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--- realisation_env_grille_cqlearning_cmu_tr_ttg [2025/08/07 16:31]
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+++ realisation_env_grille_cqlearning_cmu_tr_ttg [2025/09/14 03:36] (current)
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 L'algorithme est testé sur trois environnements différents, un Tunnel to Goal (ttg) un cmu (quoi que cela puisse vouloir dire), et un Two Robots Game (tr).
 CMU
 {{:cmu_exemple.png?500|}}
+TR
+{{:tr_exemple.png?300|}}
+TTG
+{{:ttg_exemple.png?300|}}
 Les cases de couleurs sont les objectifs des agents de même couleur (sauf dans le ttg où il les deux agent sont le même objectif).
-Seul les résultats pour le CMU seront montrés.
 ==== Resultats ====
-Voici les stats obtenues en lançant l'expérience 5 fois consécutives :
-=== CMU ===
-A la 3 000eme itération, la politique devient déterministe, l'agent ne peut plus choisir d'actions aléatoirement.
-Moyenne des sommes des récompenses :\\
-{{:cmu3_rewards.png?500|}}
-Moyenne du nombre de collisions :\\
-{{:cmu3_collisions.png?500|}}
-Moyenne du nombre d'états joints :\\
-{{:cmu3_nbjs.png?500|}}
-Petite optimisation sur les états joints, lorsqu'ils n'ont pas été utilisés depuis trop longtemps, ceux-ci sont supprimés. Ils le sont aussi lorsqu'ils indiquent la même action que l'état individuel.
-Stats :
-En moyenne, les agents ont besoin de  10.9  etapes \\
-Avec un ecart-type de   0.943398113206
-En moyenne, les agents ont  0.0  collisions \\
-Avec un ecart-type de   0.0
-En moyenne, les agents ont  1.9  etats joints \\
-Avec un ecart-type de   1.13578166916

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