Louis Hugues wiki - Bibliographie pour les Agents Autonomes Dernière modification : 2011/06/28 20:40
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Quelques ressources, livres, sites articles, intéressants pour l'étude et la conception des '''Agents Autonomes''' et plus généralement pour les logiciels devant : prendre des décisions automatisées, reconnaitre des situations, apprendre à partir de l'expérience, effectuer des prédictions * interagir avec leur environnement. !! Autonomic Computing (Systèmes auto-gérés) L'Autonomic Computing est la réponse de l'industrie du logiciel (IBM en particulier) à la complexité croissante des systèmes informatiques et l'absolue nécessité que ces systèmes aient un fonctionnement plus autonome et soient capable d'auto-configuration ''(self-configuration)'' , d'auto-réparation ''(self-healing)'' , d'auto-optimisation ''(self-optimization)'' et d'auto-protection ''(self-protection)''. L'Autonomic Computing met en oeuvre des concepts issus des recherches sur les agents autonomes, l'IA,les systèmes multi-agents. * [The Vision of Autonomic Computing\|http://www.research.ibm.com/autonomic/research/papers/AC_Vision_Computer_Jan_2003.pdf] : le point de vue d'IBM sur la question de l'Autonomic Computing. !! Intelligence artificielle * '''Intelligence Artificielle 2nd Ed.''' par Russel et Norvig chez Pearson : le fameux AIMA (Artificial Intelligence A Modern Approach) en français. Certainement le meilleur livre généraliste sur l'intelligence artificielle. * [AITopics\|http://www.aaai.org/AITopics/] (anglais) : énorme source d'informations donnant de bonnes introductions sur chaque sujet de l'IA . !! Incertitude * [Les réseaux bayesiens \|http://perso-math.univ-mlv.fr/users/bouissou.marc/siteRB/default.htm] : une bonne introduction aux réseaux bayesiens (à variables discrètes). * [Introduction à l'inférence exacte dans les modèles graphiques dirigés\|http://david.bellot.free.fr/inference_modeles_graphiques/]: plus difficile d'accès que le précedent. * [Graphical Models\|http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bayes.html] (anglais): Les principaux modèles graqhiques : réseaux bayesiens et HMM. * [An Introduction To Fuzzy Control Systems\|http://www.faqs.org/docs/fuzzy/] (anglais): présentation concise et très claire des controlleurs à base de logique floue. * Voir aussi les [tutoriaux\|http://www.autonlab.org/tutorials/list.html] (anglais) de Andrew More en particulier sur les probabilités et sur les réseaux bayesiens. !! I.A Distribuée / Systèmes Multi-Agents '''Les Systèmes Multi-Agents''' par Jacques Ferber chez InterEditions. '''An Introduction to MultiAgent Systems''' par Michael Wooldrige chez Wiley. !! Apprentissage Artificiel (Machine Learning) * ''' Machine Learning''' par Tom Mitchell chez MCGraw Hill (anglais): Concis, simple et suffisament général, la meilleure introduction à l'apprentissage artificiel que j'ai pu lire jusqu'à présent . * '''Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes''' par Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Yves Kodratoff chez Eyrolles. * ''' Reseaux de Neurones - méthodologie et applications''' Gérard Dreyfus et alumni chez Eyrolles. * [Statistical Data Mining Tutorials\|http://www.autonlab.org/tutorials/] (anglais) : série de tutoriaux très intéressants de Andrew Moore (plutôt matheu). !! Contraintes * [Constraint Programming\|http://kti.ms.mff.cuni.cz/~bartak/constraints/](anglais) : Guide très détaillé sur la programmation par contraintes. TOC Mot de passe :
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Dernière modification : 2011/06/28 20:40

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Quelques ressources, livres, sites articles, intéressants  pour l'étude et la conception des '''Agents Autonomes''' et plus généralement pour les logiciels devant :
*prendre des décisions automatisées, 
*reconnaitre des situations, 
*apprendre à partir de l'expérience, 
*effectuer des prédictions  
* interagir avec leur environnement.

!! Autonomic Computing (Systèmes auto-gérés)
L'Autonomic Computing est la réponse de l'industrie du logiciel (IBM en particulier) à la complexité croissante des systèmes informatiques et l'absolue nécessité que ces systèmes aient un fonctionnement plus autonome et soient capable d'auto-configuration   ''(self-configuration)'' , d'auto-réparation ''(self-healing)'' , d'auto-optimisation ''(self-optimization)'' et d'auto-protection ''(self-protection)''. L'Autonomic Computing  met en oeuvre des concepts issus des recherches sur les agents autonomes, l'IA,les systèmes multi-agents.

* [The Vision of Autonomic Computing|http://www.research.ibm.com/autonomic/research/papers/AC_Vision_Computer_Jan_2003.pdf] : le point de vue d'IBM sur la question de l'Autonomic Computing.

!! Intelligence artificielle

* '''Intelligence Artificielle 2nd Ed.'''  par Russel et Norvig chez Pearson  : le fameux AIMA (Artificial Intelligence A Modern Approach) en français. Certainement le meilleur livre généraliste sur l'intelligence artificielle. 
* [AITopics|http://www.aaai.org/AITopics/] (anglais) : énorme source d'informations donnant de bonnes introductions sur chaque sujet de l'IA .

!! Incertitude

* [Les réseaux bayesiens |http://perso-math.univ-mlv.fr/users/bouissou.marc/siteRB/default.htm] : une bonne introduction aux réseaux bayesiens (à variables discrètes).
* [Introduction à l'inférence exacte dans les modèles graphiques dirigés|http://david.bellot.free.fr/inference_modeles_graphiques/]: plus difficile d'accès que le précedent.
* [Graphical Models|http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bayes.html] (anglais): Les principaux modèles graqhiques : réseaux bayesiens et HMM. 
* [An Introduction To Fuzzy Control Systems|http://www.faqs.org/docs/fuzzy/] (anglais): présentation concise et très claire des controlleurs à base de logique floue.
* Voir aussi les  [tutoriaux|http://www.autonlab.org/tutorials/list.html] (anglais) de Andrew More en particulier sur les probabilités et sur les réseaux bayesiens.

!! I.A Distribuée / Systèmes Multi-Agents

*'''Les Systèmes Multi-Agents''' par Jacques Ferber chez InterEditions.
* '''An Introduction to MultiAgent Systems''' par Michael Wooldrige chez Wiley.

!! Apprentissage Artificiel (Machine Learning)

* ''' Machine Learning''' par Tom Mitchell chez MCGraw Hill (anglais):  Concis, simple et suffisament général, la meilleure introduction  à l'apprentissage artificiel que j'ai pu lire jusqu'à présent .
* '''Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes''' par  Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Yves Kodratoff chez Eyrolles.
* ''' Reseaux de Neurones - méthodologie et applications''' Gérard Dreyfus et alumni chez Eyrolles. 
* [Statistical Data Mining Tutorials|http://www.autonlab.org/tutorials/] (anglais) : série de tutoriaux très intéressants de Andrew Moore (plutôt matheu).

!! Contraintes

* [Constraint Programming|http://kti.ms.mff.cuni.cz/~bartak/constraints/](anglais) : Guide très détaillé sur la programmation par contraintes.

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