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title: "IA : Pour les jeux"
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date: 2023-10-10
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tags: ["IA", "jeux"]
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categories: ["Intelligence artificielle", "Cours"]
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mathjax: true
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Presque tous les humains jouent, que se soit des jeux de cartes, de sociétés ou
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vidéo. L'IA pour les jeux est donc facile à vulgariser. Prenons le cas des
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échecs, dans le cadre de l'IA on s'affranchit du monde physique : elle ne
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s'occupe que de la **logique**, ici pas de robot qui bouge les pièces.
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Les **jeux-vidéo** utilisent massivement l'IA mais les contraintes sont fortes
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(temps-réel) et elle est biaisée sans quoi l'ordinateur gagnera à chaque fois.
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## Article de Claude Shannon
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C'est en 1950 que [Claude Shannon][l_cshannon] écrit un article fondateur sur
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l'intelligence artificielle : un programme pour les jeux d'échec. En découlera
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le *nombre de Shannon* qui estime la complexité d'un jeu d'echec.
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[l_cshannon]: https://fr.wikipedia.org/wiki/Claude_Shannon
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## Un jeu simple
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Prenons une grille de 3x3, chaque joueur pose un jeton de 2 cases, l'un
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verticalement et l'autre horizontalement.
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Afin de déterminer les situations favorables pour un joueur donné, il est
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possible de construire un arbre. Celui-ci commence par la position initiale et
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explore toutes les possibilités. L'exemple ci-dessous en afiche juste une
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partie :
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Nous pouvons ainsi explorer toutes les possibilités, on parle alors de
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**devellopement total**. Mais l'arbre peut devenir très vite complexe, dans le
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cadre de notre grille en 3x3, il contient 75 nœuds, une grille de 4x4 en
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compterai 65 081, et en 5x5 **plus de 2 milliards** avec un temps de traitement
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de plus de **700 secondes**! On se retrouve face à une **explosion
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combinatoire**.
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### Simplifier notre arbre
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Nous pourrions d'abord reconnaitre les états déjà atteints par d'autres chemins et
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ne pas les explorer de nouveau. Nous pouvons aussi considérer les états
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symétriques de notre plateau de jeu. Voici un exemple de portion d'arbre
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symétiques :
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nous pourrions "*elaguer*" notre arbre pour nous concentrer sur les branches qui
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mèment à une stratégie gagnante. Si une branche amie mène à la victoire, ou si
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une branche ennemie mène à la défaite, alors **nous ne devellopons pas les
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branches voisines**.
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Pour ces deux idées, nous sommes obligés de conserver un état de notre arbre en
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memoire. De plus nous sommes toujours obligés d'aller jusqu'au feuilles. Aucun
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jeu ne permet de mettre en place ces techniques efficacement **sauf à la toutes
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fin de la partie**.
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## Introduction d'heuristique
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D'après [Wikipedia][heuristique_wikipedia] :
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> En algorithmique, une heuristique est une méthode de calcul qui fournit
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> rapidement une solution réalisable, pas nécessairement optimale ou exacte,
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> pour un problème d'optimisation difficile.
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[heuristique_wikipedia]:https://fr.wikipedia.org/wiki/Heuristique_(math%C3%A9matiques)
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Le principe ici est de dévelloper l'arbre que jusqu'à une certaine profondeur
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*p*. Les feuilles de l'arbre ne sont plus forcément les position finales du jeu.
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Donc nous ne pouvons plus utiliser les information *gagné* ou *perdu*. Il faut
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alors **évaluer les positions**.
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### Définition intuitive
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Ici, nous associons un réel au plateau de jeu (avec adversaire) dans une
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*fonction statique*. Plus cet heuristique est élevé et positif, plus la victoire
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est proche, et plus on s'en éloigne lorsqu'elle est petite et négative.
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### Mode opératoire
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1. On dévellope l'abre jusqu'à une certaine profondeur définie au préalable.
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Cette profondeur prend en compte le temps de jeu et le facteur de
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branchement estimé;
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2. On évalue la position aux feuilles, cette position dépends du plateau et du
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joueur;
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3. On fait remonter l'évaluation pour **trouver le meilleur coup**.
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Le but ici est de **maximiser la valeur heuristique** obtenue sur le plateau
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après les *p* prochains coups et cherchant la branche adaptée. Bien entendu
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nous supposons alors que les deux joueurs jouent au mieux. C'est même un
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prérequis pour optimiser les calculs.
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Le tout est maintenant de savoir comment?
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## Recherche avec horizon: MiniMax
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Cet algorithme se compose de deux fonctions :
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* `MaxMin` pour remonter le meilleur coup à jouer lorsque le joueur ami joue;
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```
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Fonction MaxMin(etat)
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etat : Plateau de jeu courant
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Si EstFeuille(etat) Alors
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Retourner evalue(AMI, etat)
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Fin Si
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Meilleur ← −∞
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Pour Tout successeur s de etat Faire
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Meilleur ← max(Meilleur,MinMax(s))
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Fin Pour
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Retourner Meilleur
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Fin Fonction
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```
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* `MinMax` pour remonyer le meilleur coup à jouer pour l'ennemi.
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```
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Fonction MinMax(etat)
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etat : Plateau de jeu courant
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Si EstFeuille(etat) Alors
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Retourner evalue(ENNEMI, etat)
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Fin Si
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Pire ← +∞
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Pour Tout successeur s de etat Faire
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Pire ← min(Pire,MaxMin(s))
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Fin Pour
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Retourner Pire
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Fin Fonction
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```
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Mais cet algorithme a des limitation :
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* Que se passe-t-il si un joueur joue mal, ou ne suit pas les recommandations
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de l'heuristique?
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* Le dilème des prisonniers voir [Wikipedia][prisonnier_wikipedia];
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* L'amplification des valeurs heuristiques : une valeur faible mais isolée dans
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une zone dangereuse sera préférée à une valeur *presque* identiqque dans une
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zone amie;
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L'espace des états atteignable dépends du facteur de branchement et du nombre de
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coups. Il peut vite devenir **gigantesque** : de l'ordre de 35 puissance 30 pour
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les échecs (35 en facteur debranchement et 30 coups environ).
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## recherche avec horizon: AlphaBeta
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C'est une technique permettant de réduire le nombre de nœuds évalués par
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l'algorithme *MinMax*. En effet ce dernier effectue un parcours complet de
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l'arbre jusqu'au niveau donné. *AlphaBeta* permet d'optimiser grandement
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*MinMax* en réalisant un élagage. en effet il n'est pas nécessaire de parcourir
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les sous-arbres qui ne changerons pas la configuration du nœud courant, sans
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conséquence sur l'évaluation.
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Nous avons deux type des nœuds :
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* α : le meilleur choix à un moment donné pour *Max* sur le chemin dévellopé.
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Sa valeur est croissante;
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* β : le meilleur choix à un moment donné pour *Min* sur le chemin dévellopé.
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Sa valeur est décroissante;
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Voici l'algorithme des deux fontions, comme pour *MaxMin*, cependant α sera
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initialisé avec -∞ et β avec +∞ :
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```
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Fonction MaxValue(etat, α, β)) # Évaluation niveau AMI
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etat : Plateau de jeu courant
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α : Meilleur évaluation courante pour AMI
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β : Meilleur évaluation courante pour ENNEMI
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Si EstFeuille(etat) Alors
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Retourner evalue(etat) # Évaluation heuristique
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Fin Si
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Pour Tout successeur s de etat Faire
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α ← max(α,MinValue(s, α, β))
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||
Si α ≥ β Alors # Coupe β
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Retourner β
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Fin Si
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Fin Pour
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Retourner α
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Fin Fonction
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Fonction MinValue(etat, α, β)) # Évaluation niveau ENNEMI
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etat : Plateau de jeu courant
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α : Meilleur évaluation courante pour AMI
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β : Meilleur évaluation courante pour ENNEMI
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Si EstFeuille(etat) Alors
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Retourner evalue(etat) # Évaluation heuristique
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Fin Si
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Pour Tout successeur s de etat Faire
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β ← min(β,MaxValue(s, α, β))
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Si α ≥ β Alors # Coupe α
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Retourner α
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Fin Si
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Fin Pour
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Retourner β
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Fin Fonction
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```
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Comme pour *MinMax*, il est possible de combiner les deux fonctions en une seul,
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il suffit alors de permuter α et β à chaque itération.
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Les coupes seront faites dès que \\(\alpha \geqslant \beta\\)
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### Catégories de nœuds et nœuds traités
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Nous pouvons classer les nœuds en 4 catégories:
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* *Type 1* : -∞ +∞
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* *Type 2* : -∞ β
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* *Type 3* : α +∞
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* *Type 4* : α β
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soit un arbre \\(A\\) de profondeur \\(p\\) et un facteur de branchement
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\\(b\\) :
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* \\(U_p\\) représente le nombre de feuilles de type 1;
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* \\(V_p\\) de feuilles de type 2;
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* \\(W_p\\) de feuilles de type 3;
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Nous avons donc :
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* \\(U_p = 1\\)
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* \\(V_p = (b-1) + bW_{b-1}\\)
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* \\(W_p = V_{p-1}\\)
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Ce qui permet de dire :
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* \\(V_p = (b-1) + b(V_{p-2})\\)
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* donc \\(V_{p+1} = b + bV_{p-2}\\)
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* donc \\(V_{p+1} = b(V{p-2} + 1)\\)
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* après simplification nous obtenons le nombre de nœuds traités : \\(b^{p/2}\\)
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au lieu de \\(b^p\\)
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### Problématique du temps réel
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Les questions sur le choix des profondeurs doivent être fixées avant de
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commencer la recherche. On veut aller le plus profond possible dans l'arbre.
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[prisonnier_wikipedia]:https://fr.wikipedia.org/wiki/Dilemme_du_prisonnier
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