Système domotique Multi-Agents pour la gestion de l ...lig-membres.imag.fr/abras/publications/papers/slidesPHD09.pdf · Caractéristiques du problème? Introduction Mauvaise répartition

IntroductionModélisation du Système MAHASMécanismes du système MAHAS

Conclusions et perspectives

Système domotique Multi-Agentspour la gestion de l’énergie dans l’habitat

Shadi ABRAS

Sylvie PESTY1, Stéphane PLOIX2

1Laboratoire d’Informatique de Grenoble & 2Laboratoire G-SCOP

F LIG-MAGMAFFF Shadi ABRAS FFFG-SCOP F F Soutenance de thèse FFF 07 Mai 2009 F - 1/ 55



Plan

1 IntroductionContexte et problème des flux énergétiquesCaractéristiques du problème ?

2 Modélisation du Système MAHASServiceConfort et fonction de satisfaction

3 Mécanismes du système MAHASMécanisme réactifMécanisme anticipatif

4 Conclusions et perspectives




Contexte et problème des flux énergétiquesCaractéristiques du problème ?

Introduction

La production d’énergie est localisée géographiquement.Alors que les consommateurs sont distribués et divers.

Réseaux de transport : un équilibre en permanence entre la consommation et la production.

33% Secteur Industriel

64% Secteur Résidentiel-Tertiaire

3% Secteur du Transport

Production d'énergie





Introduction

Mauvaise répartition de la consommation :

Consommation d’énergie nationale journalière en France [RTE (2003)].

Le record du pic de consommation a augmenté de 23% en 10 ans.

Gestion des pics de consommation ?

Pouvoir agir en douceur sur le réseau.

Agir dynamiquement sur la consommation.





Introduction

Encouragement de l’utilisation des sources d’énergie renouvelables :Pénurie des sources d’énergie fossiles.Réduction de l’émission de gaz à effet de serre.

Production d’énergie décentralisée : Ressources locales.=⇒ Comment les coordonner ?

Le bâtiment est la variable d’ajustement.

=⇒ Un système de pilotage ! ! !





Caractéristiques du problème des flux énergétiques

Différents types d’équipements (charges et sources) !Plusieurs types d’informations à gérer !

















Caractéristiques du système énergétique

distribué : distribution physique des sources d’énergie ainsi que destypes différents de consommateurs d’énergie.ouvert : le nombre de sources et de charges évolue sans que cela neremette en cause le fonctionnement global du système.extensible : de nouveaux types de sources ou de charges (pas encoreprévus) pourraient être ajoutés au système.





Problème

Flux d'énergie

Flux d'information

Comment piloter ce système (distribué, ouvert et extensible) ?





Système de pilotage ?

Approche centraliséeStum et al.(1997) : système de contrôle-commande et IHM ; minimiser laconsommation en gérant le chauffage, la climatisation, l’eau chaudesanitaire.Donsez et al. (2007) : une plate-forme orientée services ; certainséquipements comme les lumières et les radiateurs.Ha (2007) : un système énergétique ; minimiser la consommation /maximiser le confort. l’éclairage.

Approche distribuéeDilger (1997), maison intelligente : système à composants ; la productionest illimitée.Penya et al. (2003) : un SMA, minimiser la consommation ; pénalisationd’équipements.Conte et al. (2003) : un SMA, pénalisation d’équipements selon unepriorité.Davidsson et Boman (2005) : minimiser la consommation dans lesbureaux ; trois services : chauffage, lumière, ventilation.




ServiceConfort et fonction de satisfaction

Un système domotique Multi-Agents pour la gestion del’énergie dans l’habitat





Objectifs et contraintes ?

Objectifs :Critère du confort à maximiser.Critère du coût à minimiser.

Contraintes liées aux équipementsCapacités de production limitées.Contraintes physiques d’équipements :

Interruption du fonctionnement d’un équipement.Puissance maximale et minimale.

Contrainte du système :Consommations d’énergie 6 Capacités de production d’énergie.





Pourquoi une approche Multi-Agents ?











Chauffage

Lavage

Production

`

Production d'électricité

Cuisson

SMA ?

Faire interface entre les différentes entités du système énergétique.

Répondre aux caractéristiques du système énergétique :

Entités autonomes indépendantes, coopérantes.SMA bien adapté au type du système ouvert, distribué et extensible.





Notion de service

Comment modéliser les agents ?

L’idée première était d’associer un agent logiciel à chaque entité majeure.

MaisChauffage

la notion de service est plus générique

plusieurs types d’equipements =⇒ Un service =⇒ Un agent





Notion de service



MaisChauffage







Notion de service



MaisChauffage







Service

Un service est le résultat d’une transformation énergétique par un ouplusieurs équipements pour répondre à un besoin de l’usager (fournir duconfort).

2 types de services :

Service temporaire :Le temps de fin.Période finie.Consommation fixe.Modèle de comportement sousforme d’automate à états finis.

Par exemple : lavage, cuisson,etc.

lavage

rinçage

essorage

prélavage

∆ P1

∆

P

4

4

P3P3

∆3

P2P1

∆2∆1

P

ST1 1 2 2 3 3 4 4

t

P P P

t t t

t=ET

t=ST

4

STSTST ET ET ET ET

t=ET

t=ETt=ET

1

1

P2 2∆

2

P3∆ 3

3

P∆ 44

Automate à états finis du service lavage





Service

Un service est le résultat d’une transformation énergétique par un ouplusieurs équipements pour répondre à un besoin de l’usager (fournir duconfort).

2 types de services :

Service permanent :Variable caractéristique (ex :température).Période infinie.Consommation variable.Modèle de comportementdynamique continu.

Par exemple : chauffage,climatisation, etc.

dXdt = A× X + B× P + C ×W

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

0

20

40

60

80

100

120

140

160

Evaluation de la température





Flexibilité de service

Service

TemporairePermanent

Non-pilotablePilotable

Modifiable

Non-pilotablePilotable

DécalableInterruptible

=⇒ La flexibilité du système domotique.F LIG-MAGMAFFF Shadi ABRAS FFFG-SCOP F F Soutenance de thèse FFF 07 Mai 2009 F - 16/ 55




Plan









Concept de satisfaction

Le confort de l’usager est un des aspects les plus importants à prendre enconsidération.

Qu’est-ce que le confort de l’usager pour un service ?

Comment le représenter dans les agents ?





Concept de satisfaction

Le confort de l’usager est un des aspects les plus importants à prendre enconsidération.

Qu’est-ce que le confort de l’usager pour un service ?

Comment le représenter dans les agents ?





Fonction de satisfactionSatisfaction des agents [Simonin (2001)] :

La satisfaction interactive : évaluer les actions du voisinage de l’agent.

La satisfaction personnelle : mesurer la progression des actions de l’agent.

La notion de satisfaction :

La fonction de satisfaction caractérise les ressentis de l’usager vis à vis d’un service.

σ ∈ [0, 100%]0% =⇒ Inadmissible100% =⇒ parfait





Fonction de satisfaction

Les fonctions de satisfaction sont définies pour tous les services :Service permanent : variable caractéristique

Service temporaire : le temps de fin d’exécution

`





Comment piloter ?

Pilotage ?


Chauffage

Lavage

Production

`

Capteursphysique Effecteurs

physiques

Réception de messages

Envoi de messages

Interprétation

Action

Modèle decomportement

Cuisson Décision

Fonction desatisfaction

La dynamique de fonctionnement des agents du système ?





Comment piloter ?

Pilotage ?


Chauffage

Lavage

Production

`

Capteursphysique Effecteurs

physiques

Réception de messages

Envoi de messages

Interprétation

Action

Modèle decomportement

Cuisson Décision

Fonction desatisfaction

La dynamique de fonctionnement des agents du système ?




Mécanisme réactifMécanisme anticipatif

Plan









Mécanisme réactifObjectif

Faire face aux situations d’urgence (des événements non prévus) et éviterl’interruption totale de certains services.

Maintenir un confort satisfaisant pour l’usager.

Arbitrer en temps réel l’accès à l’énergie pour les services.

Principe

- Délestage intelligent : les agents négocient quels équipements seront délestés.- Actions déclenchées suivant un processus stimulus-réponse :En boucle infinie :

Observer le niveau de satisfaction de l’agent :

Si (σ) < seuil :⇒ Demander de l’aide en envoyant des messages⇒ Analyser leurs réponses.

Observer l’environnement :

Changement météorologique.Réception des messages⇒ répondre aux demandes d’agents.





Mécanisme réactif

Observation du niveau de satisfactionL’évaluation du niveau de satisfaction de l’agent dépend de :

Son modèle de comportement (ex : modèle de changement detempérature d’une pièce ; automate à états d’une machine à laver).Sa variable caractéristique (ex : température ; temps de fin).Sa fonction de satisfaction (ex : fonction de satisfaction de latempérature ; fonction de satisfaction du temps de fin actuel par rapportà celui préféré).

Raisonnement des agents

Demande d’une quantité d’énergie pour une durée donnée :Répartir la puissance demandée sur tous les agents pour avoir unesatisfaction (seuil < σ ≈ σmoyen).

Pas de priorité aux équipements : ne pénaliser aucun équipement.





Satisfaction critique

Le raisonnement est centré sur la satisfaction de l’agent et sur un seuil desatisfaction.

Satisfaction critique (seuil)

Elle représente le niveau d’urgence pour la fonction de satisfaction d’unagent : elle représente la satisfaction la plus petite des agents dans lesystème.Elle sert aussi à déterminer le niveau jusqu’où les agents peuventbaisser leurs satisfactions quand ils font des propositions à un autreagent dans un état d’urgence.






Le raisonnement est centré sur la satisfaction de l’agent et sur un seuil desatisfaction.

Satisfaction critique (seuil)

Elle représente le niveau d’urgence pour la fonction de satisfaction d’unagent : elle représente la satisfaction la plus petite des agents dans lesystème.Elle sert aussi à déterminer le niveau jusqu’où les agents peuventbaisser leurs satisfactions quand ils font des propositions à un autreagent dans un état d’urgence.






⇒ Comment évaluer la valeur de la satisfaction critique ?statiquement ou dynamiquement ?

⇒ La satisfaction critique est liée au niveau d’urgence.

⇒ Ce seuil est ajusté en fonction de la fréquence des appels d’urgence.Cela sert à homogénéiser les niveaux de satisfaction entre les agents.

Les agents évaluent la valeur de satisfaction critique :durant une période [k × Tscan; (k + 1)× Tscan].en fréquence d’appel d’urgence observé f = n

Tscan∈ [f1, f2].










Tscan∈ [f1, f2].










Tscan∈ [f1, f2].






f = nTscan

< f1 :il n’y a pas beaucoup d’appels d’urgence.⇒ chaque agentaugmente sa satisfaction critique :

σcritique,k+1 = (1− e−Tscan

τ )(λ− σcritique,k) + σcritique,k

{ { { t

TscanTscan Tscan

... ...

Dans ce cas, seuls les agents ayant la satisfaction plus élevée que lasatisfaction critique font des propositions en cas d’urgence.






f > f2 : il y a beaucoup d’appels d’urgence.⇒ chaque agent baisse sa satisfaction critique :

σcritique,k+1 = e−Tscan

τ σcritique,k

{ { {

t

TscanTscan Tscan

... ...

⇒ Les agents peuvent faire plus de propositions pour aider l’agent en état d’urgence.Car la satisfaction critique sert à déterminer le niveau jusqu’où les agents peuvent baisser leur satisfaction

quand ils font des propositions à un autre agent dans un état d’urgence.F LIG-MAGMAFFF Shadi ABRAS FFFG-SCOP F F Soutenance de thèse FFF 07 Mai 2009 F - 27/ 55





f1 < f < f2 : la fréquence des appels d’urgence se stabilise entre deuxvaleurs.⇒ alors la satisfaction critique ne change pas :

σcritique,k+1 = σcritique,k

{ { {

t

TscanTscan Tscan

... ...





Système de délestage classique

Hager.Cristal controls.Delta Dore.etc.

Cuisine

BureauChambre à coucher

Salon

Voie 1

Voie 2

Voie 3

=⇒ Inconfort pour les usagers





Système de délestage classique

Hager.Cristal controls.Delta Dore.etc.

Cuisine


Salon

Voie 1

Voie 2

Voie 3

=⇒ Inconfort pour les usagers





Expérimentation des mécanismes réactifs

Simulation pour comparer entre :Le mécanisme réactif du système MAHAS.Le système de délestage classique.

Cuisine


Salon

Voie 1

Voie 2

Voie 3





Résultats sur la partie réactive

Simulation pour comparer entre :Le mécanisme réactif du système MAHAS.Le système de délestage classique.





Résultats sur la partie réactive

Chauffage cuisine =⇒ une satisfaction 4 fois plus élevée.La satisfaction critique se stabilise à 15% en partant de 10%





Peut-on améliorer la performance du système ?





Plan









Les mécanismes du système MAHAS

Mécanisme anticipatifConstruction d’un plan global prédit de consommation d’énergie

Mécanisme réactifAjustement du plan anticipatif en prenant en compte l’état courant

abst

ract

ion

Mécanisme anticipatifConstruction d’un plan global prédit de consommation/production d’énergie

Mécanisme réactifAjustement du plan anticipatif en prenant en compte l’état courant

abst

ract

ion

Objectif :

Améliorer la performance du système en anticipant les situations délicates.F LIG-MAGMAFFF Shadi ABRAS FFFG-SCOP F F Soutenance de thèse FFF 07 Mai 2009 F - 32/ 55




Mécanisme anticipatif

Planifier l’affectation d’énergie à long terme :

Calculer un « plan global prévisionnel de consommation et de production del’énergie » :

En se reposant sur toutes les prévisions disponibles :

des prédictions de consommation des différents services.des prédictions de disponibilité des sources d’énergie.des prévisions météorologiques.

En s’appuyant sur les flexibilités des services :

la possibilité de décaler dans le temps.la possibilité de modifier les quantités énergétiques (certains équipementscapables d’emmagasiner de l’énergie sous forme thermique).

Les consignes moyennes du mécanisme anticipatif sont ajustées en temps réel par lemécanisme réactif.






Planifier l’affectation d’énergie à long terme :

Calculer un « plan global prévisionnel de consommation et de production del’énergie » :

En se reposant sur toutes les prévisions disponibles :

des prédictions de consommation des différents services.des prédictions de disponibilité des sources d’énergie.des prévisions météorologiques.

En s’appuyant sur les flexibilités des services :

la possibilité de décaler dans le temps.la possibilité de modifier les quantités énergétiques (certains équipementscapables d’emmagasiner de l’énergie sous forme thermique).

Les consignes moyennes du mécanisme anticipatif sont ajustées en temps réel par lemécanisme réactif.






Le mécanisme réactif est transparent pour le mécanisme anticipatif : leséchelles de temps sont très différentes.Période d’échantillonnage (Périodes d’observation de l’environnement) :

Longues pour le mécanisme anticipatif de l’ordre de 30 minutes.Courtes pour le mécanisme réactif de l’ordre de la minute.

Déclenchement du mécanisme anticipatif :

Périodiquement (ex : tous les jours à 3h00).Lorsque de nouvelles prévisions seront disponibles.Le plan courant ne peut plus être appliqué par les agents au niveau dumécanisme réactif.





Construction d’un plan global prévisionnel ?

Approche exhaustive

La construction d’un plan global prévisionnel d’énergie se base sur :

Consommations d’énergie 6 Capacités de productions d’énergie.

où :

Les agents généreraient tous les profils de puissance qui ne violent pas leurscontraintes.

Les différentes combinaisons de profils de puissance devraient être examinées :développement d’un arbre de recherche.

La complexité de ce problème est importante à cause :

du nombre de profils de puissance générés par chaque agent.

de la largeur de la plage temporelle du problème à résoudre (typiquement 24h).

=⇒ complexité exponentielle





Construction d’un plan global prévisionnel ?L’idée :

Découper le problème en sous-problèmes pour réduire la plage temporelle duproblème.

Combiner deux approches : une heuristique et une méthode exacte.

L’heuristique permet de décomposer l’espace de recherche en parties.La méthode exacte permet ensuite de trouver la meilleure solution pour lapartie choisie.

=⇒ Ajout d’un agent (solving agent) doté de ressources de calcul.

Les avantages :

Réduire la complexité du problème.

Réduire le temps d’exécution du problème.

Réduire le nombre de messages échangés.

Parce qu’en divisant le problème :

Chaque sous-problème ne contient pas tous les services existants dans l’habitat.

La durée d’un sous-problème est inférieure ou égale à celle du problème global.





Construction d’un plan global prévisionnel ?L’idée :

Découper le problème en sous-problèmes pour réduire la plage temporelle duproblème.

Combiner deux approches : une heuristique et une méthode exacte.

L’heuristique permet de décomposer l’espace de recherche en parties.La méthode exacte permet ensuite de trouver la meilleure solution pour lapartie choisie.

=⇒ Ajout d’un agent (solving agent) doté de ressources de calcul.Les avantages :

Réduire la complexité du problème.

Réduire le temps d’exécution du problème.

Réduire le nombre de messages échangés.

Parce qu’en divisant le problème :

Chaque sous-problème ne contient pas tous les services existants dans l’habitat.

La durée d’un sous-problème est inférieure ou égale à celle du problème global.F LIG-MAGMAFFF Shadi ABRAS FFFG-SCOP F F Soutenance de thèse FFF 07 Mai 2009 F - 36/ 55





Détermination des horizons de sous - problèmes





Détermination des horizons de sous - problèmes

Horizon temporel d’un sous-problème

Un ensemble de périodes consécutives où les contraintes de production /consommation ne sont pas vérifiées sur au moins une période critique.

Détermination de l’horizon temporel d’un sous-problème

Calcul de l’horizon d’un sous-problème temporaire : intersection desplages des services temporaires.

Le plage d’un service temporaire dépend de sa date de fin, de sa durée etde sa propriété d’interruption : la date de début au plus tôt et la date de finau plus tard.

Calcul des impacts de services temporaires sur l’horizon d’unsous-problème temporaire.

Impact : le temps nécessaire à un agent pour atteindre sa satisfaction totaleen partant de la satisfaction critique





Détermination des horizons de sous - problèmesAffectation d'énergie

tConsommation totale d'énergie

Production d'énergieProduction d'énergie

Horizons

Plage de service temporaire

Plage service temporaire

Plage de service temporaire

Horizon du sous-problème temporaire



horizon du sous-problème

zone critique d'énergie lors de

la distribution d'énergie

t

2

{

{1

{3

{4

servicestemporaires

servicespermanents Impact de service permanent






Résolution d’un sous - problème





Résolution d’un sous - problèmeLa résolution distribuée est inspirée du Recuit - Simulé :

À chaque itération : modification élémentaire de la solution en gardant latempérature constante.

Baisse de la température : un équilibre thermodynamique (au bout d’un certainnombre de changements).

La résolution s’arrête si la température a atteint un seuil assez bas fixé au préalableou que le système devient figé.

Mécanisme anticipatif (envoi de messages) :

À chaque itération pour une satisfaction globale :

Au niveau d’agents : génération de n voisins de profil de puissance.Au niveau de l’agent solving : recherche d’une solution admissible pourles profils de puissance collectés.

Baisse de la satisfaction globale après m itérations (pas de solution).

La résolution s’arrête si une solution admissible a été trouvée ou la satisfactionglobale a atteint 0% (les contraintes ne peuvent pas être respectées).





Résolution d’un sous - problèmeLa résolution distribuée est inspirée du Recuit - Simulé :

À chaque itération : modification élémentaire de la solution en gardant latempérature constante.

Baisse de la température : un équilibre thermodynamique (au bout d’un certainnombre de changements).

La résolution s’arrête si la température a atteint un seuil assez bas fixé au préalableou que le système devient figé.

Mécanisme anticipatif (envoi de messages) :

À chaque itération pour une satisfaction globale :

Au niveau d’agents : génération de n voisins de profil de puissance.Au niveau de l’agent solving : recherche d’une solution admissible pourles profils de puissance collectés.

Baisse de la satisfaction globale après m itérations (pas de solution).

La résolution s’arrête si une solution admissible a été trouvée ou la satisfactionglobale a atteint 0% (les contraintes ne peuvent pas être respectées).





Principe de résolution




















Voisinage d’un profil de puissance pour un agent permanentLe voisinage est défini par une modification d’une consigne (augmenter / baisser) sur l’une despériodes du profil de puissance (choisie aléatoirement).

T empérature

t

20 °

21 °

22 °

23 °

T empérature

t

20 °

21 °

22 °

23 °

Puissance

t

300

400

500

600

Puissance

t

300

400

500

600





Voisinage d’un profil de puissance pour un agent temporaireLe voisinage est lié à la flexibilité du service temporaire :

Avancer, interrompre ou réduire l’interruption, retarderle service d’une seule période d’anticipation.

Consommationde service

t

Plage du service

Horizon du sous-problème

1 10 20


t

Plage du service


1 10 20

Avancer


t

Plage du service


1 10 20

Interrompre


t

Plage du service1 10 20

Retarder1500

1500

1500


a

b

c

d





Nombre de messages échangés

Le nombre de messages échangés dépend de :nσ : nombre de pas de satisfaction ; nσ = 100

σpas.

m : nombre d’itérations pour chaque pas de satisfaction (σpas).nservices : nombre de services en cours de résolution.n : nombre de voisins fait par un agent pour chaque itération.

Dans le pire de cas, il n’y a pas de solution (σ = 0)

nmessages = nσ × m× nservices × n

Si chaque agent regroupe tous les voisins à chaque itération dans un seulmessage, ce nombre est réduit (n = 1).





Un système de contrôle centralisé [Ha (2007)]

Plusieurs équipements :

Modèles de comportement d’équipements.

Données de consommation.





Un système de contrôle centralisé [Ha (2007)]Un modèle spécifique d’équipements :

Une formulation de type programmation linéaire en nombre entier.Une approche hybride de type meta-heuristique.

=⇒ Cette approche s’adapte-t-elle aux systèmes domotiques réels ?





Un système de contrôle centralisé [Ha (2007)]

Une formulation de type programmation linéaire en nombre entier :

Critère de confort

Critère d'émission de CO2

Critère de coût

Contraintes des capacités de sources

Evolution du système

Services décalables

Equilibre de la consommation et de la production





Expérimentation pour la partie anticipative

Simulation pour comparer entre :Le mécanisme anticipatif du système MAHAS.Un système de contrôle centralisé [Ha (2007)].

CritèresLa satisfaction globale & le temps d’exécution : 30 exemples.





Expérimentation pour la partie anticipative

Ces différences peuvent être expliquées par plusieurs facteurs :Fonction de satisfaction : le mécanisme centralisé cherche la solution optimalecontrairement à celui proposé qui cherche une bonne solution.La différence sur le temps d’exécution est aussi due au temps d’envoi/réceptiondes messages permettant à chaque agent d’analyser et de répondre à unmessage.F LIG-MAGMAFFF Shadi ABRAS FFFG-SCOP F F Soutenance de thèse FFF 07 Mai 2009 F - 49/ 55




Comparaison des mécanismes anticipatifs

[Ha (2007)]

Modèle spécifique de comportement pour tous les équipements (Pompeà chaleur) ? Nécessite de se ramener à une programmation linéairemixte.Si nouvelle technologie : transformer le modèle ?Problème de configuration : ajouter/retirer un équipement ?

MAHASModèle de comportement encapsulé dans l’agent.Si nouvelle technologie : un agent à ajouter dans le système.Plug & Play.

Caractéristiques du système :

Ouverture ? [Ha (2007)] : Non, MAHAS : OKExtensibilité ? [Ha (2007)] : ?, MAHAS : OKF LIG-MAGMAFFF Shadi ABRAS FFFG-SCOP F F Soutenance de thèse FFF 07 Mai 2009 F - 50/ 55




Interconnexion entre le mécanisme anticipatif et réactif

Chaque agent suit ses consignes calculées au niveau du mécanismeanticipatif. Ces consignes sont ajustées au niveau du mécanisme réactif.

L’interconnexion entre les deux mécanismes est faite, pour l’instant, via unmessage XML contenant toutes les consignes d’agents.

Remarque

Si les agents suivent leurs consignes calculées au niveau anticipatif, au lieude suivre leurs consignes souhaitées (σ = 100%), le nombre d’appels

d’urgence baisse.





Interconnexion entre le mécanisme anticipatif et réactif

Chaque agent suit ses consignes calculées au niveau du mécanismeanticipatif. Ces consignes sont ajustées au niveau du mécanisme réactif.

L’interconnexion entre les deux mécanismes est faite, pour l’instant, via unmessage XML contenant toutes les consignes d’agents.

Remarque

Si les agents suivent leurs consignes calculées au niveau anticipatif, au lieude suivre leurs consignes souhaitées (σ = 100%), le nombre d’appels

d’urgence baisse.




Conclusions

Concept de modélisation :

Service : association d’un agent à un équipement.=⇒ La notion de service est plus générique.Satisfaction : caractérise la perception de l’utilisateur vis à vis de laqualité du service.=⇒La référence décisionnelle de chaque agent.

Le mécanisme réactif (MAS) :

Faire face aux situations d’urgence (des événements non prévus).Maintenir un confort satisfaisant pour l’usager.Répartir la puissance demandée sur tous les agents : éviterl’interruption totale de certains services.Satisfaction critique : ajuster dynamiquement en fonction des appelsd’urgence=⇒ homogénéiser les niveaux de satisfaction entre les agents.




Conclusions

Le mécanisme anticipatif :

Améliorer la performance du système en anticipant les situationsdélicates. =⇒ Baisse les appels d’urgence au niveau du mécanismeréactif.Une partie minimale de la connaissance est partageable.

Systeme MAHAS :

Auto-adaptation structurelle, Plug-and-Play.Ouvert et Extensible : ajout ou retrait d’équipements sans remettre encause le fonctionnement global du système.




Perspectives

Perspectives scientifiques :

Apprentissage :

Comment prédire la consommation et la production d’équipements ?Comment intégrer les prévisions obtenues avec un certain niveau deprobabilité ou un certain intervalle possible ?

Interface Homme-Machine :

Comment interpréter les requêtes de l’usager ?Comment gérer les conflits de préférences en présence de plusieursusagers ?Comment renégocier les contraintes avec l’usager ?




Perspectives

Perspectives applicatives sur l’implémentation réelle du système :

Validation sur un démonstrateur HQE de l’ENSE3 (Plate-forme HabitatTertiaire : PREDIS) : étudier l’acceptabilité des systèmes domotiquesintelligents par les usagers.Validation sur un simulateur de vie (projet ANR MULTISOL) et sur unsimulateur temps réel hybride (G2Elab).




Questions

Merci pour votre attention


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