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<h2>Réflexion CQLearning et GNG</h2>
<div class="level2">

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Brouillon à développer / revoir / corriger / supprimer.
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<h4>Présentation des algos</h4>
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Pour plus de détails, se réferrer aux articles :
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<ul>
<li class="level1"> CQ-Learning : http:<em>www.aamas-conference.org/Proceedings/aamas2010/pdf/01%20Full%20Papers/15_02_FP_0421.pdf
   * GNG : http:</em>liris.cnrs.fr/sasem/doku.php?id=memento-td-gng</li>
</ul>

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CQ-Learning est un algo d'apprentissage multi-agent qui a pour but la coopération entre les agents et la limitation des collisions.
Pour cela l'algo donne un ensemble d'états propre à chaque agents. Ceux-ci les développe et les trie en deux catégories "safe" et "dangerous". Un état "dangerous" est un état partagé avec un autre agent.
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GNG permet de partitionner l'ensemble des états et de les regrouper par noeuds où tous les états d'un même noeud auront le même tuple &lt;état, action> et les même Qvaleurs. Ce procédé réduit artificiellement le nombre d'états et induit une convergence plus rapide des Qvaleurs tout en limitant l'usage de la mémoire.
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<h4>Piste</h4>
<div class="level4">

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CQ-Learning part du principe que les agents ont déjà une politique personnelle optimale.
L'algo limite le nombre d'états des agents dans sa partie "anti-collision", mais comme dit la phrase précédente, nous sommes déjà censé avoir une politique optimale pour chaque agent. C'est à dire qu'individuellement ils remplissent tous très bien les tâches demandées.
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A priori, l'algo GNG peut donc très bien utilisé en complémentarité de CQ-Learning. Il permettrait de réduire un peu plus l'ensemble d'états pour chaque agent.
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Bon voila, maintenant que j'ai écrit ces lignes ça me parait assez évident, mais ce n'était pas le cas avant...
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A continuer
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