Voila,
Mon TIPE est le suivant : réalisation d'un jeu de dames chinoises avec une IA. Suite à pas mal de recherches quand même, on est arrivé a la speudo "conclusion" d'utilisation d'un algorithme génétique, un minimax ? ( d'ailleurs j'avais deja poster sur le forum, pour me renseigner ... ). On arrive aujourd'hui à la soutenance finale de TIPE, on a fait un "joli" catalogue de tous les algorithmes qu'on a étudié et en fin de soutenance, je me prend la meme question que j'avais posé a mon prof une semaine avant, mais comment vous allez coder ça ? vous allez vraiment utiliser un algorithme génétique ?", ben la réponse était : " on sait pas trop comment encore ". Et pis bilan des soutenances pour tout le monde : on est pas assez investi dans le sujet ... d' accord, et donc on a pas d' idée préciser de comment coder le bouzin, mais moi de mon coté, j'ai jamais vu un algorithme génétique tourné, ... j'ai des idées de comment il faudrait voir pour élaborer l'algorithme, mais en fait je vois rien du tout ...
Je demande pas une solution, juste si vous n'auriez pas des liens, des pistes, des cours, des conseils, qui me permettraient d'avoir les connaissances suffisantes pour élaborer un tel algorithme, parce que je suis loin de les avoir ...
# Pas de génétique...
Posté par Jean-Francois ROMANG . Évalué à 4.
Un programme de ce type est composé de 3 parties :
- Un partie 'structure' : representation d'une position, génération des mouvements autorisés : pas d'algorithme secret
-Une partie 'évalutation d'une position' : c'est un fonction empirique qui donne une note a une position donnée, favorable si l'ordinateur gagne, défavorable s'il pert. Ici les algorithmes génétiques peuvent avoir leur place, mais il ne faut pas commencer pas la : une fonction statique très simple fait amplement l'affaire au début.
-Une partie 'arbre de recherche' : c'est une fonction, souvent dérivée de l'agorithme minimax (alpha-beta, principal variation search, negascout, mdtf,...) qui effectue une recherche du meilleur coup dans une arbre de positions jouables : cette fonction utilise les fonction de génération de mouvement pour parcourir l'arbre et la fonction d'évaluation pour evaluer les feuilles de l'arbre.
Quelques recherches sur 'minimax' et 'alpha beta' devraient t'éclairer...ils faut oublier les algorithmes génétiques dans un premier temps !
# Oublie le génétique pour l'instant
Posté par peco . Évalué à 1.
Si tu veux, j'ai un exemple de minmax assez simple pour un jeu de moulin (ou jeu de la marelle), si ça peut te rendre service.
[^] # Re: Oublie le génétique pour l'instant
Posté par mat3o . Évalué à 1.
[^] # Re: Oublie le génétique pour l'instant
Posté par Enzo Bricolo 🛠⚙🛠 . Évalué à 1.
Dans mon souvenir, on ne mange pas de pion aux dames chinoises.
La méthode pour stocker l'état du damier est très importante.
A plus,
Enzo
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