Systèmes complexes adaptatifs

Objectifs

Les systèmes complexes sont caractérisés par un grand nombre d’entités en interactions locales dont
la dynamique globale est en général difficile à prédire sans recours à la simulation.

Ils présentent souvent des propriétés de robustesse et d’adaptation. Ce module présente les méthodes
et outils pour la modélisation et la simulation de tels systèmes.

Prérequis

M1 d’un Master Informatique ou niveau équivalent dont outils statistiques, équations aux dérivées partielles

Contenu pédagogique de l’UE

  • Présentation des systèmes complexes et de leurs principales caractéristiques (espace/temps/état discret/continu, comportement local versus propriété globale, émergence)
  • Automates cellulaires et robustesse des systèmes dynamiques discrets
  • Systèmes multi-agents réactifs et propriétés adaptatives
  • Apprentissage de dynamiques chaotiques dans les réseaux de neurones et émergence de propriétés globales dans les réseaux de neurones dynamiques.

Ces trois derniers points seront structurés en :

  • Définition, exemples
  • Modélisation de phénomènes complexes et mise en œuvre de leur simulation
  • Applications dans différents domaines