Résumé Dans le monde de l'intelligence artificiel aujourd'hui, on a tendance à recopier ce que fait la nature. Et quoi de plus normale que de copier le cerveau humain quand on parle d'intelligence et de réflexion.








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DESS

Informatique des Systèmes Autonomes

Evaluation du jeu ‘puissance 4’ par Algorithme Génétique et Réseaux de Neurones.
Ghalleb KHELIDJ
Directeur de Projet : Mr Renaud DUMEUR

2001/2002


Université Paris 8 Saint-Denis – Département MIME

2, rue de la Liberté – 93256 Saint-Denis

Remerciements


Je remercie mon directeur de DESS, Mr Renaud DUMEUR qui a accepté mon projet et qui m’a aidé tout au long de la phase de développement et de la phase de réglage des paramètres.

Je souhaite aussi remercier Mr Rachid LADJADJ qui m'a laisse utiliser ses ordinateurs pour faire progresser mon projet plus vite.

Résumé


Dans le monde de l'intelligence artificiel aujourd'hui, on a tendance à recopier ce que fait la nature. Et quoi de plus normale que de copier le cerveau humain quand on parle d'intelligence et de réflexion. La nature nous apprend aussi que la sélection naturelle apporte aussi l'amélioration des espèces. Si donc, nous voulons une application informatique qui réagit comme un humain, nous devons tacher d'en coder les particularités. C'est de cette réflexion que les réseaux de neurones et les algorithmes génétiques.

Ce projet a pour but de concilier ces deux techniques pour apprendre à réfléchir. Pour bien voir l'évolution il faut avoir quelque chose à résoudre, de préférence quelque chose qui n'a pas de solution finie. Le 'puissance 4' me parait être un jeu simple a comprendre et a mettre en oeuvre et qui n'a pas de solution unique. Mon projet de DESS sera donc oriente vars l'évaluation du 'puissance 4' avec réseau de neurones et algorithmes génétiques.

Ce rapport se propose tout d'abord d'expliquer le fonctionnement de ces deux techniques, du développement de l'application et de son ajustement.

Tables des Matières





Remerciements 2

Résumé 3

Tables des Matières 4

Chapitre 1 : Introductions 6

Introduction 7

Matériel de test 8

Chapitre 2 : Théorie 9

Réseaux de Neurones 10

Principe de fonctionnement général 10

Fonctions d'activation 10

Les étapes de la conception d'un réseau 15

Les grands types de réseaux 16

Algorithmes génétiques 18

Introduction 18

Historique 18

Fonctionnement général 19


Éléments méthodologiques d’application des AG 20


Convergence et paramétrage 22

Conclusion 23

Chapitre 3 : Mise en oeuvre 24

Cahier des charges 25

Choix de l’architecture du réseau 26

Topologie du réseau 26

Fonction d’activation 26

Développement 26

Fonction d’évaluation 26

Sélection des parents 26

Nouvelle population 27

Mutation 27

Réglage des paramètres 27

Taille de la population 28

Nombre de génération 28

Taux de crossover 28

Taux de mutation 29

Amplitude de mutation 29

Probabilité de mutation d’un poids 29

Gain 29

Coefficient du neurone d’entrée aléatoire 29

Modifications 30

Nombre aléatoire 30

Une entrée aléatoire 30

Fonction d’activation 30

Problèmes rencontres 30

Windows / Linux et Rand() 31

Gains négatifs 31

Chapitre 4 : Résultats 32

1er exemple 34

Paramètres  34

Courbes 34

Commentaires sur les résultats 35

2ème exemple 37

Paramètres  37

Courbes 37

Commentaires sur les résultats 38

3ème exemple 40

Paramètres  40

Courbes 40

Commentaires sur les résultats 41

4ème exemple 43

Paramètres  43

Courbes 43

Commentaires sur les résultats 44

Paramètres  45

Courbes 45

Commentaires sur les résultats 46

Conclusion 47

Chapitre 5 : Conclusions 48

Conclusion 49

Développements futurs 50

Améliorations possibles 51

Annexes 52

Sources 53

NN.h 53

NN.c 55

Autre 64

Makefile 64

Plot 65

Bibliographie 66

Livres 66

Sites Web 67

Notes 68


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