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\documentclass{article}
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\usepackage[T1]{fontenc} % encodage
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\renewcommand{\familydefault}{\sfdefault} % police en sans-serif
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\usepackage[french]{babel} % langue
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\frenchsetup{SmallCapsFigTabCaptions=false}
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\usepackage[hidelinks]{hyperref} % liens cliquable dans la table des matières
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\usepackage{graphicx} % images
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% Replace oe
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\usepackage{luacode}
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\begin{luacode}
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function fn_oe(s)
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s = s:gsub("oe", "\\oe{}")
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return s
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end
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\end{luacode}
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\AtBeginDocument{
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\directlua{
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luatexbase.add_to_callback("process_input_buffer", fn_oe, "fn_oe")
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}
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}
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\usepackage[a4paper, left=20mm, top=20mm]{geometry} % dimensions de la page
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\title{\textbf{TP2 - Breakthrough}}
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\author{Groupe 4\thanks{César PICHON, Florian POSEZ, Omar ANOUAR, Anri KENNEL}\\
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\\Intelligence artificielle pour les jeux $\cdot$ Université Paris 8}
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\date{Année universitaire 2022-2023}
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\begin{document}
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\maketitle
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\tableofcontents
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\clearpage
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\section{Particularités}
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\subsection{Algorithme}
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L'algorithme Monte Carlo est une méthode de simulation basée sur l'évaluation
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de résultats aléatoires. Dans le contexte du jeu Breakthrough, l'algorithme
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est utilisé pour simuler plusieurs parties à partir de chaque état du jeu,
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afin de déterminer quelle est la meilleure action à jouer à partir de cet état.
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L'algorithme Monte Carlo utilise les étapes suivantes :
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\begin{enumerate}
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\item \textbf{Sélection} : on sélectionne un noeud dans l'arbre de recherche
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en suivant une stratégie de sélection. Dans notre implémentation,
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la fonction \texttt{mcts\_selection} est utilisée pour choisir un noeud.
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\item \textbf{Expansion} : on étend l'arbre de recherche en ajoutant des noeuds
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correspondant aux actions possibles à partir du noeud sélectionné. Dans
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notre implémentation, la fonction \texttt{mcts\_expansion} est utilisée
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pour ajouter les noeuds.
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\item \textbf{Simulation} : on simule un grand nombre de parties à partir du
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nouveau noeud pour estimer la qualité de l'action associée. Dans notre
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implémentation, la fonction \texttt{mcts\_simulation} est utilisée pour
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simuler les parties.
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\item \textbf{Rétropropagation} : on met à jour les valeurs des noeuds parents
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en fonction des résultats de la simulation. Dans notre implémentation,
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la fonction \texttt{mcts\_back\_propagation} est utilisée pour mettre
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à jour les noeuds parents.
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\end{enumerate}
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\subsection{Optimisation}
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Aucune optimisation particulière n'a été ajoutée à cette implémentation
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de l'algorithme Monte Carlo.
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\section{Implémentation}
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Le joueur \texttt{mcts\_player.cpp} est identique au joueur aléatoire au détail
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près que le joueur MCTS appelle la fonction \texttt{get\_mcts\_move}.
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\vspace{1em}
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Cette méthode de la classe \texttt{bt\_t} initialise un noeud et l'algorithme en
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appellant l'expansion sur ce noeud. On boucle ensuite pendant 1 seconde :
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\begin{enumerate}
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\item copiant le plateau actuel
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\item selectionne un noeud de l'arbre
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\item étend l'arbre depuis le noeud selectionné
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\item simule le jeu en jouant aléatoirement
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\item propage le résultat à travers tout l'arbre
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\end{enumerate}
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\vspace{1em}
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Une fois ce travail effectué, on selectionne la meilleur coup parmis les enfants
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du noeud racine en fonction du nombre de simulation jouée.
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\end{document}
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