Modélisation et simulation multi-agents : applications pour les Sciences de l'Homme et de la Société
Coll. Science informatique et SHS

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Langue : Français
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Ouvrage 448 p. · 15.4x23.6 cm · Broché

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La modélisation multi-agents permet de conceptualiser et de simuler un ensemble organisé d'agents en interaction entre eux et avec leur environnement. Dans les Sciences de l'Homme et de la Société (SHS), elle permet de formaliser des situations complexes comportant des échelles (spatiales, temporelles, organisationnelles) multiples et des agents hétérogènes engagés dans des activités sociales. Ces agents peuvent être dotés de capacités plus ou moins développées, allant des agents réactifs constitutifs de l'intelligence collective aux agents cognitifs dotés de formes de rationalité plus sophistiquées. Modélisation et simulation multi-agents est illustré par des exemples d'utilisation et propose des ouvertures sur les développements récents dans ce domaine.
Introduction -F. Amblard, D. Phan. Concepts et méthodologies multi-agents -J. Ferber. Chapitre 2. Introduction à la modélisation et à la simulation à événements discrets -É Ramat. Chapitre 3. Explorer les modèles par simulation : application aux analyses de sensibilité -V. Ginot, H. Monod. Chapitre 4. Évaluation et validation de modèles multi-agents -F. Amblard, J. Rouchier, P. Bommel, Annexe rédigée par F. Varenne, D. Phan. Sciences sociales computationnelles : simulation sociale multi-agents -N. Gilbert. La fin des débuts pour les systèmes multi-agents en sciences sociales -R. Axtel. Chapitre 7. Les modèles agent en géographie urbaine -L. Sanders. Chapitre 8. Essai d'épistémologie de la simulation multi-agents en sciences sociales -P. Livet. Chapitre 9. Modéliser avec et pour les acteurs de terrain -N. Ferrand. Chapitre 10. Modélisation d'accompagnement -Collectif Commod - Correspondant : F. Bousquet. Modélisation et simulation multi-agents en économie et sciences sociales comme compléments des formalismes classiques. Introduction -D. Phan. Chapitre 11. Des réseaux d'automates aux modèles multi-agents : choix discrets avec dépendance sociale -D. Phan. Chapitre 12. Modélisation, implémentation et exploration d'un système multi-agents : un exemple -G. Daniel. Chapitre 13. Apprentissage dans les modèles multi-agents -Ch. Deissenberg. Chapitre 14. Influence sociale, jeux de population et émergence dans les modèles multi-agents -D. Phan. Introduction à la modélisation multi-agents des systèmes complexes en géographie. Introduction -E. Daude, P. Langlois. Chapitre 15. Approche conceptuelle de l'espace -P. Langlois. Chapitre 16. A Monte Carlo approach to diffusion : une étude "historique" revisitée par la modélisation multi-agents -E. Daude. Chapitre 17. Comparaison de trois implémentations du modèle de Schelling -E. Daude, P. Langlois.
  • Frédéric Amblard est maître de conférences en informatique à l’université de Toulouse 1 et chercheur à l’IRIT où il travaille sur l’utilisation de la simulation multi-agents en sciences sociales. Il est actuellement secrétaire de l’association européenne de simulation sociale (ESSA).
  • Denis Phan est administrateur des P&T et chercheur au CREM (CNRS et université de Rennes 1). Après avoir travaillé sur l’économie des télécommunications et de l’Internet, il se consacre désormais à la modélisation multi-agents des phénomènes sociaux complexes.