Chapitre 2 Résolution des Problèmes et Jeux. Objectifs  Comment ? – Modéliser un Problème. – Modéliser un Jeu.  Comment ? – Passer d’un état à un autre.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
L’évaluation dans le cadre de l’approche par compétences
Advertisements

Projet « défi robots » : Séquences S26 – S27 – S28
Marlène Côté et Christèle Charbonneau Thème: Mathématiques et univers social Les élèves seront amenés à effectuer des additions et des soustractions, de.
Les objectifs de connaissance : Les objectifs de savoir-faire : - La lumière présente des aspects ondulatoire et particulaire ; - On peut associer une.
Séquence 1 : Problème posé : A quoi sert une éolienne et de quels éléments est elle constituée ? énergie renouvelable classe de 4° Analyse de l'OT.
Algorithmique ‘’ Un algorithme est une suite finie et non-ambiguë d’instructions permettant de donner la réponse à un problème. ‘’ Niveau de difficulté.
UML2 : Panorama de la notation Laurent Henocque Enseignant Chercheur ESIL/INFO France
Semaine 01 La programmation créative Introduction.
Les cinq domaines du socle Les compétences : - en CAP, BEP et bac pro - en Mathématiques pour le cycle 4 - en Physique-Chimie pour le cycle 4.
Animation pédagogique résolution de problèmes au cycle 3
SITUATION DE REFERENCE
COMPRENDRE LES NIVEAUX D’ACQUISITION D’UNE COMPÉTENCE
Intégration du P7 dans l’épreuve E41
Classification-Catégorisation
Programmation d'un aspirateur robot connecté
L’ordinateur et ses composants
Ingénierie pédagogique
Equipe pédagogique: Comptabilité générale
Les Instructions Itératives (Les Boucles)
Evaluer par compétences
Enseigner autrement les mathématiques au travers du socle commun et des nouveaux programmes Un collège réformé, adapté et contextualisé.
DOC MYCK : Programmation
Planification de la production
Gestion de projet: Quelques notions clés
STAGE BASSIN Cagnes sur Mer Jeudi 9 février 2017
Résolution de problèmes au cycle 3
Techniques de décomposition
Algorithmique Avancée et Complexité Chap2:Complexité et Optimalité
Algorithmiques Abdelbasset KABOU
Information, Calcul, Communication
Ingénierie pédagogique
Des outils pour le développement logiciel
S. Briot1 and V. Arakelian2 1 IRCCyN – Nantes 2 INSA – Rennes
Un Algorithme , c'est Quoi ?
Difficultés de programmation
Module 5 : Gestion des disques.
Fonctions Logiques & Algèbre de BOOLE
Deux objectifs Réactiver nos connaissances dans le domaine du calcul additif : les structures additives ; les différents types de calculs. Réactiver nos.
Planification de la production
Construire un GANTT.
L E C ORPS D ’ UN A LGORITHME / P ROGRAMME – L A PARTIE I NSTRUCTION Réalisé par : OUZEGGANE Redouane Département de Technologie Faculté de Technologie.
L’I NSTRUCTION DE T EST A LTERNATIF Réalisé par : OUZEGGANE Redouane Département de Technologie Faculté de Technologie – Université A.Mira, Bejaia Année.
La méthode du simplexe. 1) Algorithme du simplexe  Cet algorithme permet de déterminer la solution optimale, si elle existe, d’un problème de programmation.
1 RECURSIVITE PRESENTATION Ch. PAUL ALGORITHMIQUE Présentation de la récursivité.
Modélisation avec UML 2.0 Partie II Diagramme de classes.
Les jeux coopératifs Collège Amfipagiton Alcamo, Italie Mars 2015
CALCUL MENTAL AU CYCLE 3 .
Résolution d’un problème de diffusion 3D
OPTIMISATION 1ère année ingénieurs
SYSTèMES à évènements discrets
Les cas d’utilisation 420-KE2-LG.
Les Gratte-ciel.
Cahier du nageur (2ème année)
Simulation Multi-Agent (SMA)&plateforme Netlogo 1.
Colloque organisé par le GTI MP – 18/10/2018
Rappels sur le grafcet Normes NF EN CEI /01/2019
ENSEIGNER L’ALGORITHMIQUE ET LA PROGRAMMATION AU COLLÈGE
Les différentes Situations d’apprentissages :.  Rougier (2009) explique que les situations d'apprentissage, choisies après avoir déterminé les objectifs,
Définition :. Pourquoi le GEMMA ? GEMMA : l'acronyme GEMMA signifie : Guide d'Etude des Modes de Marche et d'Arrêt. Comme son nom l'indique, c'est un guide.
CSI 3505 Algorithmes Voraces
Prélude 7 ERP Module Supply Chain Le jeu compétitif
RABAH M ed Ali 2018/2019
Roowth 1 Université d'Adrar Faculté des Sciences et de la Technologie Département des Mathématiques et Informatique 1 er Année master : Informatique Option:
Proposer, déployer et assurer la diffusion des procédures RH
Merise le modèle de traitement
Encadrée par: - Mr. Abdallah ALAOUI AMINI Réalisée par : -ERAOUI Oumaima -DEKKAR Amal - ES-SAHLY Samira -Houari Mohammed PROGRAMMATION MULTIOBJECTIFS.
GESTION DE LA PRODUCTION Réalisé par : EL MAROUSSI Mohammed DRIOUCHI Mohammed Abdeljabbar WAKENNOU Salah CRMEF Grand Casablanca Cycle de préparation à.
IFT 615 – Intelligence artificielle Consignes pour l’examen final
Contenu Systèmes de test parallèles Multithreading Synchronisation
Conception d’un QCM F. Loizeau ; Clermont-Ferrand.
Transcription de la présentation:

Chapitre 2 Résolution des Problèmes et Jeux

Objectifs  Comment ? – Modéliser un Problème. – Modéliser un Jeu.  Comment ? – Passer d’un état à un autre par l’application d’une action donnée. – Développer un arbre de recherche. – Appliquer une stratégie de recherche.  Comment ? – Rechercher une (des) solution(s).

Machine déterministe  L’Humain résout un problème, la machine exécute la solution – Rés humaine= Modélisation (Algorithme) mais Rés machine= Exécution  Machine/Système algorithmique (non intelligent) Système d ’exécution de la solution, Machine déterministe à états finis, A tout moment durant l ’exécution, la prochaine instruction à exécuter est bien déterminée

Machine Non déterministe  Système de résolution (automatique) de Problèmes La Machine/Système est appelé à trouver lui-même la solution à un problème donné: Système de résolution (automatique) de problème. Espace de recherche (espace d’états, de buts..) Stratégies de recherche; exploration de l’espace Prise de décision, devant différents choix  L’Humain définit le problème, la machine le résoud.

Système de Résolution de Problème  # Types de Problèmes: Problème explicite – Résoudre des problèmes (en Mathématique, en Physique, en Mécanique, en Informatique, en Ingénierie, … dans la Vie Quotidienne, etc.) Problème de Raisonnement – Démontrer la véracité d’une proposition/argument constitue un problème Problème de Planification – Atteindre un Objectif/But constitue un Problème Problème de prise de décision – Prendre une décision; effectuer un choix, Problème de Compréhension / Interprétation – Comprendre/Interpréter une situation, un texte, un discours … Jeu – Gagner dans un Jeu (situation de compétition) Etc.

Système de Résolution de Problème  # types de problèmes  # types de systèmes de résolution de problèmes: – Système de Résolution de Problèmes ( changement d’états ) – Système de Raisonnement – Système de Planification – Système de Prise de Décision – Système de Compréhension et d’Interprétation – Etc

Système de Résolution de Problème Le commun des système cognitifs:  Espace de Recherche  Ensemble de règles de transformation/production  Stratégie de Recherche  Connaissance supplémentaire (Heuristique)

Composants de SRP  Un espace de recherche – Nature: espace d’états, de problèmes, de plans..  Un ensemble de règles de production: t → q; – Une règle est une unité du comportement; elle permet de transformer l’état de l’espace faisant ainsi avancer la recherche. – ex: `` la configuration de l’échiquier correspond à la situation A`` → ``déplacer la tour à la case X` `  Etats initiaux.  Etats finaux. Si état courant = état final → Fin recherche  Un mécanisme de contrôle qui choisit la règle à déclencher parmi les règles applicables. – Une règle est applicable si sa tête s’unifie avec l ’état courant de l ’espace. – Plusieurs règles peuvent être applicables à un moment donné. – Le mécanisme de contrôle/choix correspond à la stratégie de recherche adoptée pour explorer l’espace.

SRP : Modélisation Remarque : Un état est généralement décrit par un ensemble de variables d’états.

SRP: Résolution Pour atteindre l’état but, le processus de résolution doit disposer d’opérateurs de transformation d’état (dits aussi de transition) qui permettent de passer progressivement de l’état initial à l’état but. On peut voir ces opérateurs comme des moyens de réduction de la différence entre l’état initial et l’état but.     

SRP : Etapes de Résolution 1. La représentation formelle des états du problème  formalismes de représentation de connaissances ou  des structures de données comme les listes et les tableaux. 2. La représentation formelle des opérateurs de transformation  les formalismes logiques  des règles de production peut être un choix judicieux ; 3. Le choix de l’algorithme de recherche (stratégie de recherche) qui va choisir quels opérateurs il va appliquer et sur quels états du problème en vue de trouver l’état but le plus vite possible. Cet algorithme doit donc disposer de procédures de test des états pour déterminer s’il a oui ou non atteint son but.

Exemples

Exemples : Scénario Exemple de séquence sans tenir compte des contraintes: State(Farmer,/Fermier Wolf/Loup, Goat/Chèvre, Cabbage/Choux) chacun est soit à la position w(est) ou e(est)

Exemple : gra de l’espace d’état State(Farmer/Fermier, Wolf/Loup, Goat/Chèvre, Cabbage/Choux)

Exemple 2: Micro-monde des blocs

Le micro-monde des blocs Un robot : R Trois boites : B1, B2, B3 Quatre places a,b,c,d – Etats : L’ensemble de toutes les formules (prédicats) spécifiant la position de chaque objet at(B1, x) ∧ at(B2, y) ∧ at(B3, z) ∧ at(R, t) tq x, y, z, t ϵ (a, b, c, d). – Etat initial : Ei : at(A, b) ∧ at(B, c) ∧ at(C, d) ∧ at(R, a) – Etat final (i.e. état désiré, le But) : Ef : at(A, x) ∧ at(B, x) ∧ at(C, x)

Exemple 2: Micro-monde Robot Fonction de transition : Deux actions : PUSH et GOTO: – PUSH(obj, x, y) – Pré-conditions (ce qui doit être vrai avant l’exécution de l’action) : at(obj, x) ∧ at(R, x) – addList (ce qui sera vrai après l’exécution de l’action) : at(R, y); at(obj, y) – deleteList (ce qui n’est plus vrai après l’exécution de l’action) : at(R, x); at(obj, x) Solution : – Trouver un plan, i.e. une suite d’actions – Sur un état courant, plusieurs actions sont possible – Un plan est un chemin parmi plusieurs chemins possible (y compris les chemins qui ne mènent pas à l’état final)

Exemple 2: espace d’état

Exemple 3 : Tic-tac-toe  Le Tic-tac-toe est un jeu de réflex ion se pratiquant à deux joueurs au tour par tour et dont le but est de créer le premier alignement.

Exemple 3 : Tic-tac-toe

Exercices  Le jeu de taquin Jeux de puzzle taquin consistent en des pièces coulissantes dans un cadre qui doivent être remises dans le bon ordre. 1. Proposer une modélisation pour ce problème. 2. Donner l’espace d’état de ce problème.

Exercices  La tour de Hanoï, Edouard Lucas ( ) Des anneaux sont superposés en pyramide sur un piquet. Le jeu consiste à transférer les anneaux du piquet de gauche(état initial) à celui de droite (état final) avec pour règles de déplacer un seul anneau à la fois et qu'au cours des opérations tout anneau doit reposer sur un anneau plus grand. 1.Proposer une modélisation pour ce problème dans le cas de 3 anneaux. 2. Donner l’espace d’état de ce problème.

Strategies de recherche