🏠 MAS Smart Home — Agents Intelligents

Ce projet est une implémentation complète d'un système multi-agents (MAS) appliqué à une smart home, réalisée dans le cadre du cours Agents Intelligents.

L'objectif est de mettre en œuvre les concepts fondamentaux du modèle BDI (Belief – Desire – Intention) et agents réactifs à travers des agents autonomes capables de raisonner et d'agir dans un environnement partagé.

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🎯 Objectifs du projet

• ✅ Comprendre le fonctionnement d'un agent intelligent
• ✅ Implémenter une architecture BDI complète
• ✅ Implémenter des agents réactifs avec règles condition-action
• ✅ Séparer clairement : l'agent, l'environnement, les croyances, désirs et intentions
• ✅ Mettre en place des mécanismes de coordination et communication inter-agents
• ✅ Implémenter une organisation par rôles
• ✅ Fournir une base simple, extensible et compréhensible

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🧠 Architecture du projet

Le projet est structuré en packages Java :

src/
└── com/
    └── smarthome/
        ├── agent/
        │   ├── Agent.java                    # Classe abstraite de base
        │   ├── BDIAgent.java                 # Agent BDI générique
        │   ├── ReactiveAgent.java            # Agent réactif
        │   ├── CleaningAgent.java            # Agent spécialisé (nettoyage)
        │   ├── DishwasherAgent.java          # Agent spécialisé (vaisselle)
        │   ├── GarbageCollectorAgent.java    # Agent spécialisé (ordures)
        │   ├── OrganizerAgent.java           # Agent spécialisé (organisation)
        │   ├── CoordinatorAgent.java         # Agent coordinateur
        │   ├── Message.java                  # Classe de communication
        │   ├── MessageBroker.java            # Courtier de messages (Singleton)
        │   └── AgentRole.java                # Énumération des rôles
        ├── bdi/
        │   ├── BeliefBase.java               # Base de croyances améliorée
        │   ├── Desire.java                   # Énumération des désirs
        │   └── Intentions.java               # Intentions (actions à effectuer)
        ├── environment/                     
        │   ├── Environment.java              # Environnement principal
        │   ├── Room.java                     # Représentation d'une pièce
        │   ├── Task.java                     # Classe pour les tâches
        │   └── SmartObject.java              # Objets intelligents
        ├── planning/     # Logique décisionnelle complexe
        │   ├── State.java        # Représentation d'un état (S)
        │   ├── Action.java       # Représentation d'une action (A)
        │   └── MDPPlanner.java   # Le moteur de calcul (Solveur)
        └── simulator/
            └── SmartHomeSimulator.java       # Simulateur principal

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🤖 Types d'Agents

Agents BDI (Belief-Desire-Intention)

Utilisent un processus de délibération pour décider des actions :

• CleaningAgent : Responsable du nettoyage des pièces

  • Désir: Nettoyer l'environnement
  • Cible: Pièces sales

• DishwasherAgent : Responsable du lavage de la vaisselle

  • Désir: Compléter les tâches
  • Cible: Tâches WASH_DISHES

• GarbageCollectorAgent : Responsable de la gestion des ordures

  • Désir: Compléter les tâches
  • Cible: Tâches THROW_GARBAGE

• OrganizerAgent : Responsable de l'organisation des objets

  • Désir: Maintenir l'ordre
  • Cible: Tâches ORGANIZE_OBJECTS

• CoordinatorAgent : Coordonne les tâches entre les agents

  • Désir: Aider les autres
  • Fonctionnalité: Allocation de tâches centralisée

Agents Réactifs

Répondent immédiatement aux stimuli environnementaux sans délibération :

• ReactiveAgent : Applique des règles condition-action
  • Pas de phase de délibération
  • Réaction directe aux perceptions

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🔄 Cycle de l'Agent

┌─────────────────────────────────────────────┐  
│  AGENT PERCEPTION-DELIBERATION-ACTION CYCLE │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 1. PERCEIVE                                 │
│    └─ Mettre à jour les croyances           │
│       sur l'état de l'environnement         │
│                                             │
│ 2. PROCESS MESSAGES                         │
│    └─ Lire les messages d'autres agents     |
│                                             |  
│ 3. DELIBERATE                               │
│    └─ Analyser les croyances                │
│    └─ Activér les désirs                    │
│    └─ Former les intentions                 │
│                                             │
│ 4. ACT                                      │
│    └─ Exécuter les intentions               │ 
│    └─ Modifier l'environnement              │
│                                             │
│ 5. CONSUME ENERGY                           │
│    └─ Réduire l'énergie selon activité      │
└─────────────────────────────────────────────┘

🔄 Modèle BDI

Beliefs (Croyances)

• Informations que l'agent possède sur l'état du monde
• Pièces sales, tâches en attente, tâches complétées
• Historique des messages reçus
• Capacités des autres agents
• Mis à jour à chaque cycle de perception

Desires (Désirs)

• Objectifs que l'agent souhaite atteindre
• Chaque agent a un ensemble de désirs
• Chaque désir a une priorité
• Exemples: Nettoyer, Compléter les tâches, Minimiser l'énergie, Aider les autres

Intentions (Intentions)

• Actions concrètes que l'agent s'engage à exécuter
• Formées pendant la phase de délibération
• Basées sur les croyances et désirs
• Exécutées pendant la phase d'action

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📋 Environnement

Composantes

• Rooms : Pièces (cuisine, salon, chambre, salle de bain)
• Objects : Objets (vaisselle, ordures, outils, meubles)
• Tasks : Tâches à accomplir (CLEAN_ROOM, WASH_DISHES, THROW_GARBAGE, ORGANIZE_OBJECTS)
• Task States : États des tâches (PENDING, ONGOING, COMPLETED, FAILED)

Mécanismes de Perception

Les agents peuvent percevoir :

• Pièces sales
• Tâches en attente
• Tâches en cours
• Tâches complétées
• Objets disponibles

Mécanismes d'Action

Les agents peuvent :

• Nettoyer une pièce
• Assigner une tâche
• Compléter une tâche
• Déplacer un objet
• Envoyer des messages

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🎯 Mécanismes de Coordination

1. Communication Inter-Agents

MessageBroker (Pattern Singleton) :

• Courtier centralisé pour les messages
• Boîtes aux lettres individuelles pour chaque agent
• Types de messages: REQUEST, RESPONSE, INFORM, QUERY, NEGOTIATE

// Exemple d'envoi de message
sendMessage("AgentB", Message.MessageType.REQUEST, "Peux-tu nettoyer la cuisine?");

2. Allocation de Tâches

CoordinatorAgent :

• Reçoit les tâches en attente
• Alloue les tâches aux agents appropriés
• Équilibre la charge de travail
• Considère les rôles et les capacités

3. Gestion des Rôles

AgentRole (Enum) :

• CLEANER: Nettoyeur
• DISHWASHER: Lave-vaisselle
• GARBAGE_COLLECTOR: Collecteur d'ordures
• ORGANIZER: Organisateur
• COORDINATOR: Coordinateur
• MONITOR: Moniteur

Les agents peuvent uniquement exécuter les tâches compatibles avec leur rôle.

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⚙️ Prérequis

• Java
• Aucun outil de build requis (ni Maven, ni Gradle)

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▶️ Compilation du projet

Se placer dans le dossier src :

cd src
javac com/smarthome/agent/*.java com/smarthome/bdi/*.java com/smarthome/environment/*.java com/smarthome/simulator/*.java

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🚀 Exécution du projet

Pour lancer la simulation :

java com.smarthome.simulator.SmartHomeSimulator

Configuration par Défaut

La simulation démarre avec :

• 1 CoordinatorAgent pour la coordination
• 4 BDI Agents spécialisés (Cleaner, Dishwasher, Garbage Collector, Organizer)
• 1 Reactive Agent pour démontrer les agents réactifs
• 30 pas de simulation maximum

Options de Personnalisation

Modifier SmartHomeSimulator.main() pour :

• Changer le nombre d'agents
• Modifier les rôles des agents
• Ajuster le nombre de pas de simulation
• Ajouter/supprimer des tâches initiales

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📊 Exemple de Résultat de Simulation

╔══════════════════════════════════════════════════════════╗
║                                                          ║
║  SMART HOME MULTI-AGENT SYSTEM SIMULATION                ║
║                                                          ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════╝

📋 Initial Configuration:
   Agents: 5
   Max Steps: 30
   Environment: Smart Apartment (4 rooms)

🤖 Agent Roster:
   - Cleaner-1 (Cleaner)
   - Washer-1 (Dishwasher)
   - Collector-1 (Garbage Collector)
   - Organizer-1 (Organizer)
   - ReactiveBot-1 (Cleaner)

============================================================
SIMULATION STEP: 1
============================================================

🔍 Agent Status:
   Cleaner-1       [Energy: 95] [Intentions: 0] [Active: ✓]
   Washer-1        [Energy: 95] [Intentions: 0] [Active: ✓]
   ...

---

🏗️ Architecture de Conception

Patterns Utilisés

1. Singleton Pattern

   • MessageBroker : Instance unique pour toute la communication
   • Environment : Instance unique partagée par tous les agents

2. Abstract Factory Pattern

   • Agent : Classe abstraite avec usines de sous-classes

3. Strategy Pattern

   • Différentes stratégies de délibération pour BDI et Reactive

4. Observer Pattern

   • Agents observent l'environnement et réagissent aux changements

5. State Pattern

   • États des tâches (PENDING, ONGOING, COMPLETED, FAILED)
   • États des agents (ACTIVE, INACTIVE)

Séparation des Responsabilités

Agent Component          Responsibility
─────────────────────────────────────────────
Agent                    Cycle PDA, comportement général
BDIAgent                 Délibération BDI spécialisée
ReactiveAgent            Règles condition-action
Specialized Agents       Comportements spécifiques aux rôles
CoordinatorAgent         Allocation de tâches et coordination
─────────────────────────────────────────────
Environment              État du monde
Room                     Gestion de pièce
Task                     Gestion de tâche
SmartObject              Gestion d'objet
─────────────────────────────────────────────
BeliefBase               Stockage des croyances
Desires                  Énumération des désirs
Intentions               Gestion des intentions
─────────────────────────────────────────────
MessageBroker            Communication
Message                  Structure de message
─────────────────────────────────────────────
SmartHomeSimulator       Orchestration globale

📝 Notes d'Implémentation

• Le système utilise une simulation discrète par étapes
• Les croyances sont mises à jour à chaque cycle de perception
• L'énergie des agents diminue avec les actions (5 points par intention, 1 point au repos)
• Les tâches ont des priorités et des durées estimées
• Les agents peuvent communiquer directement via le MessageBroker
• Le système est thread-safe pour les opérations basiques

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🎓 Concepts Pédagogiques

Ce projet illustre :

1. Architecture d'Agent

   • Boucle de perception-délibération-action
   • Gestion de l'énergie et des ressources
   • Communication inter-agents

2. BDI (Belief-Desire-Intention)

   • Formation de croyances par perception
   • Gestion des désirs et priorités
   • Sélection des intentions

3. Agents Réactifs

   • Règles condition-action
   • Pas de mémoire ou historique
   • Réaction immédiate aux stimuli

4. Coordination Multi-Agent

   • Allocation centralisée de tâches
   • Communication par messages
   • Évitement des conflits

5. Patterns de Conception

   • Application pratique des design patterns
   • Modularité et extensibilité

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👨‍💻 Auteur & Attribution

Réalisé dans le cadre du cours Agents Intelligents - L3 Informatique, Université Côte d'Azur

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📚 Références

• Wooldridge, M. (2009). An Introduction to MultiAgent Systems
• Rao, A. S., & Georgeff, M. P. (1992). Modeling Rational Agents within a BDI Architecture
• Reactive Agent Architecture: Subsumption Architecture (Brooks, R.)