Combien de situations possibles voit on ici ?
Et bien...je peux surement les compter de cette manière.
Je peux dire qu'il y a 3 possibilités qui pourraient convenir pour le nord
Vide, boite et mur.
Robby peut se trouver avec un carré vide au nord,
un carré ayant une boite ou le mur
voici donc les 3 possibilités pour le nord
Le sud a les 3 memes possibilités et ainsi de suite
Je peux donc les multiplier ensemble, 3 par 3 par 3...
5 fois, pour les 4 directions et la position actuelle
pour obtenir 243
Bien sur quelques unes de ces situations peuvent ne jamais se produire dans le monde
Mur, mur, mur, mur. cela ne serait pas possible de la manière dont nous avons reglé notre travail
Mais pour les objectifs de l'algorythme génétique je ne vais pas m'en soucier.
Je vais simplement faire la liste de toutes les possibilités
Meme celles qui ne seront pas des possibiltés réelles.
Nous aurons donc un total de 243 situations possibles
Dont certaines ne seront pas des possibilités réelles
Mais ce n'est pas grave, comme vous le verrez.
La "stratégie" seront donc une liste de ces possibilités.
avec les actions que Robby devrait entreprendre
dans chacune de ces situations possibles.
Voici donc un exemple de stratégie
Ici je ne vais pas faire la liste des 243 situations possibles
mais un ordinateur pourrait le faire systématiquement.
J'ai inscrit ici une action aléatoire que j'ai choisi au hasard
pour chacune de ces situations, OK ?
Donc si nous revenons à notre premiere image
Nous voyons que Robby se trouve dans cette situation
Mur au nord, vide au sud, boite à l'est,
mur à l'ouest et vide dans la position actuelle.
Et j'ai indiqué "déplacement vers l'ouest"
Donc si Robby se trouve dans cette situation
en obéissant à cette stratégie, il doit bouger vers l'ouest.
Et se planter dans le mur
Je n'ai donc pas dit que c'était une bonne stratégie
mais c'est "une" stratégie.
meme si elle s'avere une très mauvaise stratégie
Et je peux poser la question :
Quel serait le score de Robby après avoir suivi cette stratégie 3 fois de suite
Nous avons vu que pour la premiere étape il s'est planté dans le mur
mais dans ce monde il rebondi à la position précédente
et se retrouve exactement dans la meme situation
Assez stupidement, je l'admets
étant donné qu'il est dans la meme situation il doit recommencer cette action
il va donc se replanter dans le mur
et visiblement à la troisieme étape il se replantera encore dans le mur
il n'apprendra jamais à ne pas se planter dans le mur.
C'est assez stupide et son score sera de moins 5
chaque fois qu'il se plantera dans le mur
Il obtiendra donc moins 15 apres ces 3 étapes.
Ce que nous voulons que l'algorythme génétique fasse
est d'utiliser l'évolution pour relire ces stratégies stupides
afin de trouver de bonnes stratégies.
Avant que je vous montre comment marche l'algorythme génétique
faisons encore un autre exercice.
Voici notre exercice. Nous avons une stratégie pour Robby
montrant seulement 2 situations envisagées
Robby part d'ici, dans cette position et la question est
quel sera le score de Robby après 2 actions
en suivant cette stratégie
Donc ce que vous devez faire est de voir dans cette liste de situations
celle qui correspond à la situation actuelle de Robby
Réaliser l'action associée à sa situation actuelle
Puis retrouver la nouvelle situation dans la liste
Faire le mouvement associé a cette situation
et enfin donner le résultat de son score.