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.