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 {{:grille_sma.png|}} {{:grille_sma.png|}}
  
-==== Experience Sans collisions ==== +==== Experience ====
- +
-Deux ILs tentent d'atteindre l'objectif au bout de leur tunnel respectif. Leur route ne se rencontrent jamais, aucune collision n'est donc provoquée. +
-Dans ce contexte l'apprentissage classique, les deux agents devraient trouver une politique optimale comme s'ils étaient seul sur la grille. +
- +
-{{:sans_collisions_sma_grille.png|}} +
- +
-On peut voir que la somme des récompenses tend vers un minimum et que les agents ne se perturbent pas. +
- +
-{{:sans_collision_sma_grille_ils.png|}} +
- +
-(Somme des récompenses des deux agents - l'un en violet, l'autre en marron) +
- +
-==== Experience Tunnel To Goal ==== +
- +
-Deux ILs évoluent sur une grille de forme Tunnel To Goal avec un QLearning (grille ci-dessous). Les deux agents essaient d'apprendre une politique optimale, mais ils devraient se court-circuiter mutuellement devant l'entrée du tunnel. +
- +
-{{:grille_sma.png|}}+
  
 +Deux IL évoluent sur une grille de forme Tunnel To Goal avec un QLearning (grille ci-dessus). Les deux agents essaient d'apprendre une politique optimale, mais se court-circuitent en arrivant devant le tunnel.
  
 {{:reward_grille_sma_ils.png|}}\\ {{:reward_grille_sma_ils.png|}}\\
Line 54: Line 38:
  
 La récompense de -10 sur la collision à l'entrée du tunnel les empêche d'apprendre la politique optimale La récompense de -10 sur la collision à l'entrée du tunnel les empêche d'apprendre la politique optimale
 +
realisation_env_grille_qlearning_sma.1740420646.txt.gz · Last modified: 2025/02/24 19:10 by 47.128.115.54