Distribution massive de modèles à base d'agents. Accélération et passage à l'échelle des simulations de systèmes complexes

Résumé

Cette thèse explore la distribution massive de modèles à base d'agents, une approche essentielle pour la simulation de systèmes complexes à grande échelle. Face à l'augmentation de la complexité des modèles et au besoin de traiter des problématiques de plus en plus vastes, la réduction du temps de simulation devient un enjeu majeur. Nous proposons une nouvelle méthodologie basée sur un modèle de distribution permettant de répartir efficacement les agents sur des infrastructures de calcul haute performance (HPC), tout en assurant la cohérence et la performance des simulations.Cette approche vise à faciliter la distribution des modèles à base d'agents pour les modélisateurs, en rendant l'utilisation des méthodes HPC accessible et simple à mettre en œuvre. Des cas d'étude concrets, tels que les modèles MAELIA et CAMMISOL, illustrent l'applicabilité et les gains obtenus, notamment la réduction significative du temps de simulation et la possibilité de passer à des échelles de simulation plus grandes. Les résultats démontrent l'intérêt de la distribution massive pour améliorer la scalabilité, la flexibilité et l'accessibilité des modèles multi-agents.

Citer ce document

Accès au document

Ce document est hébergé sur son dépôt institutionnel d'origine.

Auteur(s)

Statistiques

Consultations : 3

Téléchargements : 0