Systèmes multi-agents.
Les systèmes multi-agents permettent des optimisations concurrentes ou coopératives. Le renforcement est une technique d'apprentissage adaptée au cadre-multi-agent ; on peut notamment voir les algorithmes d'apprentissage par renforcement pour le backgammon comme des systèmes multi-agents.
En particulier:
- Ils modélisent dynamiquement les économies de marché ou les écosystèmes, avec adaptativité des agents. Ils ne sont donc pas limités par des propriétés à l'équilibre.
- Ils permettent l'optimisation de parties distinctes d'un système global: décomposition horizontale ou verticale de chaines d'approvisionnements, systèmes coopératifs de stabilisation.
- Ils permettent l'optimisation conjointe de critères différents à partir d'informations partagées (par exemple, stabilisation de vitesse avec réduction des oscillations de direction).
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