Modelling and exploiting knowledge of the environment : A multi-agent approach to multi-goal pathfinding in ubiquitous environment - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2018

Modelling and exploiting knowledge of the environment : A multi-agent approach to multi-goal pathfinding in ubiquitous environment

Modélisation et exploitation des connaissances de l’environnement : une approche multi-agents pour la recherche d’itinéraires multi-objectifs dans des environnements ubiquitaires

Oudom Kem
  • Function : Author

Abstract

From intelligent artificial personal assistants to smart cities, we are experiencing the shifting towards Internet of Things (IoT), ubiquitous computing, and artificial intelligence. Cyber-physical entities are embedded in social environments of various scales from smart homes, to smart airports, to smart cities, and the list continues.This paradigm shift coupled with ceaseless expansion of the Web supplies us with tremendous amount of useful information and services, which creates opportunities for classical problems to be addressed in new, different, and potentially more efficient manners. Along with the new possibilities, we are, at the same time, presented with new constraints, problems, and challenges. Multi-goal pathfinding, a variant of the classical pathfinding, is a problem of finding a path between a start and a destination which also allows a set of goals to be satisfied along the path. The aim of this dissertation is to propose a solution to solve multi-goal pathfinding in ubiquitous environments such as smart transits. In our solution, to provide an abstraction of the environment, we proposed a knowledge model based on the semantic web technologies to describe a ubiquitous environment integrating its cybernetic, physical, and social dimensions. To perform the search, we developed a multi-agent algorithm based on a collaborative and incremental search algorithm that exploits the knowledge of the environment to find the optimal path. The proposed algorithm continuously adapts the path to take into account the dynamics of the environment.
L'utilisation des téléphones intelligents, le recours aux assistants personnels intelligents ou encore le développement des maisons intelligentes sont autant d'exemples illustrant le développement toujours plus rapide de l'informatique ubiquitaire, de l'Internet des objets et de l'intelligence artificielle. Le croisement des résultats issus de ces domaines de recherche contribue à changer notre quotidien et constitue un environnement fertile pour de nouveaux travaux. Ainsi, l’intégration des entités cyber-physiques dans des environnements sociaux de différentes échelles allant des maisons aux villes intelligentes amène de très nombreuses perspectives. Ce changement de paradigme met à notre disposition une énorme quantité d'informations et de services utiles, offrant ainsi la possibilité de traiter les problèmes classiques de manière nouvelle, différente et potentiellement plus efficace. Si les solutions à construire bénéficient de ces possibilités, elles doivent également répondre à de nouvelles contraintes et nouveaux défis. La recherche d’itinéraires multi-objectifs est un sous-cas du problème classique de recherche d'un chemin entre un lieu de départ et une destination auquel s'ajoute la contrainte de passage par un ensemble de lieux permettant de satisfaire un ensemble de buts. L'objectif de cette thèse est de proposer une solution pour la résolution de la recherche d'itinéraires multi-objectifs appliqués aux environnements cyber-physiques tels que les Smart Transits. Dans notre solution, nous avons proposé une méthode fondée sur les technologies du web sémantique pour modéliser de manière intégrée un environnement cyber-physique dans toutes ses dimensions, i.e., cybernétiques, physiques et sociales. Pour la recherche de chemin, nous avons proposé une approche multi-agents, exécutant un algorithme de recherche collaborative et incrémentale, qui utilise les connaissances de l'environnement pour trouver le chemin optimal. Cet algorithme adapte aussi le chemin en prenant en compte la dynamique de l'environnement.
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Dates and versions

tel-02880717 , version 1 (25-06-2020)

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  • HAL Id : tel-02880717 , version 1

Cite

Oudom Kem. Modelling and exploiting knowledge of the environment : A multi-agent approach to multi-goal pathfinding in ubiquitous environment. Other [cs.OH]. Université de Lyon, 2018. English. ⟨NNT : 2018LYSEM023⟩. ⟨tel-02880717⟩
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