Concept
Intelligence distribuée
Concepts associés (22)
Evolutionary computation
In computer science, evolutionary computation is a family of algorithms for global optimization inspired by biological evolution, and the subfield of artificial intelligence and soft computing studying these algorithms. In technical terms, they are a family of population-based trial and error problem solvers with a metaheuristic or stochastic optimization character. In evolutionary computation, an initial set of candidate solutions is generated and iteratively updated.
Auto-organisation
L'auto-organisation ou autoorganisation est un phénomène par lequel un système s'organise lui-même. Les systèmes physiques, biologiques ou écologiques, sociaux, ont tendance à s'organiser d'eux-mêmes. Il s'agit soit de l'organisation initiale du système lors de son émergence spontanée, soit lorsque le système existe déjà de l'apparition d'une organisation plus ou complexe. L'auto-organisation agit ainsi à l'encontre de l'entropie (on parle alors de néguentropie), qui est une mesure de désordre.
Optimisation par essaims particulaires
L'optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais) est une métaheuristique d'optimisation, inventée par Russel Eberhart (ingénieur en électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en 1995. Cet algorithme s'inspire à l'origine du monde du vivant. Il s'appuie notamment sur un modèle développé par Craig Reynolds à la fin des années 1980, permettant de simuler le déplacement d'un groupe d'oiseaux. Une autre source d'inspiration, revendiquée par les auteurs, James Kennedy et Russel Eberhart, est la socio-psychologie.
Algorithme de colonies de fourmis
Les algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.
Métaheuristique
Une métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif.
Système multi-agents
En informatique, un système multi-agent (SMA) est un système composé d'un ensemble d'agents (un processus, un robot, un être humain, une fourmi etc.), actifs dans un certain environnement et interagissant selon certaines règles. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé du système global.
Intelligence collective
L'intelligence collective ou de groupe se manifeste par le fait qu'une équipe d'agents coopérants peut résoudre des problèmes plus efficacement que lorsque ces agents travaillent isolément . Le concept d’intelligence collective a été mobilisé pour aborder des collectifs d'agents très divers : des insectes vivant en colonies, des équipes d'humains, des robots collaboratifs, bien que dans ce dernier cas il conviendrait plutôt de parler d'intelligence distribuée. Pour Pierre Lévy, il s'agit d'une .
Global optimization
Global optimization is a branch of applied mathematics and numerical analysis that attempts to find the global minima or maxima of a function or a set of functions on a given set. It is usually described as a minimization problem because the maximization of the real-valued function is equivalent to the minimization of the function . Given a possibly nonlinear and non-convex continuous function with the global minima and the set of all global minimizers in , the standard minimization problem can be given as that is, finding and a global minimizer in ; where is a (not necessarily convex) compact set defined by inequalities .
Stigmergie
En biologie, la stigmergie est un mécanisme de coordination indirecte entre les agents. Le principe est que la trace laissée dans l'environnement par l'action initiale stimule une action suivante, par le même agent ou un agent différent. De cette façon, les actions successives ont tendance à se renforcer, conduisant ainsi à l'émergence spontanée d'activité cohérente, apparemment systématique. Le terme fut introduit par le biologiste français Pierre-Paul Grassé en 1959, en référence au comportement des termites.
Swarm behaviour
Swarm behaviour, or swarming, is a collective behaviour exhibited by entities, particularly animals, of similar size which aggregate together, perhaps milling about the same spot or perhaps moving en masse or migrating in some direction. It is a highly interdisciplinary topic. As a term, swarming is applied particularly to insects, but can also be applied to any other entity or animal that exhibits swarm behaviour.