Résolution de SCSP avec borne de confiance pour les jeux de stratégie

Eric Piette; Frédéric Koriche; Sylvain Lagrue; Sébastien Tabary

Résolution de SCSP avec borne de confiance pour les jeux de stratégie

Eric Piette, Frédéric Koriche, Sylvain Lagrue, Sébastien Tabary

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference article in proceeding › Academic › peer-review

56 Downloads (Pure)

Abstract

Cet article examine un fragment du problème de satisfaction de contraintes stochastiques, représentant les jeux à informations complètes et incertaines. Nous proposons un algorithme de résolution permettant de trouver des stratégies gagnantes pour cette classe de jeux. L’intérêt de ce travail est de permettre la résolution efficace d’un SCSP initial par la résolution successive d’une séquence de « micro-SCSP » à chaque étape du jeu. L’algorithme MAC, propose pour résoudre les premiers micro-SCSP de la séquence, est couplé à une heuristique de type UCB utilisée pour estimer les valeurs des stratégies sur toute la séquence. Notre approche, MAC-UCB, est validée par une série d’expérimentations sur un ensemble de jeux très divers, décrits en GDL (Game Description Language), et comparée à l’algorithme UCT, qui est la référence actuelle pour cette classe de jeux.

Original language	French
Title of host publication	Journées Francophones de Programmation par Contraintes
Subtitle of host publication	(JFPC'15)
Publication status	Published - 22 Jun 2015
Externally published	Yes

Access to Document

jfpc15

Cite this

@inproceedings{a1dc06eae08344a19a0925eb9f1dd24e,

title = "R{\'e}solution de SCSP avec borne de confiance pour les jeux de strat{\'e}gie",

abstract = "Cet article examine un fragment du probl{\`e}me de satisfaction de contraintes stochastiques, repr{\'e}sentant les jeux {\`a} informations compl{\`e}tes et incertaines. Nous proposons un algorithme de r{\'e}solution permettant de trouver des strat{\'e}gies gagnantes pour cette classe de jeux. L{\textquoteright}int{\'e}r{\^e}t de ce travail est de permettre la r{\'e}solution efficace d{\textquoteright}un SCSP initial par la r{\'e}solution successive d{\textquoteright}une s{\'e}quence de « micro-SCSP » {\`a} chaque {\'e}tape du jeu. L{\textquoteright}algorithme MAC, propose pour r{\'e}soudre les premiers micro-SCSP de la s{\'e}quence, est coupl{\'e} {\`a} une heuristique de type UCB utilis{\'e}e pour estimer les valeurs des strat{\'e}gies sur toute la s{\'e}quence. Notre approche, MAC-UCB, est valid{\'e}e par une s{\'e}rie d{\textquoteright}exp{\'e}rimentations sur un ensemble de jeux tr{\`e}s divers, d{\'e}crits en GDL (Game Description Language), et compar{\'e}e {\`a} l{\textquoteright}algorithme UCT, qui est la r{\'e}f{\'e}rence actuelle pour cette classe de jeux.",

author = "Eric Piette and Fr{\'e}d{\'e}ric Koriche and Sylvain Lagrue and S{\'e}bastien Tabary",

year = "2015",

month = jun,

day = "22",

language = "French",

booktitle = "Journ{\'e}es Francophones de Programmation par Contraintes",

}

TY - GEN

T1 - Résolution de SCSP avec borne de confiance pour les jeux de stratégie

AU - Piette, Eric

AU - Koriche, Frédéric

AU - Lagrue, Sylvain

AU - Tabary, Sébastien

PY - 2015/6/22

Y1 - 2015/6/22

N2 - Cet article examine un fragment du problème de satisfaction de contraintes stochastiques, représentant les jeux à informations complètes et incertaines. Nous proposons un algorithme de résolution permettant de trouver des stratégies gagnantes pour cette classe de jeux. L’intérêt de ce travail est de permettre la résolution efficace d’un SCSP initial par la résolution successive d’une séquence de « micro-SCSP » à chaque étape du jeu. L’algorithme MAC, propose pour résoudre les premiers micro-SCSP de la séquence, est couplé à une heuristique de type UCB utilisée pour estimer les valeurs des stratégies sur toute la séquence. Notre approche, MAC-UCB, est validée par une série d’expérimentations sur un ensemble de jeux très divers, décrits en GDL (Game Description Language), et comparée à l’algorithme UCT, qui est la référence actuelle pour cette classe de jeux.

AB - Cet article examine un fragment du problème de satisfaction de contraintes stochastiques, représentant les jeux à informations complètes et incertaines. Nous proposons un algorithme de résolution permettant de trouver des stratégies gagnantes pour cette classe de jeux. L’intérêt de ce travail est de permettre la résolution efficace d’un SCSP initial par la résolution successive d’une séquence de « micro-SCSP » à chaque étape du jeu. L’algorithme MAC, propose pour résoudre les premiers micro-SCSP de la séquence, est couplé à une heuristique de type UCB utilisée pour estimer les valeurs des stratégies sur toute la séquence. Notre approche, MAC-UCB, est validée par une série d’expérimentations sur un ensemble de jeux très divers, décrits en GDL (Game Description Language), et comparée à l’algorithme UCT, qui est la référence actuelle pour cette classe de jeux.

M3 - Conference article in proceeding

BT - Journées Francophones de Programmation par Contraintes

ER -