Système multi-agents coopératif pour une gestion efficace de l

Système multi-agents coopératif pour une gestion efficace de
l’information dans les réseaux de capteurs sans fil
Leila MERGHEM-BOULAHIA, Maître de Conférences ([email protected])
ICD/ERA, UMR STMR 6279, Université de Technologie de Troyes
Akil JRAD, Professeur à l’Université Libanaise ([email protected])
Laboratoire des Systèmes électroniques, Télécommunications et Réseaux LaSTRe
1. Descriptif détaillé du sujet de thèse
Afin de garantir à l’utilisateur une meilleure qualité de vie et un confort plus personnalisé,
la science ne cesse d’évoluer offrant de plus en plus de nouveautés. Les dernières
tendances vont vers la réalisation d’une ville intelligente, la ville de demain. Dans cette
ville, tout devrait être étudié : Habitants, transport, communication, eau, énergie, etc.
pour améliorer le confort des habitants tout en prenant en considération les aspects
économiques et écologiques. Ceci nécessitera évidemment la collection et l’analyse de
données. En effet, une immense quantité de données pourrait être collectée mais une
bonne partie ne serait pas importante (beaucoup de redondance, etc.). Les réseaux de
capteurs sans fil – Wireless Sensor Networks (WSN) – constituent l’une des technologies
les plus attractives pour le développement de la ville de demain permettant, entre autres,
de collecter des données dans un environnement distribué et dynamique.
L'un des défis les plus importants à prendre en considération, avant toute proposition,
dans le domaine des réseaux de capteurs est la ressource énergétique limitée
(généralement une batterie) et la capacité de communication réduite dont dispose un
capteur. L'énergie est la ressource la plus précieuse dans la majorité des réseaux de
capteurs, puisqu'elle a une influence directe sur la durée de vie des capteurs et celle du
réseau en entier. D'où la nécessité de minimiser la consommation de l'énergie de chaque
nœud (ou à défaut de nœuds bien spécifiques) afin de prolonger la durée de vie du réseau
entier. De plus, et toujours dans le but de diminuer la consommation d’énergie,
l'information récoltée devrait être traitée en local (c'est-à-dire, au sein du capteur luimême). Toute information non utile ou redondante serait alors éliminée.
Cet objectif pourrait être réalisé en rendant les capteurs intelligents et coopératifs. Une
étude sera alors menée sur l’autonomie décisionnelle à procurer aux capteurs. En effet, il
est très important d’étudier le niveau d’intelligence que l’on voudrait attribuer à chaque
capteur. Ceci est évidemment contraint par la nature même du capteur (puissance de
calcul, durée de la batterie, etc.).
Les Systèmes Multi-Agents (SMA) peuvent constituer un outil intéressant pour rendre les
capteurs intelligents et coopératifs. En effet, les systèmes multi-agents sont considérés
comme un point de rencontre entre les technologies des systèmes distribués et de celles
de l'intelligence artificielle. Nous proposons alors d'introduire un agent dans chaque
nœud. Chaque agent sera responsable de gérer intelligemment le nœud dans lequel il est
introduit, de traiter les informations en local et de juger de leur importance. Les agents
introduits au sein des différents nœuds coopèrent ensemble implicitement dans le but
d'éliminer les informations redondantes et non utiles (corrélation des informations, etc.).
Vivre dans une ville intelligente sous-entend la garantie d’un confort et d’un bien-être
aussi bien chez soi qu’à l’extérieur. Dans cette thèse, nous allons nous focaliser sur le
confort de l’être humain au sein de son habitat. Ceci constituera la première étape vers la
ville intelligente. Cet être humain pourrait être une personne en bonne santé qui souhaite
davantage de confort ou une personne qui souffre d’une maladie chronique et qui a
besoin d’une surveillance médicale, etc. Une telle application a des contraintes liées à
l’individu lui-même mais également à son environnement (obstacles, dimensions,
mobilité, gestion des alarmes, etc.).
Un réseau de capteurs sera alors déployé dans le domicile de cette personne. Ce réseau
sera formé de capteurs donnant des informations sur l’environnement (température,
humidité, etc.), des capteurs médicaux (tension, diabète, etc.), de détecteurs de diffusion
de gaz, de détecteurs d’incendies, de détecteurs de présence, d’un système de surveillance
qui détecte les mouvements suspects et prévient la personne si quelqu’un tente de
s’introduire chez elle, etc. Afin de réaliser un réseau de capteurs efficace, il faut savoir
quelle partie du réseau devrait être active. En effet, les informations récoltées par certains
capteurs ne seront d’aucun intérêt si la personne n’est pas dans la même pièce où ils sont
déployés ; Ces capteurs peuvent alors être désactivés.
Un des défis importants à relever consiste à offrir une solution qui répondra aux attentes
de l’usager et qui prendra en compte ses exigences et son confort. En effet, déployer de
gros capteurs, des capteurs reliés par des câbles, des capteurs connectés au courant
électrique, etc. peut gêner l’usager car ces capteurs seraient considérés intrusifs. C’est la
raison pour laquelle, cette thèse proposera, en premier lieu, l’utilisation de petits capteurs
sans fil et autonomes présentant ainsi de réelles contraintes énergétiques.
Le but de cette thèse est de proposer une solution distribuée de gestion des informations
collectées par les capteurs en utilisant une approche multi-agents coopérative. Une étude
sera alors faite pour comparer la solution proposée avec d’autres solutions (centralisée,
semi-centralisée ou distribuée reposant sur une autre approche).
2. Mots clés
Réseaux de capteurs sans fil, Systèmes multi-agents, Traitement local de
l’information, Coopération multi-agents implicite, Réseaux autonomes et
adaptatifs, Maison Intelligente.
3. Calendrier prévu par période de 6 mois
0 – 6e mois : Etude bibliographique (UL)
Description : Durant cette première période, il est demandé au candidat de faire
un état de l’art sur les réseaux de capteurs sans fil, les systèmes multi-agents et la
coopération multi-agents. Il lui sera aussi demandé d’étudier les approches déjà
existantes pour la gestion des informations dans le contexte de la maison
intelligente.
7e – 12e mois : Adaptation des approches déjà utilisées dans le contexte de la maison
intelligente et détermination des paramètres les plus importants qui influenceront le
fonctionnement des agents (UTT)
Description : Durant cette période, le doctorant devra adapter les approches les
plus appropriées au contexte de la maison intelligente en utilisant un système
multi-agents. Il devra déterminer quelles informations sont considérées comme
urgentes et doivent alors déclencher une réaction directe et quelles sont les
informations qui le sont moins et qui doivent être corrélées avec d’autres pour
une future prise de décision. Il doit proposer une stratégie de fonctionnement des
agents : rester actif ou se mettre hors tension, type de coopération entre les
agents, etc.
13e –18e mois : Etude des performances de l’approche proposée (UTT)
Description : Durant cette phase, le travail est consacré à l’étude des
performances de l’approche. Des simulations devront alors être conduites pour
mettre en évidence les avantages et les inconvénients de l’approche proposée.
19e – 24e mois : Amélioration de l’approche proposée suite aux résultats obtenus (UL)
Description : Le doctorant devra, sur la base des résultats des simulations,
proposer des améliorations pour optimiser le fonctionnement de la solution. De
nouvelles simulations seront alors conduites pour évaluer l’amélioration faite.
25e – 30e mois : Comparaison de l’approche proposée avec les approches centralisées ou
semi-centralisées (UTT)
Description : Le doctorant devra comparer l’approche qu’il propose avec des
approches similaires mais qui sont basées sur une solution centralisée ou semicentralisée. Un tableau comparatif entre les différentes approches devra être
dressé. Il est également souhaitable, si les ressources sont disponibles, qu’un
prototype soit réalisé afin de tester notre approche sur un vrai réseau de capteurs.
Ceci permettrait de comparer les résultats obtenus par simulation et sur test-bed.
31e – 36e mois : Rédaction du manuscrit de thèse (UL)
Fin du 36e mois : Soutenance de thèse
4. Encadrement et Collaborations attendues
Le doctorant sera encadré par Leila MERGHEM-BOULAHIA (Maître de Conférences à
l’Université de Technologie de Troyes) et sera suivi au Liban par Akil JRAD (Professeur
à l’Université Libanaise) et Rana RAHIM-AMOUD (Enseignant-Chercheur à l’Université
Libanaise). Cette thèse sera donc l’occasion d’une première collaboration entre notre
équipe et Mr Akil JRAD. Elle participera à consolider les collaborations entre l’UTT et
l’UL. Des collaborations avec l’équipe ICD/M2S (UTT) et le CReSTIC/SysCom
(URCA) sont également envisagées car nous souhaitons faire participer le doctorant au
projet CPER ROFICA qui a été accepté et qui devrait démarrer en septembre 2010.
Contacts : [email protected]; [email protected]; [email protected]
5. Etat du sujet dans les deux équipes
L’équipe ERA de l’ICD est très impliquée dans les travaux et les conférences portant sur
l’autonomic networking notamment dans le cadre de l’ACF (Autonomic Communication
Forum), de projets ANR (SUN (Situated Ubiquitous Networks) et Terrop (Technologies
for terminals in opportunistic radio applications), etc.). D’autre part, une thèse sur la
coopération entre les capteurs est en cours et devrait être soutenue au mois d’octobre
2010. Les résultats de cette thèse ont fait, jusqu’à présent, l’objet d’un chapitre de livre à
paraître dans un livre international, de 2 revues internationales et de 6 conférences
internationales. La thèse proposée se basera sur la thèse qui est en cours et permettra de
compléter ses résultats.
De son côté, l’équipe libanaise de recherche en télécoms et réseaux travaille depuis
plusieurs années sur les réseaux autonomes et les réseaux de capteurs. Cette équipe a
proposé un algorithme de routage dans les réseaux de capteurs appelé MDSAP. De plus,
elle est en train d'étudier l'implémentation des réseaux de capteurs médicaux pour la
surveillance des patients à distance, dans le cadre d'un projet de recherche subventionné
par l'Université Libanaise.
6. Références relatives au descriptif du sujet
[Sardouk 10] Sardouk A., Rahim-Amoud R., Merghem-Boulahia L., and Gaïti, D. « DATA
AGGREGATION IN WSNS : STATE OF THE ART AND A MULTI-CRITERIA PROPOSAL ».
Book chapter, Nova Science Publishers, 2010 (To appear)
[Sardouk 10b] Sardouk A., Rahim-Amoud R., Merghem-Boulahia L., and Gaïti, D. « Power-aware
agent-solution for information communication in WSN ». Telecommunication systems journal,
2010 (To appear)
[Sardouk 09] Sardouk A., Rahim-Amoud R., Merghem-Boulahia L., and Gaïti, D. « A Multi-criteria data
aggregation scheme for WSN », WiMob'2009, Marrakech, Morroco, October 2009.
[Sardouk 09b] Sardouk A., Rahim-Amoud R., Merghem-Boulahia L., and Gaïti, D. « Information
Importance Based Communication for Large-Scale WSN Data Processing ». The Second Joint IFIP
Wireless and Mobile Networking Conference - WMNC 2009, pp. 297-308. Poland, September 9 - 11, 2009
(Best paper Award). [Bullot 08] Bullot T., Khatoun R., Hugues L., Gaïti D., Merghem-Boulahia L. « A Situatedness Based
Knowledge Plane For Autonomic Networking ». ACM International Journal of Network Management,
special issue on NGN, Vol. 18 No. 2, pp. 171-193, March/April 2008. [Brayner 08] Angelo Brayner, Aretusa Lopes, Diorgens Meira, Ricardo Vasconcelos, and Ronaldo
Menezes. « An adaptive in-network aggregation operator for query processing in wireless sensor
networks ». J. Syst. Softw., 81(3):328–342, 2008.