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.

3ème 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 30 // Probabilite et amplitude de mutation #define DELTA_MUTATION 10 #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 Encore une fois nous avons le résultat d’une amplitude de mutation beaucoup trop faible, avec un taux de mutation de 30. Pour avoir un parcours uniforme et ni trop long ni trop cours, il faut jouer avec l’amplitude et le taux de mutation. Une amplitude de mutation trop faible donne toujours une exploration trop longue et est donc a proscrire pour une exécution de 200 générations. 4ème 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 100 #define PROB_MUTATION 50 #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 La courbe est parfaitement instable du fait que l’amplitude de mutation est beaucoup trop importante. On aurait pu croire qu’avec un taux de mutation si faible (10), la conséquence n’aurait pas eu une si grande instabilité, mais dans le cas d’un réseau dominant, la sélection fait que les fils vont avoir les mêmes caractéristiques. C’est la courbe du gain maxi qui nous l’indique. Il en découle un pourcentage de parties gagnées d’environ 60% donc très mauvais, le but étant je le rappelle d’avoir une population de réseau qui fait égalité. 5ème 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 200 #define MAX_GENERATION 500 // Crossover et mutation #define TAUX_CROSSOVER 30 #define TAUX_MUTATION 10 // 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 2 Courbes Commentaires sur les résultats Je crois pouvoir dire sans me trompe que nous avons là les courbes idéales pour une exécution de cette durée. Je précise que le temps de calcul pour une exécution comme celle-là est de 10 heures sur ma plus grosse machine. Les courbes de gains sont uniformément progressives, jusqu'à un maximum juste en dessous de 400. Nous obtenons au final moins de 40% de parties gagnées et un nombre de coups moyen un peu au dessus de 30. Ces courbes sont le résultat d’un réglage minutieux des paramètres.

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