3 nouvelles IA reçues du participant n°10.
Leur évaluation automatique peut être suivie en direct dès maintenant :
https://tiplanet.org/concours_rentree20 ... &invalid=1
Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
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critorAdmin
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Re: Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
Mise à jour des scripts en version 2.
Des corrections mineures en terme de code, mais importantes pour vous :
Voici déjà pour les fichiers .py standard :
archives_voir.php?id=2651890
Les autres plateformes vont suivre.
Des corrections mineures en terme de code, mais importantes pour vous :
- web.py : l'affichage est maintenant correctement rafraichi une fois le Léviathan occis
- webtest.py : correction du test disant si on peut tirer, c'est
& m_a
et non pas& (2 * m_a)
Voici déjà pour les fichiers .py standard :
archives_voir.php?id=2651890
Les autres plateformes vont suivre.
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critorAdmin
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Re: Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
critor wrote:J'ai déjà réussi à plus que tripler le score du script d'exemple, sans rencontrer de problème de mémoire.
Une possibilité aussi, est d'utiliser le workshop NumWorks-Omega. Il permet de gérer des projets de plusieurs scripts (ici 3 scripts), et les 3 scripts semblent moins consommer de mémoire que le script unique les regroupant sur le workshop NumWorks-Epsilon :
https://getomega.dev/ide/tiplanet
Oui j'ai bien vu leur IDE, il est bien pensé, mais le seul truc c'est que j'aimerais bien pouvoir programmer sur ma calculatrice plutôt que sur mon ordi (pour des raisons de : 1 - purisme
2- facilité à programmer n'importe où et n'importe quand)
Du coup je vais exporter les trois scripts sur ma calculatrice.
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Fime
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Re: Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
Justement, l'IDE Omega sert à ça aussi.
A transférer en 1 clic tous les scripts d'un projet vers la calculatrice.
A transférer en 1 clic tous les scripts d'un projet vers la calculatrice.
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critorAdmin
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Re: Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
Elle ne prétend pas être première; moi je continue à y aller progressivement afin d'aider le plus grand nombre.
L'évaluation de la Critor's IA level 5 nom de code "le Grand Poucet" vient de démarrer. A suivre en direct dès maintenant :
https://tiplanet.org/concours_rentree20 ... &invalid=1
Si tout va bien, je vous la présente dans un moment.
L'évaluation de la Critor's IA level 5 nom de code "le Grand Poucet" vient de démarrer. A suivre en direct dès maintenant :
https://tiplanet.org/concours_rentree20 ... &invalid=1
Si tout va bien, je vous la présente dans un moment.
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critorAdmin
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Re: Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
Afin d'être sûre de retrouver la sortie sans danger une fois la clé trouvée, le Petit Poucet revenait bêtement sur ses pas jusqu'à la porte.
Or les déplacements lors de l'exploration étant encore aléatoires, il pouvait donc y avoir plein de circuits inutiles lors du trajet retour.
Or les déplacements lors de l'exploration étant encore aléatoires, il pouvait donc y avoir plein de circuits inutiles lors du trajet retour.
Je vous présente maintenant ma nouvelle amélioration, la Critor's IA Level 5, alias "le Grand Poucet".
"Le Grand Poucet" a maintenant appris à compter. Une fois la porte trouvée, il sème sur chaque corniche visitée des cailloux qu'il numérote par ordre croissant. Si la corniche comporte déjà un caillou il le laisse et n'en rajoute pas.
Lors du trajet retour une fois la clé trouvée, il retourne toujours vers la corniche indiquée par le plus petit numéro de caillou, c'est-à-dire la corniche la plus anciennement atteinte après passage par la porte.
En fait, on parcourt un arbre inclus dans le le graphe représentant notre trajet. Il est à noter que cet algo ne fournit pas forcément le plus court chemin connu, mais simplement un chemin sans circuit. Voici un contre-exemple : prenons la liste de visites successives
Mais alors, pourquoi avoir implémenté cette IA ? Il s'agissait tout simplement montrer que l’on peut obtenir une IA d'une bien meilleure efficacité, sans avoir pour autant encore à stocker en mémoire tout l’environnement et à faire tourner de gros algos de recherche de plus court chemin dessus. Cette IA offre donc un bon compromis entre performances (une fois la porte puis la clé trouvées) et espace mémoire utilisé, particulièrement bienvenu sur NumWorks et TI-83 Premium CE.
"Le Grand Poucet" a maintenant appris à compter. Une fois la porte trouvée, il sème sur chaque corniche visitée des cailloux qu'il numérote par ordre croissant. Si la corniche comporte déjà un caillou il le laisse et n'en rajoute pas.
Lors du trajet retour une fois la clé trouvée, il retourne toujours vers la corniche indiquée par le plus petit numéro de caillou, c'est-à-dire la corniche la plus anciennement atteinte après passage par la porte.
En fait, on parcourt un arbre inclus dans le le graphe représentant notre trajet. Il est à noter que cet algo ne fournit pas forcément le plus court chemin connu, mais simplement un chemin sans circuit. Voici un contre-exemple : prenons la liste de visites successives
{1, 2, 3, 1, 3, 4}
, avec la porte en 1 et la clé en 4. Notre nouvelle IA va revenir en effectuant le chemin {4,3,2,1}
, ce qui est déjà mieux que {4, 3, 1, 3, 2, 1}
avec l'IA récédente. Toutefois le plus court chemin serait {4,3,1}
.Mais alors, pourquoi avoir implémenté cette IA ? Il s'agissait tout simplement montrer que l’on peut obtenir une IA d'une bien meilleure efficacité, sans avoir pour autant encore à stocker en mémoire tout l’environnement et à faire tourner de gros algos de recherche de plus court chemin dessus. Cette IA offre donc un bon compromis entre performances (une fois la porte puis la clé trouvées) et espace mémoire utilisé, particulièrement bienvenu sur NumWorks et TI-83 Premium CE.
Test avec 100'000 simulations sur des graphes de taille 36.
On constate ici encore une nette amélioration du taux de succès :
On constate ici encore une nette amélioration du taux de succès :
Type | Déplacement normal | Déplacement retour (clé trouvée après porte) | Déplacement en cas de danger | Déplacement en cas de blocage | Condition de tir | Succès | |
Exemple fourni | aléatoire | corniche voisine au hasard | jamais | ≈7,3% | |||
réactive | corniche voisine au hasard | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈8,5% | ||||
réactive | corniche voisine au hasard | corniche précédente si puits ou Léviathan détecté | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈22,9% | |||
réactive | corniche voisine au hasard | corniche précédente si puits détecté ou 2 fois de suite Léviathan détecté | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈23,3% | |||
réactive + cognitive | corniche voisine au hasard | corniches précédentes | corniche précédente si puits détecté ou 2 fois de suite Léviathan détecté | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈24,5% | ||
critor's IA level 5 "le Grand Poucet" | réactive + cognitive | corniche voisine au hasard | corniche voisine la plus anciennement atteinte après découverte porte | corniche précédente si puits détecté ou 2 fois de suite Léviathan détecté | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈25,1% |
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critorAdmin
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Re: Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
Voici maintenant la critor's IA level 6 surnommée "la Kamikaze".
L'évaluation vient de démarrer, à suivre en direct :
https://tiplanet.org/concours_rentree20 ... &invalid=1
Si tout va bien, présentation dans un moment.
L'évaluation vient de démarrer, à suivre en direct :
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Si tout va bien, présentation dans un moment.
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Re: Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
J'ai envoyé ma première participation mais je suis à l'aveugle complet faute de réussir à boucler l'évaluation.
Afyu tu nous fais un tuto sur linux, en expliquant pas à pas comment tu fais pour tester un script 1000 fois ?
Afyu tu nous fais un tuto sur linux, en expliquant pas à pas comment tu fais pour tester un script 1000 fois ?
Enseignant de mathématiques et d'informatique. Spécialité NSI : Des projets, des tutos, mais aussi de l'art
Calculatrice NumWorks : Des applications et des jeux, scripts, 📙 Découvrir la NumWorks
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Re: Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
Nouveau participant n°3, en effet.
L'évaluation peut être suivie en direct dès maintenant :
https://tiplanet.org/concours_rentree20 ... &invalid=1
L'évaluation peut être suivie en direct dès maintenant :
https://tiplanet.org/concours_rentree20 ... &invalid=1
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Re: Concours de rentrée 2020 - défi Python du Léviathan
Mes IA précédentes avait certes l'avantage de reculer en cas de danger détecter, évitant ainsi des erreurs fatales.
Mes sur certains graphes, cette stratégie d'évitement les confinent à explorer un sous-graphe, pas toujours suffisant pour réussir à s'échapper.
Elle était ainsi condamnée à erreur éternellement, ou plus précisément jusqu'au time out que nous avons prévu pour ces cas-là (actuellement,
Mes sur certains graphes, cette stratégie d'évitement les confinent à explorer un sous-graphe, pas toujours suffisant pour réussir à s'échapper.
Elle était ainsi condamnée à erreur éternellement, ou plus précisément jusqu'au time out que nous avons prévu pour ces cas-là (actuellement,
dimweb
étant la taille du graphe, ne sont autorisées qu'un maximum de 2 * dimweb**2
actions).Sans renoncer à cette précaution salutaire, voici maintenant la Critor's IA Level 6, alias "la Kamikaze".
Elle commence à avoir une mémoire un peu plus globale de son environnement. A chaque coup elle maintient à jour 2 listes :
Et donc nuance, en cas de danger détecté, cette IA ne recule que si il lui reste encore des corniches garanties comme sûres à visiter.
Dans la négative, elle tente le tout pour le tout...
Elle commence à avoir une mémoire un peu plus globale de son environnement. A chaque coup elle maintient à jour 2 listes :
- liste des corniches déjà visitées
- liste des corniches restant à visiter
Et donc nuance, en cas de danger détecté, cette IA ne recule que si il lui reste encore des corniches garanties comme sûres à visiter.
Dans la négative, elle tente le tout pour le tout...
Test avec 100'000 simulations sur des graphes de taille 36.
L'amélioration n'est ici que très légère, mais cette histoire de déjà visitées et restant à visiter est quand même une étape très importante vers des IA beaucoup plus évoluées. A bientôt...
L'amélioration n'est ici que très légère, mais cette histoire de déjà visitées et restant à visiter est quand même une étape très importante vers des IA beaucoup plus évoluées. A bientôt...
Type | Déplacement normal | Déplacement retour (clé trouvée après porte) | Déplacement en cas de danger | Déplacement en cas de blocage | Condition de tir | Succès | |
Exemple fourni | aléatoire | corniche voisine au hasard | jamais | ≈7,3% | |||
réactive | corniche voisine au hasard | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈8,5% | ||||
réactive | corniche voisine au hasard | corniche précédente si puits ou Léviathan détecté | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈22,9% | |||
réactive | corniche voisine au hasard | corniche précédente si puits détecté ou 2 fois de suite Léviathan détecté | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈23,3% | |||
réactive + cognitive | corniche voisine au hasard | corniches précédentes | corniche précédente si puits détecté ou 2 fois de suite Léviathan détecté | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈24,5% | ||
réactive + cognitive | corniche voisine au hasard | corniche voisine la plus anciennement atteinte après découverte porte | corniche précédente si puits détecté ou 2 fois de suite Léviathan détecté | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈25,1% | ||
critor's IA level 6 "la Kamikaze" | réactive + cognitive | corniche voisine au hasard | corniche voisine la plus anciennement atteinte après découverte porte | corniche précédente si puits détecté ou 2 fois de suite Léviathan détecté | corniche voisine au hasard | corniche voisine au hasard quand Léviathan détecté 2 fois de suite | ≈25,1% |
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