Contrôle optimal stochastique et le jeu de Tetris
Abstract
Le jeu de Tetris est un problème complexe auquel s'intéressent de nombreuses techniques d'apprentissage automatique. Le but de ce mémoire de Master est d'étudier les algorithmes appliqués au jeu de Tetris. Nous avons étudié en particulier deux approches, l'une utilisant le contrôle optimal stochastique (l'algorithme Lambda-Policy Iteration) et l'autre utilisant la méthode d'entropie croisée. Avec Lambda-Policy Iteration, nos résultats sont meilleurs qualitativement que dans l'expérience d'origine et nous proposons une explication à cette différence. Avec la méthode d'entropie croisée, nos expériences confirment que les résultats à Tetris sont nettement meilleurs qu'avec les techniques faisant appel au contrôle optimal stochastique. Enfin, à l'aide de cette méthode, nous avons obtenu une heuristique dont les performances dépassent d'un ordre de grandeur celles des meilleurs algorithmes à notre connaissance.
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