Pattern Matcher Ancel_a, Creuso_a, chanio_f. Le jeux  Une plaine qui contient de l’herbe, des moutons et des loups.  Un système d’action en tour par.

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1 Pattern Matcher Ancel_a, Creuso_a, chanio_f

2 Le jeux  Une plaine qui contient de l’herbe, des moutons et des loups.  Un système d’action en tour par tour.  La plaine n’a pas de bord (toroidal)  Une seule ia par espèce.

3 Environnement des l'IA  Partiellement Observable  Continue (la simulation évolue).  Déterministe (par de jeux de hasard).  Discrète.  Compétitif

4 Le système Exécution des actions Analyse des performance des actions Neurone a crée des action

5 Analyse de tendance  Pas de set prédéterminé.  Un choix basé sur une tendance  Seuil décisionnel relatif aux autres neurones  Random en dessous du seuil

6 Surspécialisation vs indécision  Trouver la bonne balance entre récompense et remise en cause.  Valorisation de l’entrainement variable.  Système capable de revenir a un état normal

7 Réseaux de neurones  2 couche cachées  41 neurones en entrée (les case vue et la faim)  41 neurones pour la première couche caché  20 neurones pour la deuxième.  7 neurones de sortie (les actions)  Learning rate : 0.4f

8 Conclusion  On a un truc qui tiens la route  Rajouter plus de persistance de la connaissance  Rajouter plus de règles.