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1. Préface. 2. Table des matières. 3. Introduction. 4. Conférences Invitées. - 1 SMA et simulation : enjeux et perspectives par Philippe Mathieu. - 2 Computational modeling : Introduction to the theory andresearch challenges in a neurocognitive context par Alexandre Muzy. - 3 Systèmes multi-agents et DEVS, une petite histoirecommune par Romain Franceschini et Raphaël Duboz. - 4 Apprentissage automatique pour l'amélioration de laqualité de modèles par Grégory Beurier. - 5 Simulation : Evolution des COTS vers l'Usine 4.0 par Pierre Castagna. 5. Session : Systèmes Multi-Agents. - 1 Introduction. - 2 Agents and Simulation par Vincent Chevrier, Thomas Paris et Jean-Baptiste Wiart. - 3 On Using Agent-based Modeling and Simulation for Studying Blockchain Systems par Önder Gürcan. - 4 Projet C2C : Véhicules Connectés et Acceptabilité par l'Humain par Stéphanie Combettes, Valérie Camps, Filipo S. Perotto, Fabien Michel, Elsy Kaddoum, Marie-Pierre Gleizes, Loic Caroux, Maxime Delmas, Elodie Labeye, Celine Lemercier, Guilhem Marcillaud et Kristell Aguilar-Alarcon. - 5 Entre global et local, une méthode pour améliorer notre confiance dans les modèles SMA par Fabien Michel, Jean-Christophe Soulie et Yves Dumont. 6. Session : formalisme DEVS. - 1 Introduction. - 2 Systèmes multi-agents et DEVS, une petite histoire commune par Romain Franceschini et Raphaël Duboz. - 3 L'état interne des composants, grand oublié des formalismes DEVS à structure dynamique ? par Clément Foucher. - 4 DS-DEVS comme sémantique opérationnelle d'une architecture d'agent pour la simulation par Jean-Pierre Muller. - 5 Multi-agent Discrete-Event Simulation Based Q-Learning and DQN Algorithms Applied to Financial Leverage Effect par Emanuele Barbieri, Laurent Capocchi et Jean-Francois Santucci. 7. Session : aide à la décision (MoonFish). - 1 Introduction. - 2 Utilisation de l'optimisation robuste pour palier au problème d'équifinalité d'un modèle bio-économique de pêcherie par Nicolas Poiron-Guidoni, Paul-Antoine Bisgambiglia et Paul Bisgambiglia. - 3 Processus de décision, basé sur le Q-learning, appliqué aux pêcheries par Paul-Henri Martelloni, Nicolas Poiron-Guidoni, Paul Antoine Bisgambiglia et Paul Bisgambiglia. - 4 Un modèle hiérarchique à base d'agents pour les pêcheries par Corinne Idda, Eric Innocenti et Dominique Prunetti. - 5 Proposition d'une architecture de modèles pour la prédiction, l'optimisation par la simulation de séries temporelles par Thierry Antoine-Santoni et Ho Van Hieu. 8. Session : GT SIMPA. - 1 Introduction. - 2 Bringing Intelligence to Smart Cyber-Physical Systems : Modeling Opportunities and Challenges par Benoit Combemale. - 3 Couplage de FMI et HLA pour l'Ingénierie de Systemes par Simon Gorecki, Jalal Possik, Greg Zacharewicz, Yves Ducq et Nicolas Perry. - 4 Real time digital simulation of battery energy storage system contribution to reduce active power fluctuation on microgrid par Karim Fellah, Rosa Abbou et Mounir Khiat. 9. Comité scientifique.

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