Une approche heuristique de négociation multi-agents pour la DDBAP

Name: Une approche heuristique de négociation multi-agents pour la DDBAP
Brand: Mnasri, Sami
SKU: NW-9786202283670
Price: 54.9 EUR
Availability: InStock

Audience : Adulte - Grand Public

Le Pitch

Littérature française

PrésentationDans ce rapport, nous interréssons à la modélisation et la résolution du problème dynamique et discret d'allocation des postes à quai aux navires, noté DDBAP. Pour la résolution de ce problème, nous proposons une approche d'optimisation heuristique qui combine deux concepts; à savoir celui d'agent et celui d'heuristique ; et qui se base sur la mise en place d'un ensemble d'heuristiques tel que la négociation multi-agents, le réseau contractuel, la politique LPT et la technique de rangement WorstFit. L'objectif de notre travail est donc de résoudre un problème d'ordonnancement de n taches sur m machines parallèles identiques. Le critère que nous cherchons à minimiser est la minimisation de la plus grande date de fin des taches (PCmax) avec un ensemble de contraintes à satisfaire. Notre contribution est de fournir une modélisation détaillée du problème en établissant les modeles correspondants de la méthodologie OMaSE et en utilisant l'outil agentTools et le développement d'un modèle de négociation en utilisant la plate-forme Jade. Nous finissons ce travail par présenter divers simulations numériques qui montrent les performances des heuristiques proposées et l'apport de notre app. Afficher moinsAfficher plus

Mnasri, Sami

Une approche heuristique de négociation multi-agents pour la DDBAP

54,90 €

Le Pitch

Littérature française

PrésentationDans ce rapport, nous interréssons à la modélisation et la résolution du problème dynamique et discret d'allocation des postes à quai aux navires, noté DDBAP. Pour la résolution de ce problème, nous proposons une approche d'optimisation heuristique qui combine deux concepts; à savoir celui d'agent et celui d'heuristique ; et qui se base sur la mise en place d'un ensemble d'heuristiques tel que la négociation multi-agents, le réseau contractuel, la politique LPT et la technique de rangement WorstFit. L'objectif de notre travail est donc de résoudre un problème d'ordonnancement de n taches sur m machines parallèles identiques. Le critère que nous cherchons à minimiser est la minimisation de la plus grande date de fin des taches (PCmax) avec un ensemble de contraintes à satisfaire. Notre contribution est de fournir une modélisation détaillée du problème en établissant les modeles correspondants de la méthodologie OMaSE et en utilisant l'outil agentTools et le développement d'un modèle de négociation en utilisant la plate-forme Jade. Nous finissons ce travail par présenter divers simulations numériques qui montrent les performances des heuristiques proposées et l'apport de notre app. Afficher moinsAfficher plus