Raisonnement à base de cas pour un jeu contraint dans le temps
Approche de raisonnement à base de cas avec apprentissage par renforcement appliquée au jeu Tetris
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Dans ces travaux, nous tentons d'améliorer l'aspect comportemental dans les jeux vidéo en utilisant le raisonnement par cas (Case Based Reasoning - CBR), qui simule le comportement humain. Cette technique, provenant du domaine de l'intelligence artificielle, résout de nouveaux problèmes en retrouvant des expériences analogues dans sa base de cas et en les adaptant au nouveau problème considéré. Nous utilisons le CBR pour l'automatisation de décisions prises par des composantes d'un jeu. La construction d'un module CBR nécessite l'accumulation de plusieurs épisodes de jeu pour former...
Dans ces travaux, nous tentons d'améliorer l'aspect comportemental dans les jeux vidéo en utilisant le raisonnement par cas (Case Based Reasoning - CBR), qui simule le comportement humain. Cette technique, provenant du domaine de l'intelligence artificielle, résout de nouveaux problèmes en retrouvant des expériences analogues dans sa base de cas et en les adaptant au nouveau problème considéré. Nous utilisons le CBR pour l'automatisation de décisions prises par des composantes d'un jeu. La construction d'un module CBR nécessite l'accumulation de plusieurs épisodes de jeu pour former la base de cas du module. Cependant, lorsqu'un grand nombre d'épisodes sont emmagasinés dans la base de cas, la réponse en temps du système s'alourdit. Nous sommes alors confrontés au défi d'améliorer le temps de réponse du module CBR tout en gardant un niveau de performance acceptable du système. Dans ce mémoire, nous utilisons le jeu de Tetris pour mener notre étude. Ce jeu présente un intérêt particulier car les décisions à prendre sont contraintes dans le temps.
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