Techniques de recherche heuristique et d'optimisation en IA

Dans ce cours, nous expliquons les méthodes de recherche heuristique pour la résolution de problèmes, illustrées par plusieurs exemples. Nous commençons par définir l'heuristique et en décrivons les avantages et les inconvénients. Vous découvrirez ensuite la technique de calcul heuristique et les composants d'une fonction heuristique. Ensuite, nous discutons de l'escalade simple, l'une des approches les plus simples pour implémenter une heuristique, ainsi que de ses stratégies, défis et variantes

Ensuite, le cours passe au meilleur algorithme de recherche en premier et décrit le principe de base qui le sous-tend ainsi que l'esquisse de l'algorithme. Une recherche heuristique d'un espace d'états hypothétique et une trace de l'exécution de la meilleure première recherche sont ensuite explorées. Ensuite, nous explorons les facteurs à prendre en compte lors de la mesure des performances de résolution de problèmes et de l'admissibilité des chemins heuristiques et des chemins

Enfin, nous couvrons l'algorithme Mini-Max pour le jeu et les étapes de sa mise en œuvre. Ensuite, vous découvrirez un mini-max à deux couches appliqué aux mouvements du jeu Tic-Tac-Toe. Enfin, nous étudions l'algorithme d'élagage alpha-bêta utilisé pour un graphe hypothétique de recherche dans l'espace d'états et les problèmes liés à la représentation de l'espace d'états dans la résolution de problèmes. Inscrivez-vous dès maintenant pour approfondir votre compréhension de la recherche heuristique en intelligence artificielle