Une approche multi-agents pour la résolution d'équations en physique des milieux granulaires

En physique des milieux granulaires, on recourt notamment a des methodes de simulations numeriques pour tenter de comprendre la connexion entre les mecanismes d’interaction des grains et l’obtention de lois macroscopiques fiables controlant leurs aspects mecaniques. Les methodes de simulation numerique classiques employees jusqu'a present par les physiciens sont d’une complexite telle qu’une etude systematique de larges empilements et leur utilisation pour identifier des lois macroscopiques de comportement, reste un probleme ouvert. Une modelisation multi-agents a permis de concevoir une methode d’eco-resolution qui, dans la pratique, a une complexite lineaire avec le nombre de grains de l’empilement. Cette efficacite a ouvert les portes au developpement de GranuLab, un laboratoire virtuel d’experimentations pour l’aide a la decouverte scientifique en physique granulaire. Nous presentons l’algorithme de resolution et notre demarche pour valider les resultats obtenus. Cette validation est un prealable a l’utilisation de cet environnement comme laboratoire virtuel d’experimentations.

[1]  P. Langley,et al.  Computational Models of Scientific Discovery and Theory Formation , 1990 .

[2]  R. Behringer,et al.  Effects of construction history on the stress distribution under a sand pile , 1999, cond-mat/9906321.

[3]  Raúl E. Valdés-Pérez,et al.  Principles of Human Computer Collaboration for Knowledge Discovery in Science , 1999, Artif. Intell..

[4]  Alexis Drogoul,et al.  Towards Virtual Experiment Laboratories: How Multi-Agent Simulations Can Cope with Multiple Scales of Analysis and Viewpoints , 1998, Virtual Worlds.

[5]  E. Vald.  Principles of human-computer collaboration for knowledge discovery in science , 1999 .

[6]  Roux,et al.  Force Distributions in Dense Two-Dimensional Granular Systems. , 1996, Physical review letters.

[7]  Jacques Ferber,et al.  Using reactive multi-agent systems in simulation and problem solving , 1992 .

[8]  A. Ngadi,et al.  INTERMITTENCIES IN THE COMPRESSION PROCESS OF A MODEL GRANULAR MEDIUM , 1998 .

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[12]  R. Behringer,et al.  Stress Fluctuations for Continuously Sheared Granular Materials. , 1996, Physical review letters.

[13]  Dennis D. Murphy,et al.  Book review: Computational Models of Scientific Discovery and Theory Formation Edited by Jeff Shrager & Pat Langley (Morgan Kaufmann San Mateo, CA, 1990) , 1992, SGAR.

[14]  Pascal Van Hentenryck.  Programmation par contraintes , 2000 .

[15]  Raúl E. Valdés-Pérez,et al.  Conjecturing Hidden Entities by Means of Simplicity and Conservation Laws: Machine Discovery in Chemistry , 1994, Artif. Intell..