Développement d'un jeu de Dames en utilisant une Technique
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Date
2023
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Faculté des Sciences
Abstract
Dans le contexte de la théorie des jeux, nous avons considéré les stratégies de jeu comme des individus devant s'adapter à un environnement changeant. Nous avons utilisé des algorithmes évolutionnaires pour faire évoluer une population de stratégies et sélectionner les individus les mieux adaptés. L'application des algorithmes évolutionnaires au minimax présente plusieurs avantages. Cela nous permet non seulement d'améliorer la vitesse de convergence du minimax, mais aussi d'éviter de converger vers des états correspondant à des minima locaux qui ne fourniraient pas de solutions optimales. Nous avons expérimenté différentes méthodes évolutionnaires pour adapter des stratégies de jeu basées sur le minimax, et avons identifié les stratégies d'évolution comme la méthode la plus appropriée pour découvrir de nouvelles stratégies optimales dans les jeux combinatoires. Cette méthode a démontré des résultats stables dans le temps et lors de la répétition d'événements similaires. Le type de minimax que nous avons utilisé était hautement optimisé pour éviter toute convergence prématurée, et particulièrement efficace pour prendre des décisions optimales dans des situations de jeu possibles. Bien que les résultats obtenus ne répondent pas toujours à nos attentes en raison de la complexité extrême de notre problème et des limitations des capacités des ordinateurs actuels, certaines recherches ont été axées sur la fusion des calculs évolutionnaires avec le minimax. On trouve des applications dans des domaines tels que la robotique pour la recherche de trajectoires optimales ou l'évitement d'obstacles, et la vision pour la détection ou la reconnaissance d'images. En combinant l'algorithme minimax avec un algorithme génétique, on peut améliorer les capacités de recherche et de prise de décision de l'intelligence artificielle jouant aux dames, ce qui conduit à un gameplay amélioré et à des choix stratégiques plus pertinents.
En conclusion, à travers cette étude, nous avons souhaité contribuer à l'exploration de nouvelles voies de recherche dans le domaine de la théorie des jeux, en particulier en fusionnant les algorithmes évolutionnaires avec le minimax pour résoudre des problèmes où la prise de décision optimale est une tâche cruciale dans notre vie quotidienne. Nous avons également cherché à améliorer le temps d'exécution des algorithmes, afin d'optimiser leur utilisation dans différents contexte