Invitation à la soutenance de thèse de Shirley Hoet

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée :
"Apprentissage de la communication dans un système multi-agents ouvert,
asynchrone et faiblement couplé" ainsi qu'au pot qui suivra.

La soutenance aura lieu le lundi 17 décembre 2012 à 13h30
Couloir 25-26 salle 105
4 Place Jussieu, 75005 Paris.

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Le jury sera composé de :

Rapporteurs :
M. Abdel-Illah Mouaddib, Professeur à l'Université de Caen
M. Alain Dutech , Chargé de recherche INRIA
Examinateur :
M. Vincent Chevrier, Maitre de conférence Université de Nancy
M. Patrick Reignier, Professeur à l'Université Grenoble
M. Olivier Sigaud, Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie

Directeur de thèse :
M. Nicolas Sabouret, Professeur à l'Université Paris-sud
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Résumé :

\section*{Résumé}
Dans un système multi-agents, la communication directe permet aux agents,
via l'envoi de messages structurés, d'échanger des informations, de
déléguer des tâches ou de négocier. Dans les travaux actuels, il est
généralement supposé que l'agent connaît la nature
(contenu et destinataire) des messages qu'il doit envoyer ainsi que le
moment où les
envoyer. Mais si l'on se place dans les systèmes multi-agents ouverts (où
les agents peuvent
entrer et sortir) et faiblement couplés (les agents sont conçus de manière
séparée et ne
peuvent donc pas connaître a priori les capacités de leurs pairs), cette
hypothèse n'est plus
valide : les agents ne se « connaissant » pas, ils ne peuvent déterminer à
l'avance quels
messages s'envoyer. L'objectif de cette thèse est par conséquent de
définir des mécanismes
pour permettre aux agents d'apprendre à communiquer avec les autres
agents, en fonction
de leurs objectifs et des changements perçus dans le système.

Dans un premier temps, nous présentons un algorithme d'exploration couplé
à un protocole multi-agent permettant à un agent de construire le contenu
de ses messages et d'associer ces derniers aux états dans lesquels il peut
les envoyer. Ce mécanisme repose sur le caractère introspectif de nos
agents qui ont la capacité de raisonner sur leurs états et leurs actions.


Dans un deuxième temps, nous présentons un mécanisme d'apprentissage par
renforcement permettant à un agent de déterminer quand il doit ou non
communiquer et dans ce cas quel message il doit envoyer. Notre algorithme
repose sur l'utilisation d'une mémoire permettant à l'agent de mémoriser
ses croyances et ses actes de communication envoyés dans le passé ainsi
que sur la définition d'une nouvelle action {\wait} qui permet à l'agent
d'attendre quand il ne doit pas communiquer.

Dans un troisième temps, nous présentons un nouveau modèle de mémoire pour
l'apprentissage de la communication. En effet, suite à l'évaluation de
notre algorithme d'apprentissage, nous avons mis en évidence des problèmes
que nous imputons à l'utilisation d'une mémoire qui n'est pas spécifique à
la communication et qui de ce fait nuit à notre mécanisme d'apprentissage
en créant un ensemble d'états, sur lequel l'algorithme agit, trop
important. Notre modèle de mémoire est basé sur une mémorisation des dates
et des réponses des messages qui ont été exécutés avec succès. Cela permet
de limiter la taille de l'espace d'état sur certains problèmes et de mieux
faire converger l'algorithme d'apprentissage.

Enfin, nous proposons un mécanisme permettant d'extraire le modèle des
actes de communication, c'est-à-dire les préconditions que doit vérifier
la situation de l'agent pour que celui-ci choisisse d'envoyer un message
et les effets attendus de ce message sur le système. Notre proposition
repose sur la politique apprise par l'agent en utilisant notre algorithme
d'apprentissage. À partir de cette politique, nous montrons comment il est
possible d'une part d'apprendre les effets des messages en utilisant les
capacités d'introspection de nos agents. Puis à partir de l'apprentissage
de ces effets, nous proposons d'utiliser un outil de classification pour
déterminer des préconditions généralisées.

En conclusion, ce travail de thèse a mis en avant la nécessité pour les
agents d'apprendre à communiquer et a proposé mécanisme basé sur
l'apprentissage par renforcement et l'utilisation d'une mémoire pour la
construction d'un modèle de messages.

Mots-clés: Système multi-agents, Communication, Apprentissage mono-agent,
Mémoire.



Cordialement,
Shirley Hoet.

Invitation à la soutenance de thèse de Cédric Herpson

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à mon pot de thèse, ainsi qu'à la soutenance qui précède.

Ma thèse est intitulée "Approche multi-agents pour la supervision adaptative des systèmes distribués"

La soutenance aura lieu le lundi 10 décembre 2012 à 14h30 dans
l'amphithéâtre Durand, batiment Esclangon,
4 Place Jussieu, 75005 Paris.

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Le jury sera composé de :

Rapporteur :
 M. Philippe MATHIEU, Professeur à l'Université Lille 1
 M. Laurent VERCOUTER, Professeur à l'INSA de Rouen
Examinateur :
 M. Philippe DAGUE, Professeur à l'Université Paris-Sud
 M. Eric COURRIER, Invité
 Mme. Maria POTOP-BUTUCARU, Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie
 M. Patrick TAILLIBERT, Invité
 Mme. Catherine TESSIER, Maitre de recherche à l'ONERA
Encadrant :
 M. Vincent CORRUBLE, Maitre de conférence à l'Université Pierre et Marie Curie
Directeur de thèse :
 Mme. Amal EL FALLAH SEGHROUCHNI, Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie

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Résumé :

Le travail présenté dans cette thèse a pour objectif l'étude et la mise en œuvre d'un système de supervision à base d'agents capables de diagnostiquer et réparer collectivement et efficacement un système distribué en présence de communications non fiables. Cette thèse s'est déroulée dans le cadre d'un partenariat industriel au sein du projet Dem@t-Factory.

La supervision d'un système consiste en la détection, l'isolation, l'identification et la réparation des fautes survenant en son sein. Avec l'avènement de systèmes distribués et asynchrones, l'approche traditionnelle de la supervision, centralisée, est aujourd'hui remise en question. En effet, lorsque les communications sont perturbées l'information met un temps indéfini à atteindre sa destination, ce qui augmente le temps de dysfonctionnement du système supervisé.

Cette thèse a donné lieu à l'élaboration un système de supervision distribué : ADS2 (Anytime Distributed Supervision of Distributed Systems). Ce système repose sur une architecture de supervision multi-agents où chaque agent est doté d'une vision locale et de capacités de décision, de diagnostic et de réparation. Cette architecture intègre trois composants : (1) un modèle décisionnel d'agent, (2) un mécanisme distribué de coordination et de resynchronisation de l'état du système par les agents (basé sur la formation de coalitions et le Paxos), et (3) un algorithme local à chaque agent qui entrelace les phases de diagnostic et de réparation afin de réduire la taille de l'espace des diagnostics candidats.
Le système de supervision ADS2 ainsi obtenu est anytime et à même d'adapter automatiquement et dynamiquement son comportement à l'état du système supervisé et des liens de communications. La validation de notre approche a été réalisée sur la base de données et d'hypothèses réelles fournies par le projet Dem@t-Factory. Les résultats obtenus montrent une réduction significative du temps de dysfonctionnement pour un surcoût limité en termes de réparations.

Mots-clés: Systèmes multi-agents, Supervision, Systèmes distribués, Diagnostic, Réparation, Algorithme anytime.

Cordialement,
Cédric Herpson.

--   Cédric Herpson - Lip6/UPMC-CNRS  Equipe Systèmes Multi-Agents  4 Place Jussieu, 75005 Paris  Tours 25/26 - Bureau 402 - Tel (+33) 1.44.27.53.90  http://www-desir.lip6.fr/~herpsonc/ 

Invitation à la soutenance de thèse de Stéphanie YOUSSEF

Bonjour à tous,

Vous êtes tous invités à la soutenance de thèse de Mademoiselle Stéphanie Youssef,

Aujourd'hui, Le lundi 3 décembre 2012
à 11 heures
salle 105, Couloir 25-26
Université Pierre et Marie Curie (UPMC)
4 Place Jussieu
75005 Paris

http://www.upmc.fr/en/university/campus2/in_paris_and_the_paris_region/jussieu_campus.html

Venez nombreux !

Ramy et Marie-Minerve

-------- Original Message --------

Subject:	Invitation à la soutenance de thèse de Stéphanie YOUSSEF
Date:	Tue, 27 Nov 2012 13:21:34 +0100
From:	Stephanie YOUSSEF <Stephanie.Youssef@lip6.fr>
To:	tout-lip6@lip6.fr, m1-sesi@soc.lip6.fr, m2-sesi@soc.lip6.fr

Bonjour,

J'ai le grand plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse, intitulée
"Designer-assisted Reusable and Optimized Analog Layout Generation
for Nanaometric CMOS Era".


Le lundi 3 décembre 2012
à 11 heures
salle 105, Couloir 25-26
Université Pierre et Marie Curie (UPMC)
4 Place Jussieu
75005 Paris
http://www.upmc.fr/en/university/campus2/in_paris_and_the_paris_region/jussieu_campus.html 


Devant le jury composé de :
Pr Francisco FERNANDEZ, Université de Séville, Espagne, Rapporteur
Pr Etienne SICARD, Université de Toulouse, France, Rapporteur
Mme Noëlle LEWIS, Université de Bordeaux, France, Examinateur
M Andreas KAISER, IEMN-ISEN, Lille, France, Examinateur
Pr Alain GREINER, UPMC, Examinateur
Pr Habib MEHREZ, UPMC, Examinateur
M Ramy ISKANDER, UPMC, Examinateur
Mme Marie-Minerve LOUERAT, UPMC, Examinatrice
M François DURBIN, CEA-DAM, Paris, France, Invité

qui sera suivie d'un pot, auquel vous êtes également conviés
salle 002, Maison de la Pédagogie.



Résumé :

Électronique et semi-conducteurs évoluent rapidement. Des nouvelles technologies sont introduites pour adapter la structure CMOS à la gravure nanométrique. La réduction des délais de mise sur le marché nécessite un flot de conception analogique fiable. La génération automatique du dessin des masques est un élément clé de ce flot dont les défis augmentent à mesure que la finesse de gravure augmente.

La thèse propose un flot réutilisable et optimisé pour faire face aux défis de conception de masques de circuits alogiques. Il fait partie du projet CHAMS développé en LIP6. Tout d'abord, nous avons conçu une bibliothèque de primitives analogiques qui sont paramétrés, réutilisables, avec différents styles de Layout. Un langage de description a été introduit pour faciliter la migration technologique et le calcul des paramètres induits par le Layout. Ensuite, nous avons développé des algorithmes pour placer les circuits complexes en utilisant la bibliothèque de primitives, les fichiers de technologie et les contraintes géométriques du concepteur. Une représentation topologique du plan de masse et des contraintes telle que l´ appariement, la symétrie et la proximité ont été introduites. Enfin, nous avons créé un environnement logiciel pour optimiser le Layout suivant différents facteur de forme afin de minimiser la surface et le routage. La génération des masques documente directement la netlist par les paramètres parasites dépendants du Layout.

Ce travail offre une solution fiable pour permettre une génération rapide, optimisée en quantifiant les parasites du layout de circuits analogiques complexes.

Cordialement,
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Stephanie YOUSSEF
Ph.D. Student

Université Pierre et Marie Curie (Paris 6)
LIP6 (Laboratoire d'Informatique de Paris 6)
System on Chip Department (SOC, ex ASIM)
Analog and Digital Integrated Circuits Design & Tools Team (CIAN)

4 Place Jussieu, 75005 Paris, France 
Tel: +33 1 44 27 71 08
Fax: +33 1 44 27 72 80 

Email: stephanie.youssef@lip6.fr