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UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
AVEC APPRENTISSAGE
AUTOMATIQUE
POUR L'ESTIMATION DE LA POSITION D'UN AGENT
MOBILE EN UTILISANT LES MODÈLES DE MARKOV CACHÉSMÉMOIRE
PRÉSENTÉ
COMME EXIGENCE PARTIELLE
DELA MAÎTRISE EN MATHÉMATIQUES
STATISTIQUE
PARCÉDRIC BEAULAC
NOVEMBRE
2015UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL
Service des bibliothèques
Avertissement
La diffusion de ce mémoire se fait dans le respect des droits de son auteur, qui a signé le formulaire Autorisation de reproduire et de diffuser un travail de recherche de cycles supérieurs (SDU-522 - Rév.07 -2011). Cette autorisation stipule que <éables.
Je tiens aussi
à remercier Guillaume Racicot et Louis-Alexandre Vallières-Lavoie. Votre. travail fut un élément clé du succès de cette recherche.Je désire égaleme
nt remercier l'ensemble du corps professoral de l'UQAM pour sa passion et son dévouement au travail. J'aimerais particulièrement remercier So rana Froda, François Watier, René Ferland, Serge Alalouf et Christophe Howhleg po ur m'avoir aidé à travers diverses épreuves.Je tiens au
ssi à remercier mes amis. Nos discussions ont contribué à faire évoluer mes idée s. J'aimerais également remercier ma famille pour son support et son amour incon ditionne l. Finalement, un merci tout particulier à Martine, merci pour ta com préhension, ton amour, ta patience et ta contribution pendant la réalisation de ce mémoire.TABLE DES MATIÈRES
LISTE DES TABLEAUX v1
LISTE DES FIGURES . vn
RÉSUMÉ
1xINTRODUCTIO 1
CHAPITRE I
INTRODUCTION À L'I TELLIGE CE ARTIFICIELLE ET AUX JEUXVIDÉO . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1 Intelligence artificielle ( IA) . · 3
1.2 Jeux vidéo . . 4
1.2.1 Avatar
1.2.2 Catégories de jeux
1.2.3 État actuel de l'intelligence artificielle dans les jeux
1.3 Présentation du modèle . . . .
CHAPITRE II
MODÈLES DE MARKOV CACHÉS
2.1 Modèles de Markov ...... .
2.2 Présentation générale des modèles de Markov cachés
2.3 Définition formelle
2.4 Inférence ..... .
2.4.1 Algorithme jorward-backward
2.4.2 Algorithme de Baum-Welch .
2.4.3 Inférence sur le nombre d'états
CHAPITRE III
MODÈLES DE SEMI-MARKOV CACHÉS
3.1 Présentation générale ......... .
4 5 13 14 16 16 18 18 2121
26
30
32
32
3.1.1 Processus semi-markoviens .
3.2 Définition forme
lle3.3 Inférence . . . . . .
3.3.1 Algorithme
forward .3.3.2 Algorithme backward
3.3.3 Algorithme de Baum-Welch
CHAPITRE IV
ESTIMATION
DE LA POSITIO D'U AGENT MOBILE PAR UNE
lV 3233
35
35
38
40
I ITELLIGE CE ARTIFICIELLE 42
4.1 Filtres particulaires .
4.1.1 Introduction .
4.1.2 Fo
rmalisme . 4.1.3 Utilisation en intelligence artificielle .
4.2 Modèl
es de semi-Markov cachés4.2.1 Formalisme ..
4.2.2 Expériences réalisées
4.3 Apprentissage autom
atiqueCHAPITRE
VALGORITHMIE ET PROGRAMMATIO
5.1 Algorithmie ............. .
5.1.1 Choix des algorithmes à implémenter
5 .1. 2 Transformations de variables . 5 .2 Jeu vidéo ............ .5.2.1 Élabor
ation du jeu vidéo . 5.2.2Intelligence artificielle ..
CHAPITRE
VIEXPÉRIME TATIO rs ET RÉSULTATS
6.1 Plateforme de tests ......... .
4343
44
45
48
49
55
56
60
61
61
62
66
67
68
71
71
601.1 Fonctionnement du jeu 0
601.2 Car
te de jeu 0 0 0 0 601.3Équité des chances
601.4 Mise en situation du jeu
602 Statistique de tests
603 Expérimentation 0
60301 Paramè
tres d'expérimentation60302 Premier scénario 0
6 0 3 0 3 Deuxième scénario
603.4 Troisième scénario
CHAPITRE VII
AMÉLIORATIO TS POTENTIELLES
CO CLUSIO
APPENDICE A
ALGORITHMES
Ao1 Algorithme forward 0
Ao2 Algorithme backward
Ao3 Algorithme de Baum-Welch
RÉFÉRE CES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
v 7172
73
74
75
76
76
78
90
93
99
105
107
107
110
113
116
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