nez Laredo, LITIS, UniversitĂ© Le Havre Normandie

Contenu

  • Chapitre 1 : introduction aux processus Ă©mergents du comportement collectif animal
  • Chapitre 2 : algorithmes basĂ©s sur le comportement collectif des insectes sociaux (principalement des fourmis)
  • Chapitre 3 : systèmes multi-agents, automates gĂ©nĂ©tiques et thĂ©orie des jeux
  • Chapitre 4 : algorithme PSO (Particle Swarm Optimization)
  • Les travaux pratiques sont principalement dĂ©veloppĂ©s 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 dĂ©veloppement de la mĂ©thode AntCo2 proposĂ©e par Antoine Dutot et accessible ici