La modélisation du temps dans la simulation à base d’agents
Résumé
These last years have seen the multiplication of computer models, in particular agent-based models, allowing to simulate the evolution of a complex system and thus to create experimentable micro-worlds. The actual computers being discrete by nature (sequential processing of instructions), the time can not be represented in a continuous way in these simulations. Nowadays, two main approaches are used to represent the time : the discrete-time simulation and the discrete-event simulation. In the first approach, the time is split in constant intervals (simulation step) : the state of the world is modified at each simulation step. In the second approach, the intervals are not anymore constant, but computed from each event : as soon as an event is activated, the state of the world is modified. This article presents these approaches and describes their strengths and drawbacks.
Ces dernières années ont vu la multiplication des modèles informatiques, en particulier des modèles à base d’agents, permettant de simuler dans le temps l’évolution d’un système et ainsi de créer des micro-mondes expérimentables. Les ordinateurs actuels étant par nature discrets (traitement séquentiel d’instructions), le temps ne peut être représenté de façon continue dans ces simulations. Il existe aujourd’hui deux grandes approches de représentation du temps : la simulation à temps discret et la simulation à événements discrets. Dans la première approche, le temps est découpé en tranches égales (pas de simulation) : l’état du monde simulé est modifié à chaque pas de simulation. Dans la seconde approche, les tranches ne sont plus égales mais calculées par rapport à chaque événement : dès qu’un événement est activé, l’état du monde est modifié. Cet article présente ces deux approches et décrit leurs avantages et défauts.