Cet article présente un modèle générique à base d’agents pour la simulation de comportements. Le modèle COBAI (Context-Based Agent Interactions) est basé sur un modèle existant dont nous avons conservé les principes fondamentaux : des contextes donnent des comportements aux agents ; les agents peuvent être influencés par plusieurs contextes et choisissent les comportements à adopter en fonction de leurs attributs de personnage. Ce mécanisme permet de contrôler le réalisme à la fois aux niveaux individuel et collectif. Nous proposons un modèle plus complet avec une nouvelle architecture permettant l’exécution de plusieurs comportements simultanés issus d’une combinaison de contextes. Nous introduisons des notions telles que les ressources, outils, modalités et comportements incomplets et nous définissons des groupes d’agents avec distribution de tâches. Nous appliquons le modèle à une simulation de situation de crise développée sur Unity.
This paper presents a generic agent-based model for human behaviors in simulations. COBAI (Context-Based Agent Interactions) is based on a previous model of which we kept the fundamental principles: contexts give behaviors for agents to adopt. Agents can be influenced by several contexts and choose behaviors to adopt depending on their character attributes. This mechanism lets us control realism both at the individual and collective levels. We propose a more comprehensive model with a new behavior architecture, allowing the execution of several simultaneous behaviors resulting from a combination of contexts. We introduce resources, tools, modalities, and incomplete behaviors. We define groups of agents with task distribution. We apply the model to a case study of an emergency crisis developed in Unity.
Keywords: Agent architecture, behavior architecture, multi-agent simulation, agent interactions, affordance
Maëlle Beuret 1 ; Irène Foucherot 1 ; Christian Gentil 1 ; Joël Savelli 1
CC-BY 4.0
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Maëlle Beuret; Irène Foucherot; Christian Gentil; Joël Savelli. COBAI : un modèle générique à base d’agents centré sur les contextes et les interactions pour la simulation de comportements. Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle, Post-actes des Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA 2023), Volume 5 (2024) no. 4, pp. 91-115. doi : 10.5802/roia.88. https://roia.centre-mersenne.org/articles/10.5802/roia.88/
[1] Une methode de modelisation et de conception d’organisations organisations multi-agents holoniques, Hermes, Paris (2002), pp. 41-75
[2] Organization of Multi-Agent Systems : An Overview, International Journal of Intelligent Information Systems, Volume 4 (2015) no. 3, p. 46 | DOI
[3] Modèle pour l’activation contextuelle : le modèle EASS, Proceedings Journées Francophones pour les Systèmes Multi-Agents (JFSMA’2006), 2006, pp. 49-62
[4] Dynamically Configurable Multi-agent Simulation for Crisis Management, Agents and Multi-agent Systems : Technologies and Applications 2019 (Gordan Jezic; Yun-Heh Jessica Chen-Burger; Mario Kusek; Roman Šperka; Robert J. Howlett; Lakhmi C. Jain, eds.), Springer Singapore, Singapore, 2020, pp. 343-352 | DOI
[5] Representing Context in an Agent Architecture for Context-Based Decision Making, Proceedings of the CRR’05 Workshop on Context Representation and Reasoning, Volume 136, CEUR Workshop Proceedings, 2005
[6] AGRE : Integrating Environments with Organizations, Environments for Multi-Agent Systems (Danny Weyns; H. Van Dyke Parunak; Fabien Michel, eds.), Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2005, pp. 48-56 | DOI
[7] Holonic multi-agent systems (1999) (https://www.dfki.de/en/web/research/projects-and-publications/publication/6158) (Technical report)
[8] The theory of affordances, Perceiving, acting, and knowing : toward an ecological psychology (Robert E Shaw; John Bransford, eds.), Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, N.J., 1977, pp. 67-82 | HAL
[9] Formalizing context-based reasoning : A modeling paradigm for representing tactical human behavior, Int. J. Intell. Syst., Volume 23 (2008) no. 7, pp. 822-847 | DOI
[10] Agent-Based Simulation for Pedestrian Evacuation Behaviour Using the Affordance Concept, KSCE Journal of Civil Engineering, Volume 25 (2021), p. 1433–1445 | DOI
[11] Towards More Explicit Interaction Modelling in Agent-Based Simulation Using Affordance Schemata, KI 2021 : Advances in Artificial Intelligence (Stefan Edelkamp; Ralf Möller; Elmar Rueckert, eds.) (Lecture Notes in Computer Science), Volume 12873, Springer International Publishing, Cham, 2021, pp. 324-337 | DOI
[12] Using the affordance concept for model design in agent-based simulation, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Volume 78 (2016), pp. 21-44 | DOI
[13] IODA : An interaction-oriented approach for Multi-Agent Based Simulations, Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, Volume 23 (2011) no. 3, pp. 303-343 | DOI
[14] Interaction-Oriented Agent Simulations : From Theory to Implementation, 18th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI’08) (Malik Ghallab; Constantine Spyropoulos; Nikos Fakotakis; Nikos Avouris, eds.) (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications), Volume 178, IOS Press, Patras, Greece, 2008, pp. 383-387 | DOI
[15] Automatic Orchestration of Behaviours through the management of Resources and Priority Levels, Proceedings of the First International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems : Part 3 (AAMAS ’02), Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2002, pp. 1309-1316 | DOI
[16] Modeling the behavior of a hierarchy of command agents with context-based reasoning, The Journal of Defense Modeling and Simulation, Volume 15 (2018) no. 4, pp. 369-381 | DOI
[17] Flocks, Herds and Schools : A Distributed Behavioral Model, Proceedings of the 14th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH ’87), Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 1987, p. 25–34 | DOI
[18] Context-Based Coordination for a Multi-Robot Soccer Team, RoboCup 2015 : Robot World Cup XIX (Luis Almeida; Jianmin Ji; Gerald Steinbauer; Sean Luke, eds.), Springer International Publishing, Cham, 2015, pp. 276-289 | DOI
[19] Environment as Active Support of Interaction, International Workshop on Environments for Multi-Agent Systems III (Danny Weyns; H. Van Dyke Parunak; Fabien Michel, eds.), Volume 4389, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2007, pp. 87-105 | DOI
[20] A platform for the behavioral animation of crowds, Proceedings of the 2009 Summer Computer Simulation Conference, Society for Modeling & Simulation International, Vista, CA, 2009, pp. 328-336
[21] Context-mediated behavior for intelligent agents, International Journal of Human-Computer Studies, Volume 48 (1998) no. 3, pp. 307-330 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1071581997901737 | DOI
[22] The MACODO Organization Model for Context-Driven Dynamic Agent Organizations, TAAS, Volume 5 (2010), p. 16 | DOI
[23] Environent as a First-Class Abstraction in Multiagent Systems, Volume 14, 2006, pp. 5-30 | DOI
[24] Un modèle multi-agents pour la représentation de l’action située basé sur l’affordance et la stigmergie, Thèse de doctorat, École doctorale Sciences, Technologies et Santé (Saint-Denis, La Réunion), 09 (2015)
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