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UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES LABORATOIRE DE MODÉLISATION ET SÛRETÉ DES SYSTÈMES En vue dobtention du diplôme Master 2 en informatique Option Technologies.

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1 UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES LABORATOIRE DE MODÉLISATION ET SÛRETÉ DES SYSTÈMES En vue dobtention du diplôme Master 2 en informatique Option Technologies de lInformation pour le management des Connaissances et des Réseaux Travail réalisé par : M r GUENDOUL Samir Dirigé par : M r Jean-Marc NIGRO. Rapport de stage de fin détude. M r Yann BARLOY. 1 PROMOTION 2010_2011

2 Sujet Etude des comportements par avatar et développement dun personnage automatisé « intelligent » utilisant la plateforme de simulation Scenia. 2

3 Objectif Expérimenter la plateforme de simulation Scenia pour développer une forme dintelligence artificielle adaptative. 3

4 Plan Environnement du stage. Travail demandé. Recherche effectuée. Travail réalisé. Conclusion. 4

5 Environnement de stage (1/2) Lieu du stage : Institut Charles Delaunay (ICD) à lUTT. Laboratoire de Modélisation et Sûreté des Systèmes (LM2S). Equipe de travail : Cinq membres. Responsable du stage : Jean-Marc NIGRO. Enseignant chercheur en Intelligence Artificielle: Sophie LORIETTE. Enseignant chercheur en Intelligence Artificielle : Yann BARLOY. Doctorant en Intelligence Artificielle : Baptiste CABLE. Ingénieur de recherche et développement : Samir GUENDOUL. 5

6 Environnement de stage (2/2) Environnement de travail : Dans un laboratoire (un bureau à lUTT). Réseaux local et internet. Delphi XE comme environnement de développement. MySQL Serveur de base de donnée. Plate forme Scenia : plate forme de simulation. (développée par léquipe de recherche du laboratoire LM2S) Durée : 24 semaines. 6

7 Missions du stage Recherche des techniques et des architectures pour le développement des comportements. Comprendre le fonctionnement et larchitecture de la plateforme de simulation Scenia. Proposer une technique pour développer une forme dintelligence dans la plateforme. Développer un nouveau moteur pour contrôler les nouvelles entités intelligentes. Tester et Optimiser le nouveau moteur. 7

8 Contexte du stage Ces dernières années le domaine de linformatique sest énormément développé permettant la simulation dun monde virtuel : un organisme, un environnement, une machine, …etc. Les mondes virtuels habités sont des applications de Réalité Virtuelle dans lesquelles interagissent des entités autonomes et des utilisateurs représentés par leur avatar. Dans le cadre dun projet de recherche, le laboratoire LM2S de lUTT a créé une plateforme de simulation permettant de construire un monde virtuel : « Scenia ». 8

9 Plateforme Scenia La plateforme Scenia est un environnement de développement pour la création de simulation et denvironnements virtuels. Utilisation de la plateforme pour le jeu massivement multi-joueurs intitulé « Les Contrées Homériques » (LCH). Un univers (monde) virtuel de simulation. Peuplé par des joueurs représentés par des avatars et des personnages non joueurs « des bots ». Cette plateforme est destinée à réaliser des expérimentations sur plusieurs axes de recherche. Mon travail : développer une forme dIA adaptatif. 9

10 Plateforme Scenia Avatar Bot Environnement 10

11 Architecture de la plateforme Serveur Client Moteur Environnement Moteur PNJ Moteur Utilisateur Moteur Loup intelligent. Le nouveau moteur 11

12 Techniques de développement de IA Il existe plusieurs techniques pour créer de lIntelligence Artificielle : La logique floue. [Louis GACOGNE,1997] Basée sur la théorie des ensembles flous et la logique des prédicats. Les réseaux de neurones artificiels. [Thomas BOURDEAUD'HUY, 2001] Basée sur la théorie de la connexion des neurones dans le cerveau. Les algorithmes évolutionnistes. [Paulin Coulibaly, François Anctil et Bernard Bobée,2011] S'inspirant de la théorie de l'évolution pour résoudre des problèmes divers. Les algorithmes génétiques. [Souquet Amédée, Radet Francois-Gérard,2011] sinspirent de lévolution biologique telle que décrite par Darwin. 12

13 Les algorithmes génétiques Ils font partie de la famille des algorithmes évolutifs. sinspirent de lévolution biologique des espèces. S'appuyent sur des techniques dérivées de la génétique et des mécanismes d'évolution de la nature. croisements, mutations, sélections, …etc. Ils ne font que transposer ce que fait la nature à des systèmes artificiels. Les espèces (individus) s'adaptent à leur cadre de vie qui peut évoluer. Les individus se reproduisent, créant ainsi de nouveaux individus, certains subissent des modifications (de leur ADN), certains disparaissent. Leur but est dobtenir en un temps correct une solution approchée à un problème doptimisation. 13

14 Déroulement dun AG Ils suivent un processus bien établi qui peut être défini comme étant le cycle de lévolution. Le déroulement d'un algorithme génétique peut être représenté en cinq étapes : La création de la population initiale. L'évaluation des individus. La génération de nouveaux individus. L'insertion de ces nouveaux individus dans lenvironnement. Réitération du processus. 14

15 Biologie des êtres vivants Pour fabriquer un organisme vivant il faut une Map. Cette Map se trouve dans les cellules des êtres vivants. Plus exactement dans le noyau. Cest lADN. Cest la molécule de lhérédité. Elle contient toutes les informations nécessaires à la vie de tout organisme. 15

16 Le Chromosome Cest un élément microscopique constitué de molécules dADN. Il désigne le support physique des gènes. Un gène est un ensemble des séquences dADN. Chacun deux représente une caractéristique dun individu (yeux, peau, …etc.). Chromosome ADN 16

17 Architecture de notre agent Problème : Il faut définir notre gène et notre chromosome. Définitions : « Un comportement est un ensemble dactions effectuées par un individu en réaction à son environnement ». « Un déclencheur est un stimuli qui sert à réveiller une action (un comportement dans notre cas) ». Un comportement peut être réveillé par un ou plusieurs déclencheurs. Comportement Déclencheur 1 Déclencheur 2 Déclencheur 3 17

18 Relation Comportement/Déclencheurs C1. Attaquer C2. Fuir C3. Se cacher C4. Appeler à laide C5. Aider un proche D1. Voir un méchant. D2. Quelquun attaque D3. Quelquun fuit. D4. Plusieurs méchants approchent. D5. Impossible de séchapper. D6. Se faire attaquer. D7.Voir quelquun se faire attaquer. D8. Entendre appel à laide. D9. Energie à atteint le seuil minimal 18

19 Agent dans lenvironnement Notre agent Notre agent peut voir dans cette situation : Présence de plusieurs ennemis. Quelquun se fait attaquer. Quelquun attaque un ennemie. Quelquun fuit. …etc. Mettre des poids sur les déclencheurs pour permettre à lagent de choisir son action. 19

20 Représentation de notre gène Un Gène comportement DéclencheurDéclencheur 2Déclencheur 3Déclencheur 4 Chaîne 1Chaîne 2Chaîne 3Chaîne 4 Poids 1 Poids 2 Poids 3 Poids 4 20

21 Représentation de notre chromosome E 1 C 2 C 1 C 5 C 4 D 2 D 1 D 2 D 3 D 5 D 2 D 3 D 4 D 6 P P P P P P P P P P P P P P P 21

22 Architecture de notre agent Elle est subdivisée en cinq zones : Centre de commandes Centre de perceptions Centre dévaluation Centre de réflexions Centre dactions Operations/ Réflexions Capteurs/ Effecteurs VoirToucherEntendre Marcher Attaquer Crier Décision Comp. Décision Décl. 22

23 Algorithme générale de traitement A chaque période de temps, lagent exécute un traitement et suit les étapes suivantes : début : Consulter lenvironnement. Choisir un déclencheur. Choisir un comportement. Exécuter le comportement. Evaluer la situation. Tirer une conclusion. Fin. 23

24 Automate de traitement Choix.Comp Choix.Décl 1 Début 2 Charger Infos 3 Consult.Enver D1D2D3D4D5D6D7D8D9C1C2C3C4C5 6 Déplacer 7 Attaquer 9 Situati OK Situat pas Ok 10 M.A.J 11 Fin Evaluation 8

25 Génération de la progéniture Lorsque deux individus se rejoignent, ils peuvent engendrer un autre individu (progéniture). Ce nouvel individu aura un mélange des gènes du père et des gènes de la mère. Ainsi la nouvelle entité créée aura plus de chance de survivre dans lenvironnement. Une fois que lindividu a été créé, on le met directement dans lenvironnement. 25

26 Transmission des gènes. E 1 C 1 D 1 D 3 D 4 C 2 D 2 D 5 D C 4 D 3 D 2 D Entité1 E 2 C 2 D 2 D 5 D 4 C3 D 1 D P C 4 D 3 D 2 D Entité 2 E 3 C 2 D 2 D 5 D 4 P C 4 D 3 D 2 D C3 5 C 4 2 D 1 D Nouvelle Entité Génération 26

27 Interface graphique du moteur Interface graphique générale 27

28 Interface graphique du moteur Interface graphique de suivi dun individu. 28

29 Conclusion/perspectives Le stage que jai effectué dans le laboratoire LM2S de lUTT ma initié au domaine de la recherche et au travail dans une équipe de laboratoire. La mission fixée au départ est atteinte néanmoins le travail nest pas encore totalement terminé. Comme perspectives, je propose dajouter dautres comportement, de perfectionner les threads et daméliorer la stratégie de choix. Ce stage ma permis dapprofondir mes connaissances dans le domaine dintelligence artificiel et le domaine de développement informatique. 29

30 Merci pour votre attention Questions..? 30


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