Les Fondamentaux de l'IA : Recherche Non Informée (BFS vs DFS) - Résoudre Puzzles et Labyrinthes скачать в хорошем качестве

Les Fondamentaux de l'IA : Recherche Non Informée (BFS vs DFS) - Résoudre Puzzles et Labyrinthes

Dans ce cours d'introduction aux problèmes de recherche en Intelligence Artificielle (IA), nous explorons comment les machines trouvent des solutions optimales ou satisfaisantes dans un ensemble de possibilités souvent vaste. Cette vidéo se concentre sur les Algorithmes de Recherche Non Informée (également appelés "algorithmes aveugles") qui ne possèdent aucune information préalable sur la direction à prendre pour atteindre l'objectif. Concepts Clés Abordés : 1. Définition d'un Problème de Recherche Nous montrons que la résolution d'un problème est similaire à jouer à un jeu vidéo où l'on cherche à aller du point A au point B. Tout problème se définit par quatre éléments essentiels : • Le Point de départ (état initial). • Le Point d'arrivée (état final). • Les Actions possibles (ce qu'on peut faire à chaque étape). • Un Critère de qualité (ce qui définit une "bonne" solution, par exemple le chemin le plus court ou le coût le plus faible). 2. Les Différents Types de Problèmes Nous illustrons ces concepts avec des exemples concrets : • Problèmes de "Navigation" (Recherche d'état), comme être guidé par un GPS ou naviguer dans un labyrinthe. • Résoudre un puzzle (comme le Puzzle 8), où l'objectif est de remettre un état mélangé dans le bon ordre en un minimum de mouvements. • Problèmes Combinatoires complexes, tels que le problème du livreur (TSP) ou la coloration de cartes sans conflit. 3. Les Algorithmes de Recherche Non Informée (BFS vs DFS) Nous détaillons les deux méthodes principales, en utilisant des analogies simples : • Algorithme 1 : La "Vague d'eau" (Recherche en Largeur - BFS): ◦ Principe : Exploration systématique niveau par niveau depuis la racine. C'est comme chercher ses clés en explorant toutes les pièces du rez-de-chaussée avant de monter. ◦ Avantages : Garantie de complétude, et surtout l'Optimalité (trouve la solution la plus courte en nombre d'étapes si le coût est uniforme). ◦ Inconvénients : Utilisation mémoire élevée. • Algorithme 2 : Le "Tunnel" (Recherche en Profondeur - DFS): ◦ Principe : Exploration d'une branche complètement avant de revenir en arrière (backtracking). C'est comme un spéléologue qui explore une grotte jusqu'au bout. ◦ Avantages : Mémoire linéaire (très économe en mémoire) et trouve rapidement les solutions si elles sont très profondes. ◦ Inconvénients : Non optimal et risque de boucles infinies sans détection de cycles. 4. Comparaison et Choix Nous vous aidons à choisir l'algorithme adéquat : • Utilisez BFS lorsque vous cherchez le chemin le plus court et que la solution est probablement peu profonde. • Utilisez DFS lorsque la mémoire est limitée ou que la solution est probablement très profonde (utilisé pour la résolution de Sudoku ou la génération de permutations)