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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Chapitre 3 : Mise en oeuvre

Cahier des charges




L’application que je développe est avant tout un jeux qui a un but ludique pour l’utilisation d’algorithmes génétiques et de réseau de neurones ensemble. On pourra utiliser le même moteur pour une autre évaluation.

L’application doit consister en un jeu interactif, Homme/Machine.

La machine ne connaît pas les règles et aucune technique, elle commence sans aucune connaissance, ni du jeux, ni du terrain. Le but est que le logiciel apprenne au fur et a mesure les techniques de jeu. Donc aucune stratégie ni aucune manœuvre préréglée ne doivent exister.
L’application se déroule comme suit :

- On fixe les poids des connexions de façon aléatoire.

- Une étape d’apprentissage ou l’application construira son joueur, selon les paramètres rentrés en dur dans le source en faisant jouer chaque réseau contre tous les autres, puis en créant une - nouvelle population et ceux pour un nombre fixé de génération

- On sélectionne ensuite le meilleur réseau de la dernière génération.

- Ensuite viendra l’étape de jeux pendant laquelle l’utilisateur affronte la machine.
Optionnellement une interface graphique pourra être rajoutée pour rendre l’application plus conviviale mais ce n’est pas une priorité.
Les paramètres doivent pouvoir être modifié. Ce sera fait en dur avant compilation.
Pour pouvoir affiner les résultats, j’inscrirai les résultats importants dans des fichiers pour pouvoir observer la progression des réseaux (avec l’outil GNUPlot par exemple, pour l’étude des courbes de progression).

Choix de l’architecture du réseau




Avant de commence à développer l’application, il faut prendre des décisions sur l’architecture du réseau ainsi que les fonctions d’activation.

Topologie du réseau



Le perceptron multicouche est le plus simple et semble être adapter à ce que je veux faire. Au niveau du développement, il ne nécessite que deux tableaux de poids et les connexions inter neurones étant pareil pour chaque couche, le codage sera simplement une boucle.

Fonction d’activation



Pour la fonction d’activation, la fonction sigmoïde est la plus utilisée, comme je ne connais pas vraiment les inconvénients et les avantages des différentes fonctions, je l’utiliserai.

Développement




Fonction d’évaluation



Le développement s’est fait de manière progressive. Tout d’abord il a fallu coder la structure même des réseaux. Comme j’utilise un perceptron multicouche sans connexion entre la couche d’entrée et la couche de sortie, l’algorithme pour le calcul de la valeur du neurone est identique a peu de chose près pour tous les neurones de chaque couche. Les valeurs d’entrée étant dans un tableau représentant le terrain et les poids dans deux tableaux de la taille du nombre de neurones dans chacune des couches.

Sélection des parents



Pour l’élection du ou des parents (on n’applique pas de mutation sur un individu qui a déjà subit un cross-over, donc il n’a qu’un parents) j’utiliserai la technique de la roulette : on tire un nombre au hasard avec un maximum qui est la somme des fitness et on parcours la somme progressive des fitness pour voir qui sera le parent élu. Ca permet une sélection assez uniforme en prenant tout de même en compte la fitness. Nous avons donc un parcours assez large des solutions mais en s’approchant doucement du maximum.

Nouvelle population



Le génome des individus est caractérisé par les poids des neurones, il faut donc adapter les algorithmes de modification (cross-over et mutation). Dans le cross-over par exemple, je croiserai un à un chaque poids avec une certaine probabilité (50% par exemple) que ce soit le poids du père ou de la mère qui soit retenu. Pour la mutation, il faut définir une probabilité de mutation d’un poids et un delta de mutation en pourcentage du poids actuel.
Le renouvellement de la population est fonction des pourcentages de cross-over et de mutation. C'est-à-dire que si TAUX_CROSSOVER vaux 50 et TAUX_MUTATION vaux 50 aussi, 50% de la population suivante sera issue d’un cross-over et 50% des 50%restants (donc 25%) seront issus d’une mutation et que les 25% qui reste seront juste des copies de réseaux déjà existants.

Mutation



Quand un parent est sélectionné pour une mutation, on parcours chaque poids de connexion et l’on une valeur pourcentage de chance de modifier ce poids égal à PROB_MUTATION. Si l’on décide de muter ce poids alors le DELTA_MUTATION rentre en jeu, c’est le pourcentage maximal de la valeur du poids qui peut être ajouter ou retirer.
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