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710f807e70
@ -49,7 +49,7 @@ Nous avons utilisé un algorithme Negamax pour résoudre le problème, représen
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\subsection{Algorithme d'élagage}
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Afin d'améliorer les performances de notre algorithme de base, nous avons implémenté une version avec élagage Alpha-Beta, plus performante.
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Afin d'améliorer les performances de notre algorithme de base, nous avons implémenté une version avec élagage Alpha-Bêta, plus performante.
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\lstinputlisting[language=Java]{AlphaBetaPlayer.java}
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@ -60,11 +60,11 @@ Afin d'améliorer les performances de notre algorithme de base, nous avons impl
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Les graphiques qui vont suivre ont été conçus à l’aide des algorithmes AlphaBeta et Negamax.\\
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Ils sont l’objet de comparaisons entre les algorithmes, en fonction de leur type ou du joueur concerné (premier ou second joueur).\\
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Ils traduisent la complexité de l’algorithmes (le nombre de nœuds traversés) au fur et à mesure des tours de la partie.\\
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Ils traduisent la complexité de l’algorithme (le nombre de nœuds traversés) au fur et à mesure des tours de la partie.\\
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Le premier joueur est associé à la courbe rouge et le deuxième à la bleue.\\
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La profondeur de recherche des deux joueurs sera toujours la même.\\
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Tout les tests incluant un temps ont été fait sur la même machine et en même temps: Raspberry pi 3 avec un processeur Quad Core 1.2GHz 64bit sous Raspbian OS 32 bits sans Bureau.
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Tous les tests incluant un temps ont été fait sur la même machine et en même temps : Raspberry pi 3 avec un processeur Quad Core 1.2GHz 64bit sous Raspbian OS 32 bits sans Bureau.
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\subsection{AlphaBeta}
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@ -74,7 +74,7 @@ Tout les tests incluant un temps ont été fait sur la même machine et en même
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\includegraphics[width=\textwidth]{prof1alphabeta.png}
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\end{figure}
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Le joueur 1 obtient assez vite (tour 5) un avantage (il possède plus de possibilités) qui augmente au fur et à mesure des tours. A son maximum (fin de la partie) cet avantage est 69\% plus important par rapport au second joueur.\\
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Le joueur 1 obtient assez vite (tour 5) un avantage (il possède plus de possibilités) qui augmente au fur et à mesure des tours. À son maximum (fin de la partie) cet avantage est 69\% plus important par rapport au second joueur.\\
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L’augmentation de la complexité est plutôt linéaire.\\
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Il semblerait que jouer en premier est un avantage.
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@ -85,9 +85,9 @@ Il semblerait que jouer en premier est un avantage.
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\end{figure}
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Malgré qu’il soit second à jouer, joueur 2 obtient un avantage au niveau du tour 10 environ. Cet avantage augmente jusqu’au tour 30, avec un pic à 30\% par rapport au joueur 1, mais reste marginal. Il se réduit ensuite jusqu’à la fin de la partie.\\
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Le nombre de tour est largement inférieur par rapport au précédent graphique. La complexité du joueur 1 est deux fois moins importante que sur le graphique précédent, malgré la profondeur plus importante.\\
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Le nombre de tours est largement inférieur par rapport au précédent graphique. La complexité du joueur 1 est deux fois moins importante que sur le graphique précédent, malgré la profondeur plus importante.\\
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Mais malgré cet avantage, la victoire est pour le joueur 1.\\
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La courbe est linéaire, comme sur la graphique précédent.\\
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La courbe est linéaire, comme sur le graphique précédent.\\
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Être le premier à jouer semble donner un avantage, et le nombre de possibilités du joueur 2 plus important n’était pas suffisant pour le résorber. La profondeur ne semble pas forcément augmenter le nombre de possibilités.
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\subsubsection{Profondeur 3}
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@ -134,9 +134,9 @@ Pour 3 094 nœuds visités, l’algorithme dure 6 minutes et 54 secondes.
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\subsubsection{Conclusion d’Alphabeta}
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Jouer en premier donne un avantage. Il faut au second joueur un avantage conséquent (situé entre 30\% et 100\% par rapport au premier) pour lui permettre de l’emporter.\\
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De plus, c’est sur les profondeur pairs que le second joueur semble posséder un avantage.\\
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L’augmentation de la profondeur de l’algorithme AlphaBeta n’augmente pas forcément la complexité de ce dernier. Cependant l’augmentation de la complexité en fonction du nombre de tour est relativement linéaire.\\
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Le temps de résolution des algorithme pour des petites profondeurs (1, 2, 3) est de quelques secondes mais augmente drastiquement avec la profondeur, AlphaBeta(5) s’exécute pendant plusieurs minutes.
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De plus, c’est sur les profondeurs paires que le second joueur semble posséder un avantage.\\
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L’augmentation de la profondeur de l’algorithme AlphaBeta n’augmente pas forcément la complexité de ce dernier. Cependant l’augmentation de la complexité en fonction du nombre de tours est relativement linéaire.\\
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Le temps de résolution des algorithmes pour des petites profondeurs (1, 2, 3) est de quelques secondes, mais augmente drastiquement avec la profondeur, AlphaBeta(5) s’exécute pendant plusieurs minutes.
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\subsection{Negamax}
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@ -146,7 +146,7 @@ Le temps de résolution des algorithme pour des petites profondeurs (1, 2, 3) es
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\includegraphics[width=\textwidth]{prof1negamax.png}
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\end{figure}
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Aucun des joueurs n’a d’avantage particulier.\\
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Aucun des joueurs n’a davantage particulier.\\
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La complexité est environ 20 fois plus importante qu’AlphaBeta.\\
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Le joueur 1 est le gagnant. Avec cet algorithme aussi il semblerait que le premier joueur possède un avantage.\\
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L’augmentation de la complexité est moins importante au début et à la fin de partie mais est assez linéaire.
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@ -159,8 +159,8 @@ L’augmentation de la complexité est moins importante au début et à la fin d
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La complexité est 40 fois plus importante qu’avec la profondeur précédente.\\
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La forme de la courbe est similaire au graphique précédent.\\
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Aucun joueur n’a d’avantage majeur au cours de la partie. Le second joueur a un petit avantage qui commence au tour 15 et qui finit au tour 33 où le premier prend l’avantage, qui reste faible, jusqu’à la fin de la partie. \\
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Cependant c’est le second joueur qui l’emporte, alors qu’il n’avait pas un grand avantage. Cela différencie cet algorithme de AlphaBeta.
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Aucun joueur n’a davantage majeur au cours de la partie. Le second joueur a un petit avantage qui commence au tour 15 et qui finit au tour 33 où le premier prend l’avantage, qui reste faible, jusqu’à la fin de la partie. \\
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Cependant, c’est le second joueur qui l’emporte, alors qu’il n’avait pas un grand avantage. Cela différencie cet algorithme de AlphaBeta.
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\subsubsection{Profondeur 3}
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@ -170,7 +170,7 @@ Cependant c’est le second joueur qui l’emporte, alors qu’il n’avait pas
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\end{figure}
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La complexité de cet algorithme est 15 fois supérieur au précédent.\\
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Le joueur 2 commence à avoir un avantage au tour 23, avantage qui augmente un peu jusqu’à la fin de la partie. Cependant cet avantage n’est pas suffisant et c’est le premier joueur qui gagne.\\
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Le joueur 2 commence à avoir un avantage au tour 23, avantage qui augmente un peu jusqu’à la fin de la partie. Cependant, cet avantage n’est pas suffisant et c’est le premier joueur qui gagne.\\
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La courbe est similaire à celles des autres profondeurs.
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@ -181,7 +181,7 @@ La courbe est similaire à celles des autres profondeurs.
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\end{figure}
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La complexité est environ 11 fois supérieur à Negamax de profondeur 3. Le premier joueur possède un avantage au tour 10 qui augmente jusqu’au tour 22 et se réduit ensuite jusqu’à la fin de la partie.\\
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Malgré cet avantage c’est le second joueur qui remporte la partie.
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Malgré cet avantage, c’est le second joueur qui remporte la partie.
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\begin{figure}[!h]
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\includegraphics[width=\textwidth]{prof4negamax-console.png}
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@ -192,17 +192,17 @@ Pour le parcours des 536 329 836 nœuds, l’algorithme met 69 minutes et 43 sec
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\subsubsection{Profondeur 5}
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Nous avons estimé la complexité de Negamax de profondeur 5 à au moins 8.2 milliards de nœuds.\\
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Nous avons essayer de le lancer mais après 28 heures d’exécution sur le Raspberry Pi celui-ci n’étais pas terminé, de plus la complexité stocké comme attribut de la classe Player est stocké sur un entier signé 32 bits dont la limite positive est $2^{31} - 1$ soit inférieur à 8 milliards.
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Nous avons essayé de le lancer, mais après 28 heures d’exécution sur le Raspberry Pi celui-ci n’était pas terminé, de plus la complexité stockée comme attribut de la classe Player est stocké sur un entier signé 32 bits dont la limite positive est $2^{31} - 1$ soit inférieur à 8 milliards.
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\subsubsection{Conclusion de Negamax}
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L’augmentation de la complexité en fonction de la profondeur de l’algorithme est exponentielle.\\
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La victoire d’un joueur n’a pas l’air influé par son avantage ou par son ordre de jeu.\\
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Cet algorithme est très long et du à sa complexité exponentielle, son temps d’exécution l’est également.
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Cet algorithme est très long et dû à sa complexité exponentielle, son temps d’exécution l’est également.
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\section{Difficultés rencontrés}
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\section{Difficultés rencontrées}
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Nous avons rencontrés quelques difficultés durant la réalisation du jeu, notamment du à des incompréhension des règles du jeu:\\
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Nous avons rencontré quelques difficultés durant la réalisation du jeu, notamment dues à des incompréhensions des règles du jeu :\\
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\begin{itemize}
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\item Lors du clonage toutes les cases même inoccupées étaient modifiées.
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