Construction d'un joueur artificiel pour Tetris
Identifieur interne : 005897 ( Hal/Corpus ); précédent : 005896; suivant : 005898Construction d'un joueur artificiel pour Tetris
Auteurs : Christophe Thiery ; Bruno ScherrerSource :
- Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle [ 0992-499X ] ; 2009.
Descripteurs français
- mix :
Abstract
Nous étudions la conception d'un joueur artificiel pour le jeu de Tetris. Après une revue des principaux travaux, nous soulignons le fait que comparer différentes performances doit être fait avec le plus grand soin, car les scores ont une grande variance, et de subtils détails d'implémentation ont un effet significatif sur les résultats. Nous considérons ensuite la méthode d'entropie croisée pour optimiser la fonction d'évaluation d'un joueur artificiel, comme suggéré par Szita et al. (2006). Dans ce contexte, nous discutons de l'influence du paramètre bruit, et nous effectuons des expériences avec plusieurs jeux de fonctions de base, comme celles introduites par Bertsekas et al. (1996), par Dellacherie (Fahey, 2003) et des fonctions originales. Cette approche aboutit à un programme de Tetris dont les performances dépassent celles des autres programmes connus. Sur une version simplifiée de Tetris, considérée par la plupart des travaux de recherche, il réalise 35 000 000 ± 20 % de lignes en moyenne par partie.
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DOI: 10.3166/ria.23.387-407
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Hal:inria-00418922Le document en format XML
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Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2009, Modélisation et décision pour les jeux, 23 (2-3), pp.387-407. <http://ria.revuesonline.com/article.jsp?articleId=13195>. <10.3166/ria.23.387-407></idno><idno type="halRef">Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2009, Modélisation et décision pour les jeux, 23 (2-3), pp.387-407. <http://ria.revuesonline.com/article.jsp?articleId=13195>. <10.3166/ria.23.387-407></idno></publicationStmt><seriesStmt><idno type="stamp" n="CNRS">CNRS - Centre national de la recherche scientifique</idno><idno type="stamp" n="INRIA">INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique</idno><idno type="stamp" n="INPL">Institut National Polytechnique de Lorraine</idno><idno type="stamp" n="LORIA2">Publications du LORIA</idno><idno type="stamp" n="INRIA-NANCY-GRAND-EST">INRIA Nancy - Grand Est</idno><idno type="stamp" n="LORIA">LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications</idno><idno type="stamp" n="LORIA-CSAI" p="LORIA">Systèmes complexes et intelligence artificielle</idno><idno type="stamp" n="INRIA2">INRIA 2</idno><idno type="stamp" n="INRIA-LORRAINE">INRIA Nancy - 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Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle</title><imprint><publisher>Lavoisier</publisher><biblScope unit="serie">Modélisation et décision pour les jeux</biblScope><biblScope unit="volume">23</biblScope><biblScope unit="issue">2-3</biblScope><biblScope unit="pp">387-407</biblScope><date type="datePub">2009</date></imprint></monogr><idno type="doi">10.3166/ria.23.387-407</idno><ref type="publisher">http://ria.revuesonline.com/article.jsp?articleId=13195</ref></biblStruct></sourceDesc><profileDesc><langUsage><language ident="fr">French</language></langUsage><textClass><keywords scheme="author"><term xml:lang="fr">Tetris</term><term xml:lang="fr">méthode d'entropie croisée</term><term xml:lang="fr">apprentissage par renforcement</term><term xml:lang="fr">fonction d'évaluation</term><term xml:lang="fr">fonctions de base</term></keywords><classCode scheme="halDomain" n="info.info-ai">Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]</classCode><classCode scheme="halTypology" n="ART">Journal articles</classCode></textClass><abstract xml:lang="fr">Nous étudions la conception d'un joueur artificiel pour le jeu de Tetris. Après une revue des principaux travaux, nous soulignons le fait que comparer différentes performances doit être fait avec le plus grand soin, car les scores ont une grande variance, et de subtils détails d'implémentation ont un effet significatif sur les résultats. Nous considérons ensuite la méthode d'entropie croisée pour optimiser la fonction d'évaluation d'un joueur artificiel, comme suggéré par Szita et al. (2006). Dans ce contexte, nous discutons de l'influence du paramètre bruit, et nous effectuons des expériences avec plusieurs jeux de fonctions de base, comme celles introduites par Bertsekas et al. (1996), par Dellacherie (Fahey, 2003) et des fonctions originales. Cette approche aboutit à un programme de Tetris dont les performances dépassent celles des autres programmes connus. Sur une version simplifiée de Tetris, considérée par la plupart des travaux de recherche, il réalise 35 000 000 ± 20 % de lignes en moyenne par partie.</abstract></profileDesc></hal></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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