Le Jeu et lintelligence artificielle

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Le Jeu et lintelligence artificielle

• Oana Frunza
• University of Ottawa
• 7-8 mai, 2008

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Les jeux comme un problème de recherche

• Qu'est-ce quon cherche?
• solution, étapes pour arriver à la solution
• Où on cherche?
• dans une espace de recherche - ensemble
  dobjets (solution partiale) dans laquelle la
  recherche seffectue (structure en arbre)
• Comme on cherche?
• dans un espace de recherche, les objets sont
  reliés les uns aux autres par des opérateurs qui
  transforment un objet en un autre

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La plus importante étape

• Représentation comment mettre en évidence les
  caractéristiques essentielles dun problème pour
  les rendre accessibles à une procédure de
  résolution de problèmes
• graphes et machines détats
• calcul propositionnel

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Calcul propositionnel
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Graphe détats
objectes
opérateurs (actions)
espace de recherche
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Comme on cherche?

• Application systématique des opérateurs
• Vérification, après chaque transformation pour
  voir si lobjet qui résulte est un élément de
  lensemble des buts finaux.
• Recherche Aveugle Une méthode de recherche qui
  nest pas guidée par des informations sur le
  domaine.
• Mesure pour un espace Un système de calcul de
  mesure de distance entre deux objets dans
  lespace de recherche où la mesure de la valeur
  dun objet donné dans cet espace.
• Recherche Heuristique Une méthode de
  recherche qui emploie une mesure pour guider la
  recherche.

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La Recherche Heuristique

• Heuristiques (Greek heuriskein trouver,
  découvrir)  létude de méthodes et règles pour
  la découverte et linvention".
• Ils sont des espaces de recherche trop grande
  pour une recherche aveugle pour chéquiers il
  est 1040 chemins, échecs 10120
• En utilisant des heuristiques on diminue lespace
  de recherche, on accélérer la recherche on doit
  utilise une fonction pour grade les objecte/les
  prochaines actions

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Note

• Dans la vie réelle on utilise aussi
  lheuristique
• Exemple Au supermarché, on choisit la queue la
  moins longue ou alors on choisit la queue dans
  laquelle les clients on le plus petit nombre
  dobjets dans leur panier.
• Avez-vous dautres exemples?

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Problème du voyageur de commerce

consiste, étant donné un ensemble de villes
séparées par des distances données, trouver le
plus court chemin qui relie toutes les villes
DEMO Votre
tour!
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Comment le faire?

• 1. Créer une représentation pour objets et
• opérateurs
• 2.Définir une mesure pour espace de
  recherche.
• 3. Créer une méthode efficace de
• comparaison ou d évaluation dobjets en
• phase avec la mesure.
• 4. Créer une méthode efficace pour la
• sélection du nouvel objet à considérer dans
  lespace

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Les missionnaires et les cannibales Le problème

• Trois missionnaires et trois cannibales se
  trouvent sur la même
• rive dune rivière. Ils voudraient tous se rendre
  sur lautre rive.
• Cependant, si le nombre de cannibales est
  supérieur à celui des
• missionnaires, alors les cannibales mangeront les
  missionnaires.
• Il faut donc que le nombre de missionnaires
  présents sur lune
• ou lautre des rives soit toujours supérieur à
  celui des
• cannibales. Le seul bateau disponible ne peut pas
  supporter le
• poids de plus de deux personnes. Comment est-ce
  que tout le
• monde peuvent traverser la rivière sans que les
  missionnaires
• risquent être mangé?
• http//www.site.uottawa.ca/nat/Cou
  rses/csi4506_Automne2004/

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Représentation du problème

• Configuration initiale
• Configuration finale

Cette représentation nest pas appropriée pour
un ordinateur les règles et les contraintes
ne sont pas formulées.
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Etape 1 Représentation du problème

• Configuration initiale
• Configuration finale
• Déplacement légaux
• Contraintes
• Les cannibales ne doivent pas être plus nombreux
  que les missionnaires sur les deux rives
• Le bateau ne peut pas supporter plus de deux
  personnes.

MMMCCCB
MMMCCCB
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On continue à étendre l espace de recherche
jusqu à larrivée dune Configuration finale
M?
? C
MMMCCCB
MM?
C ?
CC ?
?MC
MC ?
? CC
MMCCC BM
?C
?C
?M
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Le jeu

• MC

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Une solution pour le problème

• MMMCCCB
• MMMC BCC
• MMMCCB C
• MMM BCC
• MC BMMCC
• MMCCB MC
• CC BMMMC
• CCCB MMM

• C BCCMMM
• CCB CMMM
• BCCCMMM
• Le développement explicite de l espace de
  recherche en entier nest pas une solution
  pratique! L espace de recherche doit être
  contenu à ses parties significatives

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Problème 2 Le Loup, le mouton et le chou

• C'est l' Fernand, accompagné d'un loup, d'un
  mouton et d'un chou qui doit traverser une
  rivière pour rentrer chez la Marie.Malheureusemen
  t, l'en a qu'une petite barque qui ne lui permet
  que de transporter un seul objet ou animal à la
  fois.Ainsi, à chaque fois, y doit en laisser
  deux sur la rive sans faire gaffe à eux, le temps
  de traverser.Ben sûr, le loup mange le mouton et
  le mouton mange le chou.

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Étape 1 Représentation du problème

• Configuration initiale ....LMCB
• Configuration finale LMCB.
• Opérateurs
• une petite barque qui ne lui permet que de
  transporter un seul objet ou animal à la fois
• ben sûr, le loup mange le mouton et le mouton
  mange le chou.
• if (isMoving) currentSpeed--
• else System.err.println("The bicycle has
  already topped!")

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• Étapes 2 et 3
• Vérifier si le conditions sont satisfaites
• Étapes 4
• Faire juste des transportation légales ?

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• Trouver la solution!!!
• LMC

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Problème de voyage
En vacance en Roumanie Ville de départ Arad
Ville d arrive Bucarest
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Étape 1

• Objectés les villes
• Actions conduire entre les villes
• La solution une suite des villes - e.g., Arad,
  Sibiu, Fagaras, Bucharest

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Représentation utilisant des arbres
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(No Transcript)
25
(No Transcript)
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• Pour trouver la solution on cherche .
• une route pour arriver à la destination
• Pour le jeu de MC on cherche quel déplacement
  à faire

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M?
? C
MMMCCCB
MM?
C ?
CC ?
?MC
MC ?
? CC
MMCCC BM
?C
?C
?M
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Avec les techniques de recherche

• On donne les ordinateurs une intelligence,
  prendre une décision -gt la recherche une grand
  partie de lintelligence artificielle

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Représentation pour la recherche

• Arbres de recherche

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nud
B et C sont voisons pour A
arc direction unique
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Pause.. nous jouons! ?

• Tic-Tac-Toe

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Recherche Depth-First (RDF)

• On prendre un nud on vérifie les voisins
  prendront le premier
• 2. On vérifie si le nud actuel est la solution
• a. si oui on sarrêt
• b. si non on fait le voisin du nud actuel
  le nud actuel et on continue avec 1.

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Trouver la route A-gtF
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Étape 0

• On commence avec le nud source A
• On utilise 2 listes
• Liste Ouverte les actions (nud) courantes
• Liste Ferme les actions (nud) passe
• Liste Ouverte A
• Liste Ferme ltgt

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Étape 1
1. Liste Ouverte A Liste Ferme ltgt 2. Est A
la solution? 3. Étendre A
Liste Ouverte B, C Liste Ferme A
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Étape 2
1. Liste Ouverte B, C Liste Ferme A 2. Est
B la solution? 3. Étendre B

Liste Ouverte D, E, C Liste Ferme A,B
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Étape 3
1. Liste Ouverte D, E, C Liste Ferme
A,B 2. Est D la solution? 3. Étendre D
Liste Ouverte E, C Liste Ferme A,B,D
38
Étape 4
1. Liste Ouverte E, C Liste Ferme A,B,D 2.
Est E la solution? 3. Étendre E
Liste Ouverte F,G, C Liste Ferme A,B,D,E
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Étape 5
1. Liste Ouverte F,G, C Liste Ferme
A,B,D,E 2. Est F la solution? Oui F
Liste Ouverte G, C Liste Ferme A,B,D,E,F
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Recherche breadth-first (RBF)

• La seule différence est le placement des nuds
  qui sont étendrais
• RDF on met les nuds au début de la Liste
  ouverte (une représentation pile)
• BDF on met les nuds à la fin de la Liste
  ouverte (une représentation file)

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Recherche breadth-first (RBF)

• Trouver la route A-gtE

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Étape 0

• On commence avec le nud source A
• Liste Ouverte A
• Liste Ferme ltgt

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Étape 1
1. Liste Ouverte A Liste Ferme ltgt 2. Est A
la solution? 3. Étendre A
Liste Ouverte B, C Liste Ferme A
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Étape 2
1. Liste Ouverte B, C Liste Ferme A 2. Est
B la solution? 3. Étendre B

Liste Ouverte C, D, E Liste Ferme A,B
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Étape 3
1. Liste Ouverte C, D, E Liste Ferme
A,B 2. Est C la solution? 3. Étendre C
Liste Ouverte D, E Liste Ferme A,B, C
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Étape 4
1. Liste Ouverte D, E Liste Ferme A,B,C 2.
Est D la solution? 3. Étendre D
Liste Ouverte E Liste Ferme A,B,C,D
47
Étape 5
1. Liste Ouverte E Liste Ferme A,B,C,D 2.
Est E la solution? Oui E
Liste Ouverte G, C Liste Ferme A,B,D,E
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Pseudo-code RDF

• 1. Déclaration pour 2 listes vides Liste ouverte
  Liste ferme
• 2. Ajute le nud racine à la Liste ouverte
• 3. La Liste ouverte nest pas vide
• Élimine le premier nud dans la Liste ouverte
• Vérifier si le nud élimine est la solution
• Si il est la solution arrêt lalgorithme, ajoute
  le nud à la Liste ferme, rendre la Liste ferme
  pour la solution.
• Si il nest pas la solution continue avec étape C
• Extraire les voisins pour le nud élimine
• Ajoute les voisins au débout de la Liste ouverte,
  ajoute le nud élimine a la Liste ferme

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Pseudo-code RBF

• Déclaration pour 2 listes vides Liste ouverte
  Liste ferme
• Ajute le nud racine à la Liste ouverte
• La Liste ouverte nest pas vide
• Élimine le premier nud dans la Liste ouverte
• Vérifier si le nud élimine est la solution
• Si il est la solution arrêt lalgorithme, ajoute
  le nud à la Liste ferme, rendre la Liste ferme
  pour la solution.
• Si il nest pas la solution continue avec étape C
• Extraire les voisins pour le nud élimine
• Ajoute les voisins à la fin de la Liste ouverte,
  ajoute le nud élimine a la Liste ferme

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Quelle recherche? quand?

• RDF Préférée pour chercher un espace de
  recherche structuré en un arbre fini avec des
  nuds finaux dans les feuilles de larbre.
• RBF Préférée lorsque le branching factor est
  petit, les opérateurs ont une application
  coûteuse et les nuds finaux sont attendus a une
  profondeur raisonnable.