I.A. de systèmes intelligents, le besoin de l’homme d’intervenir

I.A. DANS LE TRAFFIC

 

                                                                                                                                             
I.           
Introduction

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Il est
maintenant largement accepté que l’intelligence artificielle va jouer un rôle
majeur dans le développement de systèmes complexes, ainsi que de systèmes
d’information interconnectés au cours du XXIe siècle. Augmenter
l’autonomie des systèmes intelligents dans l’automatisation est un élément clé pour
réduire le besoin de l’intervention humaine afin de soulager les humains d’assister
à des procédures complexes et pour fournir une assistance intelligente au
processus de prise de décisions. On peut voir cela dans le contrôle de la
circulation où à
l’aide de systèmes intelligents, le besoin de l’homme d’intervenir a déjà été diminué.
Ainsi grâce aux agents intelligents autonomes ou aux sous-systèmes intelligents,
l’automatisation peut être combinée avec plus de flexibilité et une meilleure performance.
L’objectif d’un système intelligent de gestion du trafic est de gérer les
ressources de transport existantes en réponse à conditions de circulation
dynamiques. Les tâches de gestion du trafic sont assez simple: utiliser les
routes à leur capacité optimale; maximiser la sécurité; informer les conducteurs
des conditions de circulation, conditions routières, la météo, etc. et
intervenir cas de situations indésirables. Le système requis devrait être plus
que des applications existantes connectées entre elles. Le but d’un système
intelligent de gestion du trafic dynamique intégré (SGTD) est de développer un
cadre intégrant tous les systèmes liés à la gestion du trafic, créant ainsi un
système de gestion du trafic multi-utilisateur et multi-disciplinaire, intégrant
toutes les personnes impliquées dans le transport. L’émergence de la
technologie des agents intelligents est un événement important qui a eu lieu
dans l’informatique au cours de la dernière décennie.

Cette présentation se déroule ainsi: premièrement, nous introduirons quelques définitions autour des systèmes a haute autonomie, leurs agents, l’Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) et la coordination des agents; ensuite, nous présentons les systèmes de Control du Trafic Urbain (CTU) sous un aspect général, parlant aussi des systèmes de control des signaux; puis, nous expliquons l’importance de l’autonomie des agents des CTU; enfin, nous présentons comment appliquer un système SGTD et concluons.

 

                                                                                                                                                                  
II.           
But

Cette partie du
TPE porte sur une enquête préliminaire pour un Système Intelligent de Gestion
du Trafic Dynamique SGTD. Les impacts économiques, environnementaux et sociaux
d’un système intégré peuvent être significatifs: plus de possibilités de
contrôle du trafic, plus de coopération entre les usagers, moins
d’embouteillages inattendus et des trajets plus rapides grâce à de meilleures
prévisions et une meilleure sécurité routière, le transport commun y compris.
En coordonnant, en dirigeant et en gérant les processus de trafic, un niveau d’efficacité
substantiellement plus élevé de l’infrastructure pourrait être atteint. La
gestion intégrée du trafic se concentre sur  le contrôle intégré du réseau, la prévision,
la détection des incidents, les systèmes de réacheminement, les voies
réversibles, etc. Le SGTD n’est pas présenté comme un système unique. Au lieu
de cela, il est basé sur une architecture évolutive et ouverte, où plusieurs
systèmes plus petits interagissent sur différents niveaux, en transmettant des informations
les uns aux autres. Les parties différentes du système, travaillant en étroite
collaboration, devraient être capables d’agir sur la base des règles introduites
au système et des informations recueillies par le système. Il existe une
possibilité de communication entre les sous-systèmes distribués. Cela nécessite
des systèmes modulaires et distribués qui peuvent fonctionner dans un cadre
architectural basé sur plusieurs couches. Les modules sont aussi autonomes que
possible en coordonnant leurs propres actions.

 

                                                                                                                                         
III.           
Définition

 

Définition 1. Les systèmes a haute autonomie. L’autonomie est la capacité de fonctionner comme une unité ou un élément indépendant sur une longue période de temps, effectuant une variété d’actions nécessaires pour atteindre des objectifs prédéfinis tout en répondant aux stimulus produits par des capteurs intégralement contenus.  Définition 2. Les agents du SGTD. Un système présentant un comportement intelligent doit, au minimum, avoir les capacités suivantes: gérer les opérations en temps réel et montrer un comportement adaptatif orienté vers des buts. Le système doit également être capable de gérer des entrées inattendues ou erronées et d’apprendre de ses expériences. Enfin, le système doit avoir la possibilité de communiquer avec d’autres systèmes. Les agents peuvent être décrits comme des systèmes qui habitent des environnements dynamiques et imprévisibles. Ils interprètent les données de leurs capteurs qui reflètent les événements dans l’environnement et exécutent des commandes produisant des effets dans l’environnement. Un agent est «autonome» lorsqu’il décide lui-même comment relier ses données à des commandes dans ses efforts pour atteindre des buts. En plus des nécessités de l’IA, les agents intelligents devraient avoir des attributs supplémentaires. Les agents intelligents, en tant qu’entités, devraient être capables de résoudre des problèmes; comprendre des informations; avoir des intentions;  distinctinguer entre des situations; généraliser; synthétiser de nouveaux concepts; modéliser le monde dans lequel ils vivent; planifier et prévoir les conséquences des actions et évaluer les alternatives. Les agents sont connectés via une couche réseau. FIGURE 1

FIGURE 1: Système d’agents simple

 

 

 

 

Définition 3. L’intelligence
artificielle distribuée (IAD)
peut être caractérisée par l’interaction de nombreux agents essayant de
résoudre une variété de problèmes de manière coopérative. L’IA et les informations
utilisées doivent être intégrées dans un système de contrôle intelligent
hiérarchique. Dans ces systèmes, chaque agent a une vision individuelle et locale
du problème et, en même temps, doit interagir avec d’autres agents afin de
trouver des solutions globales aux problèmes posés. L’une des difficultés dans
la conception et la compréhension des systèmes d’IAD vient du manque du
contrôle centralisé, et des connaissances conflictuelles, incertaines,
incomplètes et tardives de la part des agents. Les concepteurs de systèmes DAI
et les chercheurs doivent s’attaquer à plusieurs problèmes de base, notamment:

• Décomposition,
distribution et répartition des tâches;

• établir des protocoles
de communication;

• Atteindre un
comportement collectif cohérent;

• Modélisation des
autres agents, leurs intérêts communs et leurs activités;

• Gérer les
disparités entre les agents et gérer les interactions;

• Mise en œuvre
et autres problèmes pratiques.

Une architecture
IAD devrait être basée sur des couches de contrôle; trois est le nombre minimum
lorsqu’il est défini comme suit (dans l’ordre d’autorité croissante):

 • Couche
d’exécution (contenant les systèmes de contrôle des actionneurs et des
effecteurs);

• Couche de
coordination et de régulation (relie les couches de gestion et d’exécution et
traduit les commandes de haut niveau en actions exécutables);

• Couche de
gestion et de planification (responsable de l’exécution des objectifs du
système).

Définition 4. Coordination des agents. Bien
que des efforts considérables soient consacrés à la conception de systèmes IAD
opérationnels capables de traiter des problèmes simples, on connaît
relativement peu le comportement global de ces systèmes lorsqu’ils ont à
résoudre des problèmes plus réalistes. Une notion d’événements et de processus
est essentielle pour raisonner sur des domaines de problèmes impliquant un ou
plusieurs agents situés dans des environnements dynamiques. La coordination est
une question importante pour plusieurs raisons, par exemple, pour promouvoir
des interactions bénéfiques, pour éviter les interactions nuisibles, que les
décisions individuelles ont des impacts globaux. Les grands systèmes offrent un
grand nombre de choix et de stratégies pour aborder différents aspects du
problème global. Ainsi, une question majeure est de savoir comment les agents
devraient choisir parmi les stratégies de résolution de problèmes et, en
particulier, avec quels autres agents ils devraient collaborer. Puisque la
pertinence de ces choix peut changer lorsque les agents reçoivent de nouvelles
informations et mettent à jour leur état, le système acquiert des
caractéristiques dynamiques globales qui peuvent fonctionner pour ou contre la
réussite de la tâche. En général, les
mécanismes de coordination réactifs, qui permettent une réaction rapide aux
circonstances changeantes, s’appuient sur l’échange d’informations détaillées,
car ils nécessitent une grande précision.

Il existe un
certain nombre de lacunes et de problèmes liés à la distribution d’agents autonomes
et leurs taches. À cet égard, la concurrence est un problème important, car
plusieurs processus doivent être effectués simultanément. En effet, les
messages arrivent avec des retards et dans un ordre arbitraire. Par conséquent,
les plans et les actions des agents devraient être conçus pour gérer ces
situations. Lorsque les agents font des choix en présence de connaissances
retardées et incomplètes sur l’état du système ; leur dynamique peut devenir extrêmement complexe. Une partie de
la complexité du comportement est due à la nature du système, c’est-à-dire que
la valeur de la décision d’un agent dépend des choix faits par tous les autres.
Cette dynamique compliquée peut amener de nombreux agents à prendre de
mauvaises décisions lorsqu’ils sont vus dans une perspective globale, même
s’ils apparaissent localement raisonnables. Cela peut conduire à des
performances considérablement réduites et à de grandes difficultés de
programmation des différents agents. Ainsi, il est important de concevoir des
méthodes de contrôle décentralisées efficaces qui puissent simplifier la
dynamique globale. Il peut être nécessaire d’obtenir une hiérarchie d’agents.
Un agent de niveau supérieur examine les performances d’un groupe et a la
possibilité de modifier les objectifs des autres agents du groupe. La
conception des lois de contrôle dirigeant le comportement des agents
individuels est crucial pour la conception des équipes d’agents coopérants. Ces
lois utilisent une combinaison de connaissances locales et globales pour
atteindre le comportement de groupe souhaité.

 

                                                                                              
IV.           
Contrôle du trafic urbain

 

1-Le trafic urbain: Dans les zones urbaines, la
complexité du trafic est énorme due à la variété des moyens de transport, la
différence de leur vitesse et la grande probabilité d’événements imprévus. Dans
les zones urbaines, les moyens de circulation sont variés: voitures, piétons,
bicyclettes, etc. Pour modéliser le trafic dans les zones urbaines avec un
degré de précision, il faut prendre en compte tous participants et les obstacles
passifs, ainsi que la gestion et les systèmes de contrôle. Un des avantages de
cette approche intégratrice est que les théories classiques ne s’appliquent qu’aux
voitures, et ignore les autres participants qui sont jugées «moins importants».
En conditions urbaines, les systèmes de feux de circulation tentent de
normaliser le flux de la circulation, améliorant la circulation.

 Plusieurs algorithmes sont nécessaires pour
contrôler un réseau métropolitain entier, simplement parce que des sections du
réseau travailleront avec des conditions différentes. Dans les zones
résidentielles, où les gens vont partir le matin et retourner dans la soirée,
une opération qui dépend du temps de la journée serait très appropriée.
Contrairement aux zones comme les terrains de jeu ou les aéroports, où le
trafic peut être très volatile. Dans ces endroits, il faut une grande
flexibilité et fonctionnalité afin de répartir la demande du trafic sur l’infrastructure
disponible. De plus dans d’autres sections de la ville, les zones autour des
hôpitaux et des casernes de pompiers, il y a une haute concentration de
véhicules d’urgence. Donc, il y aura des demandes différentes pour de différentes
fonctionnalités autour du réseau.

2-Control des signaux: 

x

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