GTES : une méthode de simulation par jeux et apprentissage pour l'analyse des systèmes d'acteurs

Abstract

Cet article décrit une approche de la modélisation d'un système d'acteurs, particulièrement adaptée à la modélisation desentreprises, fondée sur la théorie des jeux [11] et sur l'optimisation par apprentissage du comportement de ces acteurs. Cette méthode repose sur la combinaison de trois techniques : la simulation par échantillonnage (Monte-Carlo), la théorie des jeux pour ce qui concerne la recherche d'équilibre entre les stratégies, et les méthodes heuristiques d'optimisation locale, en particulier les algorithmes génétiques. Cette combinaison n'est pas originale en soi, même si elle est rarement utilisée avec toute la puissance d'expression conjointe de ces techniques. La contribution de cet article est double : d'une part nous proposons un modèle qui permet de structurer de façon systématique cette collaboration entre différentes techniques et, d'autre part, nous utilisons la technique des algorithmes génétiques pour enrichir la recherche des équilibres de Nash sous forme de points fixes. Il s'agit d'une méthode de simulation, qui n'est pas destinée à la résolution de problèmes, mais à la validation et l'étude des propriétés d'un modèle associé à un problème particulier.