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Systèmes Multi-Agents et programmation répartie communication par mobilité optimale des agents (notice n° 53502)

000 -LEADER
fixed length control field 04711nam a22004097a 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field IMIST
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008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
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040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency IMIST
Language of cataloging fre
Transcribing agency IMIST
Description conventions rda
044 ## - COUNTRY OF PUBLISHING/PRODUCING ENTITY CODE
MARC country code MA
082 ## - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Edition number 22
Classification number 006.3
100 ## - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Rafalia, Najat
9 (RLIN) 34105
245 ## - TITLE STATEMENT
Title Systèmes Multi-Agents et programmation répartie communication par mobilité optimale des agents
Statement of responsibility, etc Najat, Rafalia
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC. (IMPRINT)
Place of publication, distribution, etc Kénitra
Name of publisher, distributor, etc Université Ibn Tofail
Date of publication, distribution, etc 2017
336 ## - CONTENT TYPE
Source rdacontent
Content Type Term text
Content Type Code txt
337 ## - MEDIA TYPE
Source rdamedia
Media Type Term unmediated
Media Type Code n
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier Type Term volume
Carrier Type Code nc
502 ## - DISSERTATION NOTE
Degree type PH.D
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc Nous travaillons sur un système multi agents distribué. Nous considérons des agents ayant un script fonctionnel et manipulant des termes du λAGD-calculus qui est un langage fonctionnel distribué d’agents [1]. Nous avons intégré dans le λAGD-calculus une stratégie de communication entre agents sur demande [1]. Pour chaque agent susceptible de recevoir un message m qui et un terme fonctionnel, nous déterminons la partie de m, nécessaire à envoyer. Ceci est accompli par une analyse statique du code de l’application. Nous avons aussi travaillé sue une implémentation mobile de cette stratégie de communication, basée sur les agents mobiles [2]. Dans un système multi agents distribué, chaque site a son agent mobile qui peut migrer d’un site à un autre avec les parties des messages, détectées nécessaires à transmettre vers l’extérieur. Le but de la migration et d’atteindre les ressources et les données distants, faire le traitement localement et ne transmettre que les données nécessaires. L’agent mobile migre aux sites qui ont un nombre important d’interactions avec son site. Dans le cas où le nombre d’interactions n’est pas important cette approche devient moins efficace. Elle est pénalisée par la taille de l’agent mobile. Dans ce deuxième cas, les messages destinés aux sites distants sont adressés à l’agent serveur du site émetteur pour qu’il les traite et les envoie à leurs destinations. Dans le site récepteur, l’agent serveur traite les messages externes et les transmet à leurs destinations. Nous nous sommes penchés par la suite sur l’application de notre approche de communication à un domaine où la masse de données est importante. Ceci nous a mené au domaine du traitement de l’information où les systèmes multi agents et le data mining distribué (DDM) convergent. La synergie entre les deux technologies offre un grand potentiel et une grande opportunité pour des applications distribuées sophistiquées. Une étude tout d’abord de la thématique DDM est faite, elle synthétise ses problèmes, ses limites ainsi que ses perceptuelles issues de recherche, Dans cette étude nous présentons le synergie de systèmes multi agents dans le data mining diistribué ce qui donne lieu au data mining distribué multi agent (MADDM) [3]. La communication est l’un des limites majeures dans MADDM [3]. Elle est couteuse et elle est accomplie par envoi de messages ce qui rend son implémentation inefficace. L’objectif principal de plusieurs recherches est de minimiser le nombre de messages envoyés. Dans ce contexte nous appliquons notre approche de communication citée précédemment aux systèmes [4]. Cette stratégie a été testée dans un système distribué d’agents où les agents manipulent des données arborescentes et ont des comportements pouvant filtrer tous les messages arrivés par des filtres ayant la même structure. Cette stratégie est basée sur une analyse statique et la migration d’agents mobiles. L’analyse statique compile tous les messages «send(a,m) » à « send(a,m,L) » où « L » est la partie de m nécessaire à envoyer au site distant. Dans le cas où le nombre de message send(a,m,L) est important, un agent mobile migre au site distant pour accomplir toutes les taches localement. Ainsi les « send(a,m.L) » ne vont pas être exécutée et leur coût sera minimisé [2].
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Système multi agent
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Programmation
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Agent mobile
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term SMA
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term DDM
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term MADDM
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term communication
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Data Mining
700 ## - MEMBRES DE JURY
Personal name Fakhri, Youssef
9 (RLIN) 23123
700 ## - MEMBRES DE JURY
Personal name Souhar, Abdelghani
9 (RLIN) 34411
700 ## - MEMBRES DE JURY
Personal name Mentagui, Driss
9 (RLIN) 34594
700 ## - MEMBRES DE JURY
Personal name Haimaoudi, El Khatir
9 (RLIN) 34595
700 ## - MEMBRES DE JURY
Personal name Chenfour, Noureddine
9 (RLIN) 34596
700 ## - MEMBRES DE JURY
Personal name Kebbaj, Samir
9 (RLIN) 34597
710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
Université Université Ibn Tofail - Kenitra
Faculté Faculté des sciences
9 (RLIN) 34598
856 ## - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier <a href="https://toubkal.imist.ma/handle/123456789/11958?show=full">https://toubkal.imist.ma/handle/123456789/11958?show=full</a>
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme
Koha item type Thèse universitaire
Exemplaires
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