modelisation multi-agents en dynamique des populations

ﻲـﻤﻠﻌﻟا ﺚـﺤﺒﻟا و ﻲـﻟﺎﻌﻟا ﻢـﯿﻠﻌﺘﻟا ةرازو
Université 20 Aout 1955 Skikda
PRESIDENT T.BENSEBAA
Maître de Conférences U. Annaba
EXAMINATEURS
ENCADREUR
M.REDJIMI
T.KIMOUR
B.TIGHIOUART
Maître de Conférences
Maître de Conférences
Maître de Conférences
U.SKIKDA
U. Annaba
U. Annaba
Année 2009
Faculté des Sciences de l’Ingénieur
Département d’Informatique
Mémoire
Présenté en vue de l’obtention du diplôme de MAGISTER
(Ecole doctorale d’informatique de l’est)
MODELISATION MULTI-AGENTS EN
DYNAMIQUE DES POPULATIONS
APPLICATION À L’INFECTION VIH
Option
Intelligence Artificielle
Par
LAROUM TOUFIK
DEVANT LE JURY

: Table des matières
Introduction générale.................................................................................................. 7
Chapitre 01 : Dynamique des populations et modélisation
I.1. introduction……...…………………………………………………………....… 10
I.2. Population……………………………………………………………………..... 10
I.3. Dynamique des populations…………………………………………………...... 11
I.4. Interactions dans les populations……………………………………………...... 11
I.5. Modélisation et simulation…………………………………………………….... 12
I.5.1) Modèle physique……………………………………………..... 13
I.5.2) Modèle abstrait …………………………………………... ... 14
I.6. Conclusion………………………………………………………………... ... 14
Chapitre 02 : Modélisation mathématique en dynamique
des populations
II.1. Introduction……...…………………………………………….……………. 15
II.2. Modélisation de la croissance ……………………………………………… 16
II.2.a) La croissance exponentielle (les modèles de Malthus) ….………… 16
II.2.b) La croissance logistique (le modèle de Verhulst)…………………… 18
II.3. Modélisation des interactions (l’équation de lotka-volterra)……………….. 21
II.4. Exemples de modèles de la dynamique des populations………………...... 22
II.5. limites de l’approche mathématique………………………………………... 23
Chapitre 03 : Les systèmes Multi-Agents
III.1. Introduction…………………………………………………………………. 25
III.2. Historique et origines……………………………………………………….. 25
III.3. Définition…………………………………………………………………… 26
III.4. Caractéristiques …………………………………………………………….. 27
4.1. l’autonomie…………………………………………………………. 28
4.2. La situation………………………………………………………….. 28

4.3. la flexibilité………………………………………………………….. 28
III.5. Classification des agents…………………………………………………… 29
5.1. Les agents cognitifs…………………………………………………. 29
5.2. Les agents réactifs…………………………………………………... 29
III.6. Agent et objet……………………………………………………………….. 30
III.7. Système Multi-agents……………………………………………………….. 31
III.8. Formes d’interaction dans les systèmes Multi-agents………………………. 33
8.1. La coopération………………………………………………………. 33
8.2. La coordination……………………………………………………… 33
8.3. La négociation………………………………………………………. 34
III.9. Applications des systèmes Multi-agents……………………………………. 34
III.10. La simulation Multi-agents…………………………………………………. 35
III.11. Modélisation Mathématique Vs Modélisation Multi-agents………………... 36
Chapitre 04 : virus de l'immunodéficience humaine
(VIH) -étude biologique-
IV.1. Introduction…………………………………………………………………. 38
IV.2. Le système immunitaire…………………………………………………….. 38
2.a) Lymphocytes T CD4+ ……………………………………………… 39
2.b) Lymphocytes T CD8+………………………………………………. 39
IV.3. Le virus de l’immunodéficience humaine VIH…………………………….. 40
IV.4. Cycle de réplication du Vih…………………………………………...……. 41
IV.5. Déroulement de l’infection…………………………………………………. 44
5.a) La phase de primo-infection………………………………………… 44
5.b) La phase asymptotique……………………………………………… 45
5.c) La phase du SIDA…………………………………………………... 45
IV.6. Traitement du SIDA……………………………………………………….... 46
Chapitre 05 : Application
V.1. Introduction.........................………………………………………………...... 48
V.2. Modélisation mathématique (le modèle 3D).……………………………….. 48

V.3. Modèle Multi-agents………………………………………………………... 51
V.4. Implémentation................................................................................................ 54
4.1. La plate forme Mad-Kit…...……………………………………………... 54
4.2. Les agents sous MadKit………………………………………………….. 57
4.3. Le scheduling……………………………...……………………………... 60
4.4. Structure algorithmique des agents……………......................................... 61
4.5. Interface du simulateur.....……………………………………………....... 62
V.5. Résultats…………………………...………………………………...........… 64
5.1. Evolution des CD4 sans infection………………………………………... 64
5.2. Modélisation de l’infection…………………………………...........…….. 66
Conclusion ………………...….................................................................................. 70
Bibliographie………………………………………………………………… 72

Table des figures :
Chapitre 02
Figure 2.1 : la croissance exponentielle (modèle de Malthus)……………..……..... 18
Figure 2.2 : la croissance logistique (Modèle de Vehulst)………………………..... 20
Figure 2.3 : Équilibre d’un système proie-prédateur..……………………………... 22
Chapitre 03
Figure 3.1 : Principe de fonctionnement d’un l’agent……………………………... 27
Figure 3.2
:
Système Multi-agents………………………………………………..... 32
Figure 3.3
:
Système Multi-agents Matériel (les Robots Footbaleurs)…………...... 34
Chapitre 04
Figure 4.1 : Structure du virus VIH………………………………………………... 41
Figure 4.2
:
Attachement virus VIH/CD4………………………………………...... 42
Figure 4.3
:
pénétration du virus VIH dans la CD4………………………………... 42
Figure 4.4
:
Intégration de l’ADN viral dans l’ADN de la CD4………………........ 43
Figure 4.5
:
Libération des nouveaux virus par une CD4 infectée……………….... 43
Figure 4.6
:
Cycle de vie du VIH…………………………………………………... 44
Figure 4.7
:
Evolution de la charge virale VIH et les CD4……………………….... 45
Figure 4.8 : Actions des inhibiteurs RTI et PI……………………………………... 47
Chapitre 05
Figure 5.1 : Résultats de l’approche mathématique pour le modèle 3D.................... 51
Figure 5.2 : Processus de l’infection……………………………………………...... 53
Figure 5.3 : Interactions entre les Agents cellules………………………………..... 54
Figure
5.
4
:
Concepts (Agent/Groupe/Rôle) du modèle Aalaadin………………..... 55
Figure
5.
5
:
Le DesktTop de MADKIT…………………………………………..... 56
Figure
5.6
:
Schéduling des agents du simulateur………………………………...... 61
Figure 5.7 : Interface du simulateur........................................................................... 63
Figure 5.8 : Exemple d’évolution de l’infection........................................................ 64
Figure 5.9 : Evolution des CD4 sans infection…………………………………….. 65