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.

1er exemple Paramètres  // Topologie du reseau #define LARGEUR 6 #define HAUTEUR 6 #define ENTREE (LARGEUR * HAUTEUR) #define CACHE (LARGEUR) #define SORTIE (LARGEUR) // Population et generation #define MAX_POPULATION 100 #define MAX_GENERATION 500 // Crossover et mutation #define TAUX_CROSSOVER 40 #define TAUX_MUTATION 60 // Probabilite et amplitude de mutation #define DELTA_MUTATION 50 #define PROB_MUTATION 20 #define GAIN_GAGNE (3 * coup_joue) #define GAIN_PERDU (1 * coup_joue) #define GAIN_EGALITE (6 * coup_joue) // Coefficient du neurone aleatoire #define IMPORTANCE 1 Courbes Commentaires sur les résultats Ces courbes sont l’exemple typique d’une évolution trop rapide et non uniforme. On voit nettement une montée du gain aux environ de la 50ème génération. Ce phénomène s’explique par un taux de mutation et une amplitude de mutation trop importants. Les réseau qui subissent une mutation ne ressemble plus a ce qu’ils étaient a l’origine et donc les résultats évoluent très vite juste qu’a approcher un maximum entre 250 et 300. Aux alentours de cette valeur on aperçoit encore des variations importantes et brutales qui confirment le taux trop important de mutation pour une exécution si longue. Pour une exécution comme celle la (500 générations) l’exploration doit se faire beaucoup plus lentement. 2ème exemple Paramètres  // Topologie du reseau #define LARGEUR 6 #define HAUTEUR 6 #define ENTREE (LARGEUR * HAUTEUR) #define CACHE (LARGEUR) #define SORTIE (LARGEUR) // Population et generation #define MAX_POPULATION 100 #define MAX_GENERATION 200 // Crossover et mutation #define TAUX_CROSSOVER 50 #define TAUX_MUTATION 10 // Probabilite et amplitude de mutation #define DELTA_MUTATION 25 #define PROB_MUTATION 10 #define GAIN_GAGNE (3 * coup_joue) #define GAIN_PERDU (1 * coup_joue) #define GAIN_EGALITE (6 * coup_joue) // Coefficient du neurone aleatoire #define IMPORTANCE 1 Courbes Commentaires sur les résultats Sur ces courbes là au contraire, l’évolution est un petit peu trop longue. Une exécution un peu plus longue, aux environs de 300 générations, aurait permis d’avoir une fin de courbe plus stable. On peu aussi changer le taux de mutation et l’amplitude ou la probabilité de mutation si l’on tient a garder une exécution de 200 générations. Tout de même, la courbe est assez homogène et on obtient une moyenne de 32 coups joues en moyenne, ce qui est très bien vu que le maximum est de 36. Le nombre de parties gagnées est en dessous de 40% ce qui signifie que les réseaux ont évolués comme nous le désirions.

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