Avril 2020


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Jeudi 16 Avril
Heure: 12:15 - 13:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Décomposition et recherche Monte Carlo en General Game Playing
Description: Nicolas Jouandeau Les jeux permettent de définir des problèmes non triviaux dans un cadre fini et maîtrisé, et offrent de fait un cadre intéressant pour l’étude des algorithmes de décision. Pour réduire l'influence de connaissances expertes spécifiques à un jeu et stimuler une analyse logique des problèmes, le General Game Playing (GGP) propose de jouer à des jeux inconnus en partant uniquement de la description logique de leurs règles. Dans ce contexte, nous proposons deux méthodes générales de décomposition des jeux décrits en Game Description Language (GDL), l'une s’appuyant sur une analyse logique des règles et l'autre sur une analyse statistique d’informations collectées pendant des simulations. Enfin nous présentons une variation de la méthode Monte Carlo Tree Search exploitant ces décompositions dans un joueur GGP et permettant de résoudre simplement certains jeux.
Jeudi 23 Avril
Heure: 10:30 - 11:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Méthodes primal-dual avec la programmation linéaire des configurations
Description: Nguyen Kim Thang Primal-duale est une méthode élégante et puissante en optimisation et en algorithmique. La méthode consiste à établir de manière interactive des solutions primals et duales, puis un algorithme, ainsi que son analyse, sont guidés naturellement par l'interaction primal-duale. Dans cet exposé, je vais présenter les approches primal-dual comme techniques unifiées afin d'étudier et de développer les algorithmes les domaines de la théorie des jeux algorithmiques et de l'algorithmique en ligne.