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Thèmes de recherche :

  • Apprentissage Multi-Agents : s'appuie d'une part, sur l'expérience des membres de l'équipe sur les approches constructivistes de la cognition et d'autre part sur les approches d'apprentissage multi-agents par renforcement (MARL), de processus de décison Markovien (MDP), pour étendre les techniques classiques d'apprntissage multi-agents vers de nouvelles techniques inspirées du courant constructiviste comme le dopage des MARL à l'aide de MCTS (Monte Carlo Tree Search) et l'apprentissage développemental.
  • Systèmes Self-* et Autonomie : regroupe les travaux sur les techniques et approches auto-* pour la mise en œuvre d’un contrôle endogène dans les systèmes décentralisés de résolution de problèmes complexes. Outre ces mécanismes de contrôle, nous nous intéressons au développement de méthodes participatives (auto-régulatrices) combinant la simulation multi-agents et les méthodes d’apprentissage, pour l’élaboration de politiques de régulation ou de gouvernance de systèmes socio-techniques complexes (ex. (auto)-régulation de trafic sur autoroute intelligente, (auto)-régulation de la consommation d’énergie sur SmartGrid, etc.).`

Pour plus d'informations sur ces deux premiers thèmes (projets, thèses, …), consulter cette page web

  • Modèles d’Interaction et de Coordination : permet à des groupes d’agents opérant dans un environnement dynamique, distribué et sous contraintes de limitation des ressources, de se coordonner et de prendre des décisions rationnelles pour atteindre leurs objectifs. Nous nous inscrivons dans les thématiques phares des systèmes d’assistance, dont la robotique de service, dédiée aux personnes dépendantes avec un ancrage fort sur la conception de mécanismes, la régulation des transports et la gestion intelligente de l’énergie.
themes.txt · Dernière modification: 2015/09/21 10:12 par lmatigno

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